存储过程

PL/SQL(Procedural  Language / SQL)是编写数据库存储过程的一种过程语言,它结合了SQL的数据操作能力和过程化语言的流程控制能力,是SQL语言的过程化扩展。

存储过程是由PL/SQL语言书写的过程,这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中,使用时调用即可。

优点(存储过程经编译和优化后存储在数据库服务器中,因而运行效率高,可以降低客户机和服务器之间的通信量,有利于集中控制,又能方便地进行维护)

(1)由于存储过程不像解释执行的SQL语句那样在提出操作请求时才进行语法分析和优化工作,因而运行效率高,它提供了在服务器端快速执行SQL语句的有效途径。

(2)存储过程降低了客户机和服务器之间的通信量。客户机上的应用程序只要通过网络向服务器发出存储过程的名字和参数,就可以让RDBMS执行许多条的SQL语句,并执行数据处理。只有最终处理处理结果返回客户端。

(3)方便实施企业规则。可以把企业规则的运算程序写成存储过程放入数据库服务器中,由RDBMS管理,既有利于集中控制,又能方便地进行维护。当用户规则发生变化时只要修改存储过程,无须修改其他应用程序。

存储过程包括过程首部过程体

过程名:是数据库服务器合法的对象标识。

参数列表:用名字来标识调用时给出参数值,必须指定值的数据类型。存储过程的参数也可以定义输入参数、输出参数或输入/输出参数。默认为输入参数。

过程体:描述存储过程的操作,是一个<PL/SQL块>。包括声明部分和可执行语句部分。

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值