牺牲五一参加了ITPUB的oracle性能培训,值

参加了itpub举办的Oracle性能优化培训,虽然牺牲了五一假期,但收获颇丰。不仅加深了对Oracle基础知识的理解,还掌握了性能调优的方法论,并了解了一系列性能调优工具。

    牺牲了五一的三天时间,参加itpub的oracle性能优化的培训。一个字:值。

     应领导的要求,找个有关oracle性能优化方面的培训。最后,发现itpub上的一个有关oracle性能方面的培训不错。讲师是itpub上有很有经验的oracle大拿斑竹,价格又便宜(太便宜公司了,才找了一个这么便宜的培训^_^)。唯一的缺点是要牺牲五一了,本来至少4天的课程,压到3天,累死了,一个超过10个小时的课。

      还好,收获不少。当然,oracle的性能调优不能一口吃成胖子。参加完这个课,至少有这些收获:

  •  性能调优的思想和思路,比如如何从表面现象去渗入分析问题的根本原因。厚实地掌握oracle的基础知识和实现原理,是性能调优的基础。
  •  深入理解了oracle的一些基础知识和实现原理。听课前,又好好花了两周的空余时间复习了一遍‘Oracle 10g 数据库管理艺术’ 这本书。(幸好这样做了)。课上老师又深入讲了一些概念和基础知识。让不好原来掌握的知识加深了,而且知道了更多所以然的知识。尽管‘管理艺术’这本书就是一厚本经典,毕竟很多东西还不能深入讲很多。
  • 当然,还有很多工具的使用

总的来说,比较值。但是,学到的还得消化,性能调优的工作还得靠更多的经验。

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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