文档中没有介绍的SQL Server DBCC命令


文档中没有介绍的SQL Server DBCC命令




http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_11822.htm

http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_11823.htm


http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_11824.htm


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--以下代码为保存在测试过程中的CPU,IO,MEM相关 损耗情况。

--dbcc sqlperf(THREADS)

--dbcc sqlperf(waitstats)



 ALTER PROCEDURE [dbo].[MP_TRACE_LOG] AS
 BEGIN
    SET NOCOUNT ON
    declare @LgReads bigint  
    select @LgReads=cntr_value from master.dbo.sysperfinfo where counter_name='Page lookups/sec'   
    if object_id(N'tempdb.dbo.#waits') is not null GOTO InsertTb   
    if object_id(N'tempdb.dbo.#waits') is null GOTO CreateTb  
      
    declare @thread_qty varchar(2),@stime varchar(6)
    set @stime=substring(convert(varchar(20),getdate(),120),12,5)
    


      
      
    CreateTb:  
        create table #waits (type varchar(128), req bigint, waittime bigint, signal bigint) GOTO InsertTb  
    InsertTb:  
        insert into #waits exec('dbcc sqlperf(waitstats)')  
        insert into TST_WaitsLog   (DT,CPU,Locks,Reads,Writes,Network,PhReads,PhWrites,LgReads,threads_desc)  
            select   
                getdate() AS DT,  
                CAST(@@CPU_BUSY * CAST(@@TIMETICKS AS FLOAT) / 1000 AS BIGINT) as CPU,  -- in milliseconds  
                sum(convert(bigint, case when type like 'LCK%'   
                  then waittime else 0 end)) as Locks,  
                sum(convert(bigint, case when type like 'LATCH%'  or type like 'PAGELATCH%' or type like 'PAGEIOLATCH%'  
                  then waittime else 0 end)) as Reads,  
                sum(convert(bigint, case when type like '%IO_COMPLETION%' or type='WRITELOG'  
                  then waittime else 0 end)) as Writes,  
                sum(convert(bigint, case when type in ('NETWORKIO','OLEDB')  
                  then waittime else 0 end)) as Network,  
                @@TOTAL_READ AS PhReads, @@TOTAL_WRITE AS PhWrites, ISNULL(@LgReads, 0) AS LgReads
                  
            from #waits  
    
    CreateStateTb:  
                    
        create table #io(spid int,thread_id int,t_status varchar(100),
        t_loginname varchar(100),t_io int,t_cpu int,t_mem int)

    InsertStateTbData:
        insert into #io exec('dbcc sqlperf(THREADS)')  

        insert into TST_Statelog
        select GETDATE(),t_loginname,SUM(t_io) as tio,
        SUM(t_cpu) as tcpu,SUM(t_mem) as tmem
         from #io
        group by t_loginname
        union all
        select GETDATE(),'All Total',SUM(t_io) as tio,
        SUM(t_cpu) as tcpu,SUM(t_mem) as tmem
         from #io
    

            
END           

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的全局建模能力和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)和全局平均池化分支,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)和交叉熵损失函数,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、特异度和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、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 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。
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