small cases

external table of an oracle_datapump type

 

create directory dir as '/u01/oracle/directory';

grant read,write on dir to public;

 

as sys :

create table ext_tab organization external (type oracle_datapump default directory dir location('ext1.dmp','ext2.dmp')) as  select /*+ parallel 2 */ object_name, owner from dba_objects;

 

as another user system:

create table ext_tab( object_name varchar2(130), owner varchar2(30))  organization external (type oracle_datapump default directory dir location ('ext1.dmp','ext2.dmp'));

 

SQL> select count(*) from ext_tab;

  COUNT(*)
----------
      9604

this method is useful for a very large table , with this method , no need to do the actual import work which may consume a lot of tablespace space.

 

flash database on  

 

 

SQL> show parameter recovery

NAME                                 TYPE        VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
db_recovery_file_dest                string      /u01/oracle/flash/db
db_recovery_file_dest_size           big integer 3G
recovery_parallelism                 integer     0

 

startup mount;

alter database flashback on;

startup mount;

flashback database to time 'xxxx'

flash back database to scn 'xxxx';

alter database open resetlogs;

 

 

/* File: Sandpiles.cpp * * TODO: Edit these comments to describe anything interesting or noteworthy in your implementation. */ #include "Sandpiles.h" #include "GUI/SimpleTest.h" using namespace std; void dropSandOn(Grid<int>& world, int row, int col) { static int time=0; int i=0,j=0; if(time==0&&(row < world.numRows())&&(j < world.numCols())) { world[row-1][col-1]=world[row-1][col-1]+1; } time=1; for ( i = 0; i < world.numRows(); i++) { for ( j = 0; j < world.numCols(); j++) { if (world[i][j] >= 4) { time=2; world[i][j]=0; if(j-1>=0)world[i][j-1]=world[i][j-1]+1; if(i-1>=0)world[i-1][j]=world[i-1][j]+1; if(j+1< world.numCols())world[i][j+1]=world[i][j+1]+1; if(i+1< world.numRows())world[i+1][j]=world[i+1][j]+1; } } } if(time==2) return dropSandOn(world,9,9); return world; } /* * * * * * Provided Test Cases * * * * * */ PROVIDED_TEST("Dropping into an empty cell only changes that cell.") { /* Create a simple source grid. */ Grid<int> before = { { 3, 3, 3 }, { 3, 0, 3 }, { 3, 3, 3 } }; Grid<int> after = { { 3, 3, 3 }, { 3, 1, 3 }, { 3, 3, 3 } }; dropSandOn(before, 1, 1); EXPECT_EQUAL(before, after); // The above call changes 'before.' } PROVIDED_TEST("Non-chaining topples work.") { /* Create a simple source grid. */ Grid<int> before = { { 0, 0, 0 }, { 1, 3, 1 }, { 0, 2, 0 } }; Grid<int> after = { { 0, 1, 0 }, { 2, 0, 2 }, { 0, 3, 0 } }; dropSandOn(before, 1, 1); EXPECT_EQUAL(before, after); // The above call changes 'before.' } PROVIDED_TEST("Two topples chain.") { /* Create a simple source grid. */ Grid<int> before = { { 0, 0, 0, 0 }, { 0, 3, 3, 0 }, { 0, 0, 0, 0 } }; Grid<int> after = { { 0, 1, 1, 0 }, { 1, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 1, 0 } }; dropSandOn(before, 1, 1); EXPECT_EQUAL(before, after); // The above call changes 'before.' } /* TODO: You will need to add your own tests into this suite of test cases. Think about the sorts * of inputs we tested here, and, importantly, what sorts of inputs we *didn't* test here. Some * general rules of testing: * * 1. Try extreme cases. What are some very large cases to check? What are some very small cases? * * 2. Be diverse. There are a lot of possible inputs out there. Make sure you have tests that account * for cases that aren't just variations of one another. * * 3. Be sneaky. Don't just try standard inputs. Try weird ones that you wouldn't expect anyone to * actually enter, but which are still perfectly legal. * * Happy testing! */ 我的第一次沙子降落利用静态变量是否有问题?
09-05
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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