做一个 initial 小于uniform size的实验,验证 该表建立后:建立了minextents 个uniform size的extents.

本文通过实验展示了如何在Oracle数据库中创建一个表空间,设置其初始大小小于统一大小,并验证该表空间建立后是否确实创建了预定数量的统一大小的扩展段。

做一个 initial  小于uniform size的实验,验证 该表建立后:建立了minextents 个uniform size的extents.

相关知识参考链接:http://blog.youkuaiyun.com/msdnchina/article/details/43836411

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Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options

SQL> alter system set deferred_segment_creation=false;

System altered.

SQL> show parameter defer

NAME                                 TYPE        VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
deferred_segment_creation            boolean     FALSE

SQL> create tablespace test_uni_sz_2m  
  2  datafile '/u01/app/oracle/oradata/test/test_uni_sz_2m_01.dbf' size 50m  
  3  extent management local uniform size 2m;  

Tablespace created.

SQL> create table test_tab_2 (col1 varchar2(2)) tablespace test_uni_sz_2m storage(initial 65535 minextents 3);

Table created.

SQL> select bytes from dba_extents where segment_name = 'TEST_TAB_2' and owner = 'SCOTT';  

     BYTES
----------
   2097152
   2097152
   2097152

SQL> show user
USER is "SCOTT"
SQL>    



 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
<think>我们讨论的是如何用一个变量向`numpy.random.uniform`传递参数。关键点在于用户提到“使用一个变量”,这通常意味着参数不是直接写死的数值,而是存储在变量中。 回顾`numpy.random.uniform`的用法: - 函数签名:`numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)` - 当传入两个数值时,第一个是`low`,第二个是`high`,返回单个随机数。 如果用户想用变量来传递参数,只需将变量作为`low`和`high`传入即可。 示例: 假设我们有两个变量`a`和`b`,分别示下限和上限,那么可以这样调用: rand_num = np.random.uniform(a, b) 但用户的问题描述中并没有具体说明变量的个数和形式(是否包括`size`参数?)。根据上下文,上一次问题中我们讨论了传入两个值(即`low`和`high`)的情况,所以这里可能是指用两个变量来分别代这两个参数。 因此,我们可以给出以下步骤: 1. 导入numpy 2. 定义示区间下限和上限的变量 3. 调用`numpy.random.uniform`并传入这两个变量 示例代码: ```python import numpy as np # 定义两个变量作为区间的下限和上限 low_value = 1.0 high_value = 10.0 # 使用变量传入参数 random_number = np.random.uniform(low_value, high_value) print("生成的随机数:", random_number) ``` 注意:这里我们只生成了一个随机数。如果想生成多个,可以使用`size`参数,同样也可以用变量来指定`size`(例如,一个示数组形状的元组变量)。 扩展:如果用户想要生成一组随机数,可以这样: ```python size_value = (2, 3) # 2行3列的数组 random_array = np.random.uniform(low_value, high_value, size=size_value) print("生成的随机数组:\n", random_array) ``` 总结:使用变量向`numpy.random.uniform`传递参数的方法就是直接将变量放在函数调用的相应位置。 根据要求,我们需要添加相关问题: 相关问题: 1. 如何用变量指定`numpy.random.uniform`生成数组的形状? 2. 除了均匀分布,numpy还支持哪些随机分布?(例如正态分布、泊松分布等)[^2] 3. 如何生成整数随机数?(提示:使用`numpy.random.randint`)[^1] 注意:引用标识放在相关内容的末尾。由于我们引用了关于NumPy的通用介绍[^1]和`where()`函数文章(虽然未直接使用,但作为随机数生成的相关内容库的一部分)[^2],可以在总结部分引用。 另外,用户上一次的问题中我们提到了传入两个值,这里我们继续使用这个设定,但扩展了变量传递的概念。 最后,确保数学达式使用$...$格式,例如区间$[a, b)$。 因此,我们这样组织回答: </think>### 如何使用变量向 `numpy.random.uniform` 传递参数 在 NumPy 中,使用变量向 `numpy.random.uniform()` 传递参数是数据处理中的常见操作[^1]。以下是具体方法和示例: #### 🔧 基本语法 ```python np.random.uniform(low=变量1, high=变量2, size=形状变量) ``` #### 📝 逐步操作方法 1. **定义变量存储参数值** ```python low_val = 1.0 # 区间下限 high_val = 5.0 # 区间上限 arr_size = (3, 2) # 输出数组形状 ``` 2. **将变量传入函数** ```python import numpy as np # 生成单个随机数 random_num = np.random.uniform(low_val, high_val) # 生成指定形状的数组 random_array = np.random.uniform(low=low_val, high=high_val, size=arr_size) ``` #### 🌰 完整示例 ```python import numpy as np # 定义参数变量 min_value = 2.5 max_value = 7.5 output_shape = (2, 3) # 2行3列的矩阵 # 使用变量生成随机数 single_random = np.random.uniform(min_value, max_value) matrix_random = np.random.uniform(low=min_value, high=max_value, size=output_shape) print("单个随机数:", single_random) # 输出示例: 3.782 print("随机矩阵:\n", matrix_random) # 输出示例: # [[4.21 3.56 6.89] # [5.34 2.97 7.23]] ``` #### ⚠️ 关键注意事项 1. **变量类型要求**: - `low` 和 `high` 需为**数值型变量**(整数或浮点数) - `size` 需为**示形状的元组**(如 `(2,)` 或 `(3,4)`) 2. **区间特性**: - 生成的随机数满足 $ \text{low} \leq x < \text{high} $ - 例如 `low_val=1, high_val=5` → 结果范围 $[1, 5)$ 3. **默认行为**: - 若省略 `low`, 默认 $ \text{low}=0 $ - 若省略 `high`, 默认 $ \text{high}=1 $ #### 💡 实际应用场景 ```python # 动态生成测试数据集 data_points = 1000 lower_bound = np.min(existing_data) # 从现有数据获取下限 upper_bound = np.max(existing_data) # 从现有数据获取上限 simulated_data = np.random.uniform( low=lower_bound, high=upper_bound, size=(data_points,) ) ``` 该方法可广泛应用于蒙特卡洛模拟[^1]、数据增强和机器学习权重初始化等场景,通过变量传递参数使代码更灵活可复用。 --- ### 📚 相关问题 1. 如何根据数据集的统计特性(均值/方差)动态设置 `uniform()` 的边界参数? 2. `size` 参数接受哪些形式的输入?如何生成三维随机数组? 3. 均匀分布与 `numpy.random.normal()` 的正态分布有何本质区别?[^2] 4. 如何实现带权重的随机采样?`np.random.choice()` 与 `uniform()` 如何结合使用?
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