如何删除oracle10g中的垃圾表?(Inber原创)

本文介绍Oracle10g数据库中出现的特殊垃圾表如何处理。这些表通常以BIN开头,由于10g的新特性不会被直接删除,而是进入回收站。文章提供查看和彻底删除这些表的方法。

使用oracle10g的朋友可能会发现以前删除的表在数据库中出现了很多垃圾表,如:BINjR8PK5HhrrgMK8KmgQ9nw==之类的表无法删除无法用delete 删除,一般不影响正常使用,但是有以下情况使我们必须删除它

1,这些表占用空间
2,如果使用Middlegen-Hibernate-r5的朋友会发现一些问题,不你象以前用oracle9时那么顺的生成hibernate配置文件,原因就在这里将它删除就没有问题了.
3,其它情况

BINjR8PK5HhrrgMK8KmgQ9nw==之类的表这个是10g 的新特性。
Drop Table 后,没有真正的删除表,而是在“垃圾站”中了。可以通过:
SQL> SHOW RECYCLEBIN
看到。如果要彻底删除,使用:
SQL> PURGE TABLE "BINjR8PK5HhrrgMK8KmgQ9nw==";
删除这一个或
SQL> PURGE RECYCLEBIN;
删除全部。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
内容概要:本文介绍了基于MATLAB实现的RF-XGBoost混合集成模型,用于多特征分类预测。该模型结合随机森林(RF)与极端梯度提升(XGBoost)的优势,构建多层混合架构:RF作为基础筛选层进行特征重要性评估与降维,XGBoost作为精细建模层进行高阶非线性关系挖掘与残差优化。项目涵盖完整的数据预处理、特征工程、样本均衡、模型训练与评估流程,并提供可视化分析功能,有效应对高维数据、样本不均衡、过拟合等挑战,提升分类准确率与模型泛化能力。文中还给出了部分示例代码与系统设计思路,支持多领域应用扩展。; 适合人群:具备一定机器学习基础,熟悉MATLAB编程,从事数据分析、智能预测相关工作的科研人员、工程师及高校师生;适用于工作1-3年希望提升集成学习实战能力的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于医疗诊断、金融风控、智能制造等领域中的多特征多类别分类任务;②解决高维数据下的维数灾难、样本不均衡与模型可解释性问题;③构建稳定、高效、可扩展的智能预测分析平台。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,强调理论与实践结合,建议读者在学习过程中动手复现代码,结合MATLAB平台调试模型参数,深入理解RF与XGBoost的融合机制,并尝试在自有数据集上迁移应用,以掌握完整建模流程与优化技巧。
音频均衡处理技术作为声学工程的核心环节,旨在通过调节信号中各频段的能量分布来优化听觉效果或适配特定声学场景。本资料集系统梳理了均衡器实现所涉及的关键算法模块,包括IIR梳状滤波器结构、IIR滤波器设计原理、频域时域转换方法、增益调控机制、品质因数参数以及多种滤波形态。以下对各部分进行分述。 IIR梳状滤波器属于数字滤波器的一种特殊架构,其频率响应呈现周期性起伏特性,形似梳齿排列。该结构通过反馈回路实现,能在频域形成间隔均匀的共振峰与陷波点,常用于实现选择性频带增强或抑制。虽然其计算效率较高且设计灵活,但需注意可能引发的相位畸变问题。 IIR滤波器采用递归计算方式,当前输出值依赖于输入序列与历史输出值的加权组合。此类滤波器能以较低计算复杂度实现包括低通、高通、带通及带阻在内的多种滤波特性,并能获得显著的阻带衰减效果,但在参数设计时需关注系统稳定性条件。 傅里叶逆变换是频域处理至时域重建的关键数学工具。在均衡处理流程中,通常先将时域信号转换至频域进行谱线调整,再通过逆变换重构为时域波形,这一过程保证了频率编辑操作的可逆性与精确性。 增益参数用于控制信号幅度的缩放比例,在均衡器中特指对指定频段能量进行的提升或衰减操作。品质因数则征滤波器带宽与中心频率的相对关系:较高品质因数对应较窄的通带范围,有利于精细的频率微调;较低品质因数则形成宽频带调节效果。 滤波形态根据通带位置可分为四类基本类型:低通型保留低频分量而抑制高频成分,适用于消除高频噪声;高通型则相反,用于滤除低频干扰;带通型仅允许以特定频率为中心的窄带信号通过,适合突出人声等特征频段;带阻型则在特定频段形成衰减凹口,可有效抑制固定频率干扰。 本资料整合了均衡器算法实现的全链路技术要素,从滤波器设计、频域处理到参数调控形成完整知识体系。掌握这些基础理论有助于音频技术人员科学地进行频谱塑形,实现符合声学目标的信号处理效果。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除
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