1Z0-052-001

View the Exhibit and examine the attributes of an undo tablespace.



1、In an OLTP system, the user SCOTT has started a query on a large table in the peak transactional hour that performs bulk inserts. The query runs for more than 15 minutes and then SCOTT receives the following error: 
ORA-01555: snapshot too old  
What could be the reason for this error? 
A.The query is unable to get a read-consistent image. 
B.There is not enough space in Flash Recovery Area. 
C.There is not enough free space in the flashback  archive. 

D.The query is unable to place data blocks in undo tablespace 
Answer: A   


看下图,检查undo tablespace 的属性

图中undo保留时间15min ;绝对保留:否

tablespace:115m 自动扩展:否

在OLTP系统中,用户SCOTT在交易高峰时段对一个大表进行批量插入操作,该操作执行了超过15min并且报错如下:ORA-01555: snapshot too old (快照过旧)


ORA-01555: snapshot too old: rollback segment number string with name "string" too small
Cause: rollback records needed by a reader for consistent read are overwritten by other writers
Action: If in Automatic Undo Management mode, increase undo_retention setting. Otherwise, use larger rollback segments

造成该错误的原因是:A、The query is unable to get a read-consistent image.(没有足够的还原数据来实现读取一致性

错误答案:B、闪回日志空间不足。          原因是超过15min undo被删除,并非空间不足。

 C、闪回存档无足够空间   

                 D、无法定位undo表空间的数据块

===== 基础模型结果 ===== Mixed Linear Model Regression Results ======================================================= Model: MixedLM Dependent Variable: y No. Observations: 1072 Method: REML No. Groups: 266 Scale: 0.0003 Min. group size: 1 Log-Likelihood: 2494.1314 Max. group size: 8 Converged: Yes Mean group size: 4.0 ------------------------------------------------------- Coef. Std.Err. z P>|z| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------- Intercept 0.068 0.008 8.083 0.000 0.052 0.085 gw_smooth 1.137 0.080 14.173 0.000 0.980 1.295 bmi_smooth 0.304 0.206 1.477 0.140 -0.100 0.708 id Var 0.001 0.004 ======================================================= ===== 创新模型结果 ===== Mixed Linear Model Regression Results ======================================================= Model: MixedLM Dependent Variable: y No. Observations: 1072 Method: REML No. Groups: 266 Scale: 0.0002 Min. group size: 1 Log-Likelihood: 2584.2996 Max. group size: 8 Converged: Yes Mean group size: 4.0 ------------------------------------------------------- Coef. Std.Err. z P>|z| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------- Intercept 0.064 0.009 7.292 0.000 0.047 0.081 gw_smooth 0.771 0.075 10.348 0.000 0.625 0.917 bmi_smooth 0.351 0.211 1.661 0.097 -0.063 0.765 id Var 0.003 0.033 id x gw Cov -0.000 0.002 gw Var 0.000 0.000 ======================================================= 似然比检验统计量: 180.3363 p值 (自由度=1): 0.0000 ===== 模型拟合优度指标 ===== 基础模型RMSE: 0.0301 创新模型RMSE: 0.0301 ===== 混合效应模型条件R²分析 ===== 基础模型(仅随机截距): 条件R²(固定+随机效应总解释力): 0.6621 创新模型(随机截距+随机斜率): 条件R²(固定+随机效应总解释力): 0.9369 以上的数据作为结果要如何解释
09-06
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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