在Oracle下基于序列和触发器实现主键自增长

本文详细介绍如何在Oracle数据库中创建表格、序列及触发器,并通过实例演示如何使用这些工具自动填充主键字段。文章还展示了如何利用所创建的结构进行数据插入。

drop   table  book;
drop  sequence book_seq;
drop   trigger  book_tri;
-- 创建表格
create   table  book
(
bookId 
integer   primary   key   not   null ,
bookName 
varchar2 ( 20 ),
price 
number ( 3 )
)tablespace zfs_data
desc   book;
-- 创建序列
--
创建一个从10000开始每次递增为1的序列
create  sequence book_seq minvalue  10000  maxvalue  9999999  increment  by   1  start  with   10000  ;
-- 创建一个触发器,用于每次插入前自动成成序列的值
create   or   replace   trigger  book_tri
  before 
insert   on  book  for  each row
  
begin
    
select  book_seq.nextval  into  :new.bookId  from  dual;
  
end ;
/   
commit ;  

insert   into  book (bookName, price)  values ( ' 深入浅出EXTJS ' , 59 );
insert   into  book (bookName, price)  values ( ' 深入浅出Jquery ' , 49 );

select   *   from  book;

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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