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【DB笔试面试584】在Oracle中,如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值?

♣ 题目部分 在Oracle中,如何得到已执行的目标SQL中的绑定变量的值?...♣ 答案部分 当Oracle解析和执行含有绑定变量的目标SQL时,如果满足如下两个条件之一,那么该SQL中的绑定变量的具体输入值就会被Oracle捕获: l 当含有绑定变量的目标SQL以硬解析的方式被执行时...l 当含有绑定变量的目标SQL以软解析或软软解析的方式重复执行时,Oracle在默认情况下至少得间隔15分钟才会捕获一次。...interval (in seconds) between two bind capture for a cursor 900 需要注意的是,Oracle只会捕获那些位于目标SQL的WHERE条件中的绑定变量的具体输入值...查询视图V$SQL_BIND_CAPTURE或V$SQL可以得到已执行目标SQL中绑定变量的具体输入值。

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TAD calling 之 insulation score 分析

定义insulation score 是dekker实验室在2015年发表于Nature上的Condensin-driven remodelling of X chromosome topology during...计算insulation score图片在给定的区域内,沿着互作矩阵的对角线,以一个正方形的滑动窗口,从上至下滑动,计算每个窗口内互作程度值的总和。...3.2. insulation score标准化图片ISavg: 是所有IS值的平均值3.3....计算每个bin的delta值图片将每个`bin`的互作强度值作为`value`,画出其在染色体上的波动曲线,波谷处就是需要识别的边界。...为了识别出黑色曲线中的波谷,方法中又定义了一个`window`,对每个`bin`内的`insulation`值计算`delta`值,最终红色曲线中经过X轴的坐标即为`insulation score`值曲线的波谷

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    盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

    在深度学习框架 Tensorflow 和 PyTorch 也有这个函数,而且用法几乎一样,使用 einsum 首先需要从各自包中引用: from numpy import einsum from torch...]) # 沿着轴 1 求和 90 # 对所有元素求和 规则总结:字符串 "i,j->x" 箭头 -> 右边的字符 x 来确定求和的方式,如果: x 是 i,那么沿着轴..., B) # 对所有元素求和 array([3, 12, 21]) # 沿着轴 0 求和 array([9, 12, 15]) # 沿着轴 1 求和 36 # 对所有元素求和...现在问题来了,那么在没有沿着 j 代表的轴求和之前的产出是什么呢?...,在本例中: 指标 q 对应维度中的元素个数为 10 指标 k 对应维度中的元素个数为 10 最后 A 的形状为 (8, 5),结果合理,因为用字符串 "bo" 来描述 A, 指标 b 对应维度中的元素个数为

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    TAD calling 之 insulation score 分析

    定义 insulation score 是dekker[1]实验室在2015年发表于Nature上的Condensin-driven remodelling of X chromosome topology...计算insulation score 计算过程动画 在给定的区域内,沿着互作矩阵的对角线,以一个正方形的滑动窗口,从上至下滑动,计算每个窗口内互作程度值的总和。...3.2. insulation score标准化 标准化公式 ISavg: 是所有IS值的平均值 3.3....计算每个bin的delta值 insulation score 曲线 将每个bin的互作强度值作为value,画出其在染色体上的波动曲线,波谷处就是需要识别的边界。...为了识别出黑色曲线中的波谷,方法中又定义了一个window,对每个bin内的insulation值计算delta值,最终红色曲线中经过X轴的坐标即为insulation score值曲线的波谷,也就是TAD

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    深度学习基础知识(七)--- 各种优化方法

    pytorch上直接通过在SGD方面里面添加momentum参数: torch.optim.SGD(xxx, xxx, momentum=0.9) 3.NAG --- Nesterov Accelerated...具体来说如下: ①先假设我们沿着动量方向更新了参数:θ' := θ + α v; ②在 θ' 的基础上计算本次迭代的梯度, 然后叠加之前的动量,这一步如同标准动量方法一样; ③对 θ更新,而不是对θ'...此方法独立的适应所有模型参数的学习率,缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...算法如图: 优点是: 不用手动调节学习率了,相当于每一次更新学习率都会缩减,因为分母在逐渐积累变大; 目标函数中每个参数都分别拥有自己的学习率,(因为r和g是同维度的向量,相当于是在对每个子分量进行操作...AdaDelta算法没有学习率超参数,上表中 group[‘lr’]这一参数默认值为1.0,所以我就没有乘上去了 它通过使用有关自变量更新量平方的指数加权移动平均的项来替代RMSProp算法中的学习率。

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    基于随机游走的图匹配算法

    相似度矩阵是一个具有高阶复杂度的矩阵,在图 1所示的问题中,相似度矩阵规模为16×16。其中,相似度矩阵的对角线元素包含了节点与节点的相似度信息,非对角线元素包含了边与边的相似度信息。...PageRank是在图上运行的:基于链接的指向关系,所有互联网页面构成了一个图结构。因此,通过构建网页之间的链接关系图,搜索引擎就能为所有网页计算权重并排序。 ?...首先,作者提出在伴随图中增加吸收节点(absorbing node),使其他所有节点的出度相等。基于伴随图的形式,一种朴素的思路是在伴随图上直接采用随机游走算法为每个节点进行评分。...因此,在RRWM的伴随图上沿着边的随机游走,转变在RRWHM的伴随超图上沿着超边的随机游走。沿着超边的随机游走如图 7所示。 ?...RRWHM可以看做RRWM在超图上的扩展,其中相似度矩阵扩展为了相似度张量,伴随图扩展为了伴随超图,沿着伴随图的边的随机游走扩展为了沿着伴随图超边的随机游走。

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    Pytorch最新工具mm,3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力

    地址:https://bhosmer.github.io/mm/ref.html 下文中,Pytorch提供的参考指南中,介绍了mm所有可用的功能。...规范矩阵乘法分解动作 在深入研究一些更复杂的示例之前,Pytorch团队将介绍一些直觉构建器,以了解事物在这种可视化风格中的外观和感觉。 点 首先是标准算法。...即使在简单的例子中,观察分解的中间值也会非常有趣。 例如,当我们使用随机初始化参数时,请注意中间矩阵-向量乘积中突出的垂直模式。...在本节中,Pytorch将对ML模型中的一些关键构件进行可视化处理,以熟练掌握可视化习惯用语,并了解即使是简单的示例也能给我们带来哪些直观感受。...在第一个例子中,把规范的「数据并行」分割应用到,上述左关联多层瓶颈的例子中。 沿着i进行分割,分割左初始参数(批)和所有中间结果(激活),但不分割后续参数(权重)。

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    PyTorch,TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列(二十四)

    我们将研究在PyTorch,TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。 在大多数情况下,沿着张量的现有轴进行连接非常简单。当我们想沿着新的轴进行连接时,通常会产生混乱。...当我们叠加的时候,我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上,然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...请注意,这三个张量是如何沿着该张量的第一个轴连接的。请注意,我们还可以显式插入新轴,然后直接执行串联。 看到这句话是真的。让我们张开所有的张量,向它们添加一个长度为1的新轴,然后沿着第一个轴移动。...现在,我们只需要对所有张量执行此操作,就可以沿着第二个轴对它们进行分类。检查unsqueeze的输出可以帮助使这一点变得可靠。...这意味着我们在批处理维度上将它们合并在一起。在这种情况下,无需堆叠。 这是一个代码示例: 请注意,下面的示例将具有不同的值,因为这两个示例是在不同的时间创建的。

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    Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

    PyTorch是NumPy包的另一种选择,它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ?...这5个操作是: expand() permute() tolist() narrow() where() 1. expand() 将现有张量沿着值为1的维度扩展到新的维度。...例如,在一个2D张量中,使用[:,0:5]选择列0到5中的所有行。同样的,可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而,在高维张量中,对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。...在每个张量的值上检查条件(在条件中使用),如果为真,就用第一个张量中相同位置的值代替,如果为假,就用第二个张量中相同位置的值代替。...这里,它检查张量a的值是否是偶数。如果是,则用张量b中的值替换,b中的值都是0,否则还是和原来一样。 此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值,它们可以很容易地被替换。 - EOF -

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    深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列(二)

    这意味着以下所有内容: 我们有一个矩阵 我们有一个二维数组 我们有一个二维张量 我们在这里介绍阶(rank)这个词,是因为它通常用于深度学习中,指的是给定张量中存在的维数。...由于第一个轴有三个长度,这意味着我们可以沿着第一个轴索引三个位置,如下所示: t[0] t[1] t[2] 所有这些索引都是有效的,但是我们不能移动到超过索引2的值。...注意,在PyTorch中,张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们,这个2阶张量的每个轴的长度都是3,这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...第一个原因是形状允许我们在概念上思考,甚至想象一个张量。高阶张量变得更抽象,形状给了我们一些具体的思考。 形状还编码所有有关轴、阶和索引的相关信息。 ?...在以后的文章中,我们将更详细地介绍这个概念。 总结 本文介绍了张量。我们现在应该很好地理解了张量和用来描述它们的术语,比如阶、轴和形状。很快,我们将看到在PyTorch中创建张量的各种方法。

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    回顾:训练神经网络

    神经网络的基本数据结构是张量,PyTorch(以及几乎所有其他深度学习框架)都是以张量为基础。 ?...在此方法中,你将对之前定义的每个运算传递输入张量 x。torch.nn 模块在 torch.nn.functional 中还具有一些对等的功能,例如 ReLU。此模块通常导入为 F。...softmax 函数和 S 型函数相似,都会将输入调整到 0 到 1 之间,但是还会标准化这些输入,以便所有值的和为 1,就像正常的概率分布一样。...我们使用叫做梯度下降法的流程来寻找这一最低值。梯度是损失函数的斜率,指向变化最快的方向。要以最短的时间找到最低值,我们需要沿着梯度(向下)前进。可以将这一过程看做沿着最陡的路线下山。...在 PyTorch 中,通常你会看到它写成了 criterion 形式。

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    图深度学习入门教程(五)——模型的优化器

    在模型的优化器方面,图神经网络所使用的技术是与深度学习是完全一样的。 本篇文章主要介绍深度学习中模型优化器的种类及选取,顺便介绍一下TF2与PyTorch框架中的优化器接口。...常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型,梯度下降的方向也就是用负梯度方向为搜索方向,沿着梯度下降的方向求解极小值。...3 PyTorch中的优化器使用 在PyTorch中可以使用torch.optim构建一个optimizer对象。该对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。...优化器在工作时,会先算出梯度(根据损失值对某个Parameter参数求偏导),再沿着该梯度(这里可以把梯度当作斜率)的方向,算出一段距离(该距离由学习率控制)之后的差值,将该差值作为变化值更新到原有参数上...整个过程中的求导和反向传播操作,都是在优化器里自动完成的。 4 学习率在模型训练中的作用 优化器参数lr代表学习率,代表模型在反向优化中沿着梯度方向调节的步长大小。

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    with torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

    什么是自动微分在深度学习中,自动微分是计算导数的一种技术,它通过构建计算图并沿着计算图反向传播梯度,从而有效地计算一个函数相对于其输入变量的导数。...结论自动微分是深度学习中必不可少的技术,在PyTorch中,我们可以通过torch.autograd.set_detect_anomaly(True)函数启用自动微分异常检测。...在训练过程中,我们启用了torch.autograd.set_detect_anomaly(True),使得PyTorch能够在自动微分过程中进行异常检测。...自动微分: 当我们进行前向传播计算时,torch.autograd 会自动构建计算图并追踪所有的操作。...此方法会自动从计算图中的叶子节点开始,沿着依赖关系计算梯度,并将梯度累积到叶子节点的 grad 属性中。在计算完梯度之后,我们可以通过读取 Tensor 对象的 grad 属性来获取计算得到的梯度值。

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    deepseek VS chatgpt (398)-- 算法导论25.2 6题

    在 Floyd-Warshall 算法的实现中,如果最终得到的 dist 矩阵中,存在 dist[i][i] 为负值的情况(i 为某个节点),则表明图中存在权重为负值的环路。...检测原理 • Floyd - Warshall算法用于在图中找到所有顶点对之间的最短路径。...在Floyd-Warshall算法中,我们维护一个二维数组dist,其中dist[i][j]表示从顶点i到顶点j的最短路径的权重。...然后我们定义了FloydWarshall函数,它接受一个图的邻接矩阵表示,并返回所有顶点对之间的最短距离矩阵以及一个布尔值,指示图中是否存在负权重环路。...在main函数中,我们创建了一个示例图,并人为地引入了一个负权重环路。然后我们调用FloydWarshall函数,并根据返回的布尔值判断是否存在负权重环路。

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    ​MMIT冠军方案 | 用于行为识别的时间交错网络,商汤公开视频理解代码库

    其中偏移预测网络主要负责预测出其中两组沿着T维度的偏移量,然后剩下两组的偏移量是前两组的相反值。这样我们可以保证信息在时序维度上的流动是对称的,更有利于后续特征的融合。...如果原始输入是8帧,该网络便会为每组输出8个值分别代表每一帧的权重然后会直接用此值来加权融合过后每一帧的feature。...我们认为浅层的神经网络主要学习2D空间特征,在较深的网络中才开始逐渐学习时序维度特征,这和之前3D卷积网络中得到的结论是类似的。 ?...X-Temporal代码库介绍 在上述算法和竞赛的准备过程中,遇到的一个困难是缺乏一个基于PyTorch并广泛支持众多SOTA方案且具有高效训练能力的视频理解代码库。...MMIT竞赛第一名的所有model)。

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    word2vec理论与实践

    上图示CBOW和Skip-Gram的结构图,从图中能够看出,两个模型都包含三层结构,分别是输入层,投影层,输出层;CBOW模型是在已知当前词上下文context的前提下预测当前词w(t),类似阅读理解中的完形填空...在采样前,我们将这段长度为1的线段划分成M等份,这里M»V,这样能够保证每个词对应的线段都会划分成对应的小块,而M份中每一份都会落在某一个词对应的线段上(如下图),采样的时候,我们只需要随机生成neg个数...在这里不在累述;在这里,哈夫曼树的所有叶子节点是词表中的所有词,权值是每个词在词表中出现的次数,也就是词频。 ?...一般得到哈夫曼树后我们会对叶子节点进行哈夫曼编码,由于权重高的叶子节点越靠近根节点,而权重低的叶子节点会远离根节点,这样我们的高权重节点编码值较短,而低权重值编码值较长。...如何“沿着哈夫曼树一步步完成”呢? 在word2vec中,采用了二元逻辑回归的方法,即规定沿着左子树走,那么就是负类(哈夫曼树编码1),沿着右子树走,那么就是正类(哈夫曼树编码0)。

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    Pytorch中张量的高级选择操作

    在某些情况下,我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择,所以在这篇文章中,我们将介绍这类任务的三种最常见的方法:torch.index_select, torch.gather and torch.take...torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。它的作用是从输入张量中按照给定的索引值,选取对应的元素形成一个新的张量。...它沿着一个维度选择元素,同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素,但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。

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    PyTorch 知识点归纳 —— 第1篇

    哈喽,各位同学好,从今天开始,我将不定期分享研究深度学习框架PyTorch过程中的一些学习心得和笔记。 【福利:文末将附上案例代码文件下载地址】 1....PyTorch中的张量运算 ① 涉及单个张量的函数运算 t = torch.rand(3,4) t.sqrt() torch.sqrt(t) t.sqrt_() torch.sum(t) torch.sum...t2 t1.sub(t2) # 乘法 t1 * t2 t1.mul(t2) # 除法 t1 / t2 t1.div(t2) ③ 张量的极值和排序 (1)argmax,argmin返回沿着该维度最大和最小值对应的序号是多少...) # 横轴方向,最小值所在的索引 torch.max(t, dim=-1) # 返回最后一个维度的极大值和极大值的位置 torch.min(t, dim=-1) # 返回最后一个维度的极小值和极小值的位置...torch.cat((a,b), dim=0) # 横轴方向 torch.cat((a,b), dim=1) # 纵轴方向 (3)torch.split():输出是张量沿着某个维度分割后的列表

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    CNN训练示例 | PyTorch系列(二十一)

    一旦获得输出,我们就将预测输出与实际标签进行比较,并且一旦我们知道预测标签与实际标签的距离有多近,就可以通过网络中权重的近似值来估计网络中的权重到真实值(标签)。...所有这些都是针对单个批次的,我们将对每个批次重复此过程,直到涵盖训练集中的每个样本为止。在完成所有批次的此过程并传递训练集中的每个样本后,我们说一个epoch 已经完成。...让我们看看如何在代码中完成此操作。 训练过程 由于我们在上一节禁用了PyTorch的梯度跟踪功能,因此我们需要确保将其重新打开(默认情况下处于打开状态)。...计算梯度 使用PyTorch计算梯度非常简单。因为我们的网络是一个PyTorch nn.Module,PyTorch在底层创建了一个计算图。...当我们的张量沿着我们的网络向前流动时,所有的计算都加到图上了。然后PyTorch使用计算图计算loss函数相对于网络权值的梯度。 在我们计算梯度之前,让我们验证一下,我们的conv1层中目前没有梯度。

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