43、SQL监控与调优全攻略

SQL监控与调优全攻略

1. 确定SQL剩余工作量

当一个SQL查询运行了很长时间,我们往往想知道它还需要多久才能完成。这时可以使用 V$SESSION_LONGOPS 视图来估算查询剩余的运行时间。
- 操作步骤
1. 使用 SET COLUMN 命令格式化输出,示例代码如下:

SET LINESIZE 141 TRIMSPOOL ON PAGES 66
COL username   FORMAT A8        HEAD "User|Name"
COL opname     FORMAT A16       HEAD "Operation|Type"
COL sql_text   FORMAT A33       HEAD "SQL|Text" TRUNC
COL start_time FORMAT A15       HEAD "Start|Time"
COL how_long   FORMAT 99,990    HEAD "Time|Run"
COL secs_left  FORMAT 99,990    HEAD "Appr.|Secs Left"
COL sofar      FORMAT 9,999,990 HEAD "Work|Done"
COL totalwork  FORMAT 9,999,990 HEAD "Total|Work"
COL percent    FORMAT 999.90    HEAD "%|Done"

                
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制性能化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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