test20

本文介绍如何使用Oracle数据库的闪回特性来恢复特定事务。通过查询版本信息和闪回事务查询表,可以找到并撤销不需要的更改。

如何只恢复经过多次commit后的某个事务

SQL>  insert into t values(1);
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> delete from t where id = 1;
1 row deleted.
SQL> commit;
Commit complete.

用versions子句,而且用versions_starttime等虚列可以找到其中每个事务的开始时间(versions_starttime)和
操作(versions_operation虚列,D-delete I-insert,U-update等)
SQL> select versions_starttime,versions_xid,versions_operation from t
  2  versions between timestamp minvalue and maxvalue;

VERSIONS_STARTTIME             VERSIONS_XID    V
----------------------------- ---------------- -
06-AUG-08 09.31.36 AM         17001C0079000000 D
06-AUG-08 09.31.27 AM         17001B0079000000 I
06-AUG-08 09.31.18 AM         17001A0079000000 I
然后从flashback_transaction_query表中根据相应的事务ID(versions_xid)可以找到相应的undo操作,
根据该操作可以直接rollback该事务!让人不得不佩服ORACLE的强大!
SQL> desc flashback_transaction_query;
 Name                                      Null?    Type
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 XID                                                RAW(8)
 START_SCN                                          NUMBER
....
 UNDO_SQL                                           VARCHAR2(4000)

SQL> select undo_sql from flashback_transaction_query where xid='17001A0079000000'
UNDO_SQL
--------------------------------------------------------------------------------
delete from "SYS"."T" where ROWID = 'AAAMSwAABAAANcaAAA';

SQL> select undo_sql from flashback_transaction_query where xid='17001C0079000000';
UNDO_SQL
--------------------------------------------------------------------------------
insert into "SYS"."T"("ID") values ('1');

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
Lan Test20 是一种用于局域网(LAN)测试的工具或测试用例集,通常用于评估和验证网络设备的性能、稳定性和功能。它可能包括一系列预定义的测试项目,用于测量网络吞吐量、延迟、丢包率等关键性能指标(KPI),同时也可能涵盖一些特定的功能测试,如广播风暴测试、组播测试、VLAN 配置测试等。 在进行 Lan Test20 测试时,测试人员可以使用命令行工具或图形界面工具来执行测试脚本,以模拟不同的网络环境和流量模式。例如,可以使用 `wakeOnLAN` 函数来测试网络接口卡(NIC)的远程唤醒功能。该函数允许通过网络发送特定的魔法数据包来唤醒处于休眠状态的计算机。以下是一个使用 `wakeOnLAN` 函数的简单测试示例: ```javascript wakeOnLAN('00:11:22:33:44:55', { attempts: 5, interval: 100 }) .then(result => console.log(result)) .catch(error => console.error('哎呀,魔法失效了:', error)); ``` 此外,对于需要编写自定义测试脚本的情况,可以利用 C/C++ 或其他编程语言编写程序来控制测试设备并收集测试结果。例如,可以使用 C 语言编写一个简单的测试程序,该程序接收命令行参数,并调用相应的测试函数来执行特定的测试任务。以下是一个简单的 C 语言测试程序示例: ```c // ./slaveinfo eth1 int main(int argc, char *argv[]) { printf("SOEM (Simple Open EtherCAT Master)\nSimple test\n"); if (argc > 1) // 输入参数检验,只支持一个参数的输入 { /* create thread to handle slave error handling in OP */ osal_thread_create(&thread1, 128000, &ecatcheck, (void*) &ctime); // 开启测试脚本 simpletest(argv[1]); } else { printf("Usage: simple_test ifname1\nifname = eth0 for example\n"); } printf("End program\n"); return (0); } ``` 通过这些方法,测试工程师不仅可以手动执行测试,还可以编写自动化测试脚本,从而提高测试效率和准确性。对于射频测试工程师而言,掌握一门编程语言并能够编写自动化测试脚本是一项重要的技能[^1]。
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