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我也要
这是一个用户会话行为导致的等待事件，当一个会话发出一个commit命令时，LGWR进程会将这个事务产生的redo log从log buffer里面写到磁盘上，以确保用户提交的信息被安全地记录到数据库中。
会话发出的commit指令后，需要等待LGWR将这个事务产生的redo 成功写入到磁盘之后，才可以继续进行后续的操作，这个等待事件就叫作log file sync。
当系统中出现大量的log file sync等待事件时，应该检查数据库中是否有用户在做频繁的提交操作。
这种等待事件通常发生在OLTP系统上。 OLTP 系统中存在很多小的事务，如果这些事务频繁被提交，可能引起大量的log file sync的等待事件。
这个等待事件包含一个参数：
oracle如何查看等待事件
一、等待事件的分类 等待事件主要可以分两类，即空闲（idle）等待事件和非空闲(non-idle)等待事件。 1、空闲等待意味着Oracle正在等待某种动作的发生，实际上并不是因为繁忙而等待，而是因为没有事情做所以等待，如：smon timer，SMON进程的一些操作每隔一段时间循环执行的，即使系统不忙，此事件也不立即发生，而是等待计时器达到一定的时间才执行，此时出现的smon timer 等待事件，而系统并没有出现性能上的问题。多数的空闲等待对数据库性能的影响不大，可以不必过多的关注。 2、非空闲等
Oracle等待事件详解
一． 等待事件的相关知识： 1.1 等待事件主要可以分为两类：即空闲(IDLE)等待事件和非空闲(NON-IDLE)等待事件。 1). 空闲等待事件指ORACLE正等待某种工作，在诊断和优化数据库的时候，不用过多注意这部分事件。 2). 非空闲等待事件专门针对ORACLE的活动，指数据库任务或应用运行过程中发生的等待，这些等待事件是在调整数据库的时候需要关注与研究的。 在Oracle 10g中的等待事件有872个，11g中等待事件1116个。 我们可以通过v$event_name 视图来查看等待事件的相关信
affymatrix探针转换 | GPL5175探针对应的基因转换
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Oracle常见等待事件
Oracle常见等待事件buffer busy waitsfree buffer waitslibrary cache locklibrary cache pindb file scattered readdirect path readdirect path writelog buffer spacelog file sequential readlog file switch（archiving need）log file switch（checkpoint incomplete）log file sy
别再为3D抓取发愁了！Halcon手眼标定保姆级教程（Eye-to-Hand模式，含完整代码）
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做项目需要用485通信来控制Go电机参考资料：【【STM32F103C8T6系列】10. 实验例程——485(USART串口)通讯实验】 https://www.bilibili.com/video/BV19w411r7ka/?PDF: STM32G474 开发指南 正点原子 DMG474 开发板教程 第28章485只是物理层，代码逻辑还是UART串口通信，相当于是电路有RS485转换芯片，所以还是用UART串口通信方式。
Oracle等待事件
等待事件的起源 等待事件的概念大概是从Oracle 7.0.12中引入的，大致有100个等待事件。在Oracle 8.0中这个数据增大到了大约150个，8I中220个，在ORACLE 9i2 中大约有400个等待事件，而在10G R2中，大约有874个等待事件。 不同版本的等待事件都可以通过查询v$event_name视图获得。 SQL>select * from V$session; select count(*) from v$event_name; ORACLE的等...
抖音小游戏上架避坑指南：从软著申请到ICP备案全流程解析
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【oracle等待会话及等待事件】
oracle等待会话及等待事件
手把手教你学PCIE（2.1.23）--PCIe基本概念：链路速率协商
链路速率协商是一个多步骤的过程，确保发送端和接收端之间的链路速率设置一致。通过初始化链路速率寄存器、发送和接收 TS2 序列、检测链路对端的存在、交换链路速率信息、确定最大链路速率和配置链路速率，可以确保 PCIe 设备之间的数据传输速度最大化，从而提高数据传输效率。初始化链路速率寄存器：设置支持的最大链路速率。发送和接收 TS2 序列：检测链路对端的存在。交换链路速率信息：发送和支持的最大链路速率。确定最大链路速率：选择最小值作为最终链路速率。配置链路速率：更新链路速率寄存器。
Camunda 7.x 系列【22】全局监听器
Camunda支持义一个全局ExecutionListener和一个全局TaskListener，会捕获流程中发生的所有事件的通知，这样可以定义一个全局的审批人检查监听器，作用于所有用户任务。
ORACLE等待事件
Oracle的等待事件是衡量Oracle运行状况的重要依据及指标。等待事件的概念是在Oracle7.0.1.2中引入的，大致有100个等待事件。在Oracle 8.0中这个数目增加到了大约150个，在Oracle8i中大约有200个事件,在Oracle9i中大约有360个等待事件。主要有两种类别的等待事件，即空闲(idle)等待事件和非空闲(non-idle)等待事件。 空闲事件指Oracle
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oracle wait等待毫秒,Oracle wait event 等待事件
等待事件的源起等待事件的概念大概是从Oracle 7.0.12中引入的，大致有100个等待事件。在ORACLE 8.0中这个数目增大到了大约150个，在ORACLE 8I中大约有220个事件，在ORACLE 9IR2中大约有400个等待事件，而在最近ORACLE 10GR2中，大约有874个等待事件。虽然不同版本和组件event, '%B0%B2%D7%B0');" target="_self"&...
LoRA 完整解析：从理论到实践
LoRA（低秩适应）是一种高效的大模型微调方法，通过添加少量可训练参数（低秩矩阵）来适配新任务，避免全参数微调的高成本。其核心是将权重更新ΔW分解为两个小矩阵B×A的乘积，大幅减少训练参数量（仅0.1-1%）。LoRA基于内在维度假设，通过低秩约束捕捉核心任务信息，兼具效率与效果。实际应用中，常用配置为秩r=16-32，目标模块选择注意力层的q_proj和v_proj，学习率比全参数微调大10倍（约1e-4）。优势包括参数高效（内存降低60-80%）、多任务适配灵活、保留预训练知识等，已成为大模型微调的主流
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Oracle常见的等待事件
DBWR后台进程会批量地将脏数据写入到磁盘上的数据文件中，在当前的批次作业完成前，DBWR进程会出现该等待事件。：当一个会话建立成功后，客户端会向服务端发送请求，服务端在处理完请求后将结果返回给客户端，并等待客户端的下一步请求。当有会话正在操作库缓存中的数据库对象时，库缓存锁就能控制对共享对象的并发访问，以防止其他会话在重新编译视图、过程、包或者修改对象定义时访问该对象。向一个日志组中增加新的日志文件成语、或者增加日志文件的sequence号时，LGWR进程都会更新redo日志文件的文件头。
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ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
浅析Oracle等待事件
oracle 等待事件 一、简述 Oracle等待事件是在Oracle 7.0.12中引入的，当时等待事件大致有100多个；在Oracle 8.0中Oracle等待事件数目增加到150多个，在Oracle 8i中有大约220个等待事件；而在Oracle 9i中大约有400多个等待事件；在Oracle 10g中有约916个等待事件，在oracle 11g中有约1367个等待事件。 Oracle...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
oracle查找等待事件,Oracle等待事件以及解决方案
<10>librarycachepin该事件通常是发生在先有会话在运行PL/SQL,VIEW,TYPES等object时,又有另外的会话执行重新编译这些object,即先给对象加上了一个共享锁,然后又给它加排它锁,这样在加排它锁的会话上就会出现这个等待。P1,P2可与x$kglpn和x$kglob表相关X$KGLOB(KernelGenericLibraryCacheM...
【Oracle等待事件】
Oracle等待事件
Oracle等待事件之等待事件详解
一． 等待事件的相关知识：1.1 等待事件主要可以分为两类：即空闲(IDLE)等待事件和非空闲(NON-IDLE)等待事件。1). 空闲等待事件指ORACLE正等待某种工作，在诊断和优化数据库的时候，不用过多注意这部分事件。2). 非空闲等待事件专门针对ORACLE的活动，指数据库任务或应用运行过程中发生的等待，这些等待事件是在调整数据库的时候需要关注与研究的。在Oracle 10g中的等待事件...
oracle等待事件统计,Oracle的一些常见等待事件及相关基线
做Oracle的性能分析与健康分析等待事件是十分重要的工具。DBA只有掌握了常见等待事件的分析方法，了解了系统中的各种主要等待事件的基线指标，才能更好的运维与优化系统。老白刚刚学习Oracle的时候，这方面的资料十分欠缺，为了更好的分析数据库，到处收集相关的资料。发现好的资料就根据等待事件的名称进行归集：后来在9I开始，Oracle CompleteReference这本官方手册里列出了主要等待...
Oracle 11g 等待事件
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Oracle 等待事件
等待事件分为空闲等待事件和非空闲（non-idle）等待事件。空闲事件指Oracle正等待某种工作，不用过多注意这部分事件。非空闲等待事件专门针对Oracle的活动，指数据任务或应用运行过程发生的等待。 v$event_name是一个很好的学习入口。 SYS@ orcl> select name, parameter1, parameter2, parameter3 from
oracle 等待,oracle 所有等待事件
set linesize 200 pages 120select wait_class#,wait_class_id,wait_class,count(*) as "count"from v$event_namegroup by wait_class#,wait_class_id,wait_classorder by wait_class#;WAIT_CLASS# WAIT_CLASS_ID WA...
Oracle等待事件概述
Oracle等待事件是指数据库中发生的各种等待情况，这些等待情况可能是由于资源竞争、IO延迟、锁竞争等引起的。等待事件的发生通常表示着数据库系统中的某些操作被阻塞或延迟了。对等待事件的监视和理解是数据库性能优化的关键。
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