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【在使用Timer或者ScheduledThreadPoolExecutor执行周期性任务时,实现Runnable接口必须在方法内捕获异常】

3.2 创建新表 升级的时候新增一张表。 【说明】 1、脚本要支持可重复执行,需要先判断是否存在,若不存在则创建。 2、表要创建到业务数据表空间,严禁不指定表空间名(不指定表空间名,则会创建到用户的默认表空间中,一般默认表空间的空间规划较小)。 参考: declare function detect_table(str_in_tablename varchar2) return integer is i_number integer; begin select count(*) into i_number from user_tables where table_name = upper(str_in_tablename); return i_number; end; begin if (detect_table('IPTV_SUBJECT_STATUS') = 0) then execute immediate 'create table IPTV_SUBJECT_STATUS ( subjectid VARCHAR2(128) not null, subjectstatus INTEGER not null, objectId integer not null, createtime VARCHAR2(14) not null ) tablespace hvs_vsp_content_dat pctfree 10 initrans 1 maxtrans 255 storage ( initial 64k next 1m minextents 1 maxextents unlimited )'; /

3.8 严禁在升级SQL中修改参数默认值 如果有子网参数或者系统参数的默认值需要修改,只需要修改安装SQL即可,严禁在升级SQL中修改参数默认值。 【说明】: 由于现网可能修改过任意参数的值,如果升级SQL直接对值进行修改,会覆盖现网的配置。所以如果参数默认值发生了变化,仅需要修改安装SQL即可,升级如果涉及必须要修改参数值的情况,可以在资料中描述下,针对某个参数进行修改。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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