test25

如何收集表的部分统计信息

如果表很大,收集表的统计信息需要花很长的时间,这时可以仅收集表的部分统计信息提供优化器统计信息
收集表的5%的大小作为统计信息
  Analyze table m estimate statistics sample 5 percent

如何分析在线日志或归档日志中的内容

Sqlplus “/ as sysdba”
SQL> select member from v$logfile;
MEMBER
--------------------------------------------
/home/oracle/oradata/fanu10/redo01.log
/home/oracle/oradata/fanu10/redo02.log
/home/oracle/oradata/fanu10/redo03.log

Sqlplus “/ as sysdba”
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE('/home/oracle/oradata/fanu10/redo03.log',
DBMS_LOGMNR.NEW);   -----这里也可以是归档日志的绝对路径。

SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE('/home/oracle10/oradata/orcl/redo02.log',DB
MS_LOGMNR.ADDFILE);  ------这里可以增加多个分析内容的日志路径。

PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(options=>16);
PL/SQL procedure successfully completed.


SQL> select sql_redo from v$logmnr_contents;
SQL_REDO
-------------------------------------------------------------------
delete from "SYS"."COL_USAGE$" where "OBJ#" = '324044' and "INTCOL#" = '1' and "
EQUALITY_PREDS" = '0' and "EQUIJOIN_PREDS" = '1' and "NONEQUIJOIN_PREDS" = '0' a
nd "RANGE_PREDS" = '0' and "LIKE_PREDS" = '0' and "NULL_PREDS" = '0' and "TIMEST
AMP" = TO_DATE('05-6月 -07', 'DD-MON-RR') and ROWID = 'AAAAHZAABAAAA1bABG';


delete from "SYS"."COL_USAGE$" where "OBJ#" = '324046' and "INTCOL#" = '1' and "
EQUALITY_PREDS" = '0' and "EQUIJOIN_PREDS" = '1' and "NONEQUIJOIN_PREDS" = '0' a
nd "RANGE_PREDS" = '0' and "LIKE_PREDS" = '0' and "NULL_PREDS" = '0' and "TIMEST
AMP" = TO_DATE('05-6月 -07', 'DD-MON-RR') and ROWID = 'AAAAHZAABAAAA1bABH';

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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