16、SQL Server数据库物理设计与表创建指南

SQL Server数据库物理设计与表创建指南

在数据库管理与开发中,合理的数据库物理设计以及表结构的创建对于数据的存储、查询和管理至关重要。下面将详细介绍数据库文件的存放位置、数据库结构的创建过程以及相关注意事项。

数据库文件存放位置

不同类型的数据库文件需要存放在合适的位置,以优化性能。具体如下:
- NDS日志文件 :存放在 h:\disk\log2
- 阶段数据库(Stage)
- 阶段数据库不需要自动统计更新,采用简单恢复模式,且不需要自动收缩功能。
- 阶段日志文件应与NDS和DDS日志文件存放在不同磁盘,以减少数据存储间的日志流量争用,提高ETL性能。
- 阶段数据库不需要分散在六个磁盘上,三到四个磁盘即可,可使用数据磁盘1 - 4。
- 元数据数据库(Metadata)
- 元数据数据库恢复模式设置为完整。
- 由于其规模较小(10 - 20GB)且使用方式类似OLTP类型查询,不需要分散在六个磁盘上,使用数据磁盘5和6即可。
- 元数据日志文件需存放在单独磁盘,避免影响NDS、DDS和阶段日志文件的性能。

在开发环境中,如果没有多个磁盘或大量磁盘空间,可以将数据库大小从GB调整为MB。创建一个名为 disk 的文件夹,并在其下创建 data1 data6 log1 log4 <

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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