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Oracle,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响?

题目部分 Oracle,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响? ♣ 答案部分 一般而言,极少需要重建B树索引,基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。...聚簇因子可以反映给定的索引键值所对应的表的数据排序情况。重建索引不会对聚簇因子产生影响,要改变聚簇因子只能通过重组表的数据。...若是重建索引,则建议对以下的索引进行重建: ① 分析(ANALYZE)指定索引之后,查询INDEX_STATS的HEIGHT字段的值,如果HEIGHT>=4即索引深度超过3级,那么最好重建(REBUILD...虽然该方法可以不锁表的情况下在线运行,但是可能要消耗额外的时间。 (2)重建索引的直接结果是Redo活动可能会增加,总体的系统性能可能会受到影响。...为此,OracleMos给出了相关分析的脚本:“研究 b-tree 索引结构的脚本 (文档 ID 1577374.1)”。

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使用buildroot编译构建系统

使用buildroot编译构建系统 buildroot github仓库地址 https://github.com/100askTeam/neza-d1-buildroot.git opensbi gitee...gitee.com/weidongshan/NezaD1-linuxkernel.git 欢迎大家编译使用提交问题和建议到对应的仓库 编译完整系统或者各个部分 我们编译使用的是ubuntu 18.04 系统,进行如下编译之前需要先配置基本编译环境...buildroot-2021 构建完整系统镜像 编译完整系统镜像 book@virtual-machine:~/Neza-D1/buildroot-2021$ make neza-d1_defconfig...rootfs.cpio rootfs.ext2 rootfs.tar sunxi.fex uImage boot0_sdcard.fex boot_package.cfg boot.scr...支持buildroot 构建Tina sdk 内 u-boot 2018 支持buildroot构建Linux kernel 5.4自动生成Image并后续打包为boot.img 自动构建并打包生成SD

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MQ-Quad 全志H616 主线内核编译调试记录(u-boot、kernel、buildroot)

booti 0x40200000 - 0x4fa00000 转换打包boot.scr文件:mkimage -C none -A arm64 -T script -d boot.cmd boot.scr...booti 讲解: u-boot,bootm是一个可以执行位于memory的应用程序的命令 booti是bootm命令的一个子集,可用于执行位于memory的ARM64 kernel Image...的位置和size,可以不指定,使用“-”代替即可;fdt是flat device tree(就是传说中的dtb文件)memory的地址,ARM64,它是必选的 测试 USB 启动内核 sunxi-fel...wpa 用于WiFi控制 [*] Install wpa_cli binary > System tools [*] htop make -j8 复制新的文件系统并安装模块 # buildroot.../file/boot.scr /mnt/boot/ 制作 rootfs # 解压 buildroot 制作出来的根文件系统压缩文件到 rootfs 分区 sudo tar -vxf .

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【DB笔试面试568】Oracle,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响?

♣ 题目部分 Oracle,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响? ♣ 答案部分 一般而言,极少需要重建B树索引,基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。...聚簇因子可以反映给定的索引键值所对应的表的数据排序情况。重建索引不会对聚簇因子产生影响,要改变聚簇因子只能通过重组表的数据。...若是重建索引,则建议对以下的索引进行重建: ① 分析(ANALYZE)指定索引之后,查询INDEX_STATS的HEIGHT字段的值,如果HEIGHT>=4即索引深度超过3级,那么最好重建(REBUILD...虽然该方法可以不锁表的情况下在线运行,但是可能要消耗额外的时间。 (2)重建索引的直接结果是Redo活动可能会增加,总体的系统性能可能会受到影响。...为此,OracleMos给出了相关分析的脚本:“研究 b-tree 索引结构的脚本 (文档 ID 1577374.1)”。

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【DB笔试面试661】Oracle新建或重建索引时有哪些锁?

♣ 题目部分 Oracle新建或重建索引时有哪些锁?...♣ 答案部分 可以利用10704和10046事件跟踪新建或重建索引过程的锁信息,命令为: 1alter session set events '10704 trace name context forever...Oracle 10g,带ONLINE的新建或重建索引的SQL语句开始和结束的时候获取的是4级TM锁,而在读取表数据的过程获取的是2级TM锁,所以,Oracle 10g,即使加上ONLINE也会阻塞其它会话的...Oracle 11g,带ONLINE的新建或重建索引的SQL语句整个执行过程获取的是2级TM锁,并不会阻塞其它会话的DML操作,但是创建或重建索引的过程,其它的会话产生的事务会阻塞索引的创建或重建操作...Oracle 11g带ONLINE的新建或重建索引的情况下: ① 过程中会持有OD(ONLINE DDL)、DL(Direct Loader Index Creation)两种类型的锁,Oracle

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goldengate classic extract什么情况需要重建以及如何重建

【什么情况需要重建抽取进程】 1、对于RAC增加与删除节点后出现RAC线程与OGG线程不一致. 2、对于抽取进程所在的文件系统损坏或者被删除的情况,这个重建需要依赖应用进程或者传输进程,需要具体问题具体分析...(如果文件损坏或误删除,大概率传输也会遭殃(具体情况具体分析),所以依赖应用进程比较靠谱) 【重建抽取进程--增加与删除节点大概步骤】 1、对于删除节点后,此线程对应日志必须extract完成,才能停止...对于单纯重建extract的,以下步骤也是适用的.与上面新加与删除节点原理都是一样的.对于非静态系统的执行2-9步骤,如果是静态系统的话,等待extract无延迟后,直接执行6,9的2个步骤,不存在更新...checkpoint信息,但是exttrail或者rmttrail信息需要关注下(参考步骤7) 2、停止EXTRACT--stop extract extractname,status extract...3、如果源端无法恢复或者已删除,则需要重建抽取进程并重新初始化. 4、如果不考虑数据可以丢失的情况,如果可以丢失的话,重建抽取进程使用begin now.

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灾后重建和逃生演习,VR也能“暖”起来并发挥作用

上周的谷歌I/O大会表明,谷歌将科技和人文两手抓,努力让自己的黑科技“暖起来”。而这种科技的暖,“汶川地震十年祭”也可以体会到。...还记得当初的灾后重建规划,向全社会征求了意见,共同出力。如今,十年过去了,汶川灾后的具体情况,人们在那儿的生活状况,依旧牵动许多人的心。...而在这次“汶川地震十年祭”,VR全景视频,让人们能更直观地回顾当年历史和了解灾后重建的情况。 ?...而对于今年的“汶川地震十年祭”,合肥市举办了:防震减灾主题摄影、监测应急设备展暨“第二届十佳地震人”表彰活动,VR虚拟逃生体验设备也活动首次亮相。 ?...随着相关技术的成熟,VR地震小屋也各地普及,变得越来越真实、丰富、精彩。让观众从各种再现的“地震可怕场景”体验,提高防灾、减灾意识,了解和学会如何在地震中自救。 ?

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为了自动驾驶,谷歌用NeRF虚拟世界重建了旧金山市

重建大规模环境自动驾驶、航空测量等领域具有广泛应用前景。例如创建大范围的高保真地图,为机器人定位、导航等应用提供先验知识。...重建如此大规模的环境会带来额外的挑战,包括瞬态物体(汽车和行人)的存在、模型容量的限制以及内存和计算限制。此外,一致的条件下,极不可能在一次捕获收集如此大环境的训练数据。...NeRF-W 从数千张图像为每个地标创建一个单独的 NeRF,而谷歌的新方法结合了许多 NeRF,从数百万张图像重建一个连贯的大环境,并结合了学习相机姿态细化。 图 3....一些基于 NeRF 的方法使用分割数据来隔离和重建视频序列的静态和动态对象(如人或汽车)。由于该研究主要关注重建环境本身,所以训练期间简单地选择屏蔽掉动态对象。...谷歌的模型包含曝光条件,这有助于解释训练数据存在的曝光量变化,允许用户推理过程以人类可解释的方式更改输出图像的外观。

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为了自动驾驶,谷歌用NeRF虚拟世界重建了旧金山市

重建大规模环境自动驾驶、航空测量等领域具有广泛应用前景。例如创建大范围的高保真地图,为机器人定位、导航等应用提供先验知识。...重建如此大规模的环境会带来额外的挑战,包括瞬态物体(汽车和行人)的存在、模型容量的限制以及内存和计算限制。此外,一致的条件下,极不可能在一次捕获收集如此大环境的训练数据。...NeRF-W 从数千张图像为每个地标创建一个单独的 NeRF,而谷歌的新方法结合了许多 NeRF,从数百万张图像重建一个连贯的大环境,并结合了学习相机姿态细化。 图 3....由于该研究主要关注重建环境本身,所以训练期间简单地选择屏蔽掉动态对象。...谷歌的模型包含曝光条件,这有助于解释训练数据存在的曝光量变化,允许用户推理过程以人类可解释的方式更改输出图像的外观 为了重建整个城市场景,研究人员录制街景时捕获长期序列数据(超过 100 秒),

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精华文稿|非理想输入下NeRF的重建

给定几张不同视角下的图片,我们就能重建出一个非常精细的NeRF。然而在实际应用,我们经常会遇到不同种输入图像的退化,比如镜头畸变、噪声和模糊。...本次分享,我们会梳理已有的一些非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作,然后介绍我们的工作:Deblur-NeRF,即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。...02  非理想情况下NeRF重建的相关工作 我总结了一下NeRF想要重建出一个非常不错的效果,它对输入图片的要求。首先,每张图片的曝光相同。...首先,最简单的一种方式是把连续几帧连接到一起送入到网络。另外一种方式是用recurrent network的结构,比如用LSTM网络结构,让它利用前后几帧的feature融合到当前帧的过程来。...但实际应用,我们发现传统的基于卷积的方式去模拟blur kernel,无论是计算以及内存上,都是一个不可能完成的事。为了解决这个问题,我们就将这个转化成sparse kernel。

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linux 嵌入式Linux构建方法《Rice linux 学习开发》

层可以添加到你的配置,以添加未特别包含在市面上版本的独特功能;例如,“meta-browser” 层包含 Web 浏览器的清单,可以轻松为您的系统进行构建。...资源的消耗,编译的时间,已经困扰了我很长时间,目前要学习如何解决这些问题,后续如果有学习捷径,我写一篇文章。 《BuildrootBuildroot是我学习的第一个构建嵌入式系统的方式。...此外,所有配置选项都存储单个文件,这意味着如果您有多个硬件平台,则需要为每个平台进行每个定制更改。 对系统配置文件的任何更改都需要全部重新构建所有软件包。...这意味着,虽然第一次构建可能比等效的 Yocto 构建短,但后续构建可能需要重建许多组件。...个人感想: 我使用buildroot之前,我在学习嵌入式Linux是没有通过什么构建方法的,只是裸露的uboot,kernel,根文件系统。每一个都要自己去编译,创建。

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PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

当它们体系结构中有多个隐藏层时,它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于包括图像重建在内的各种应用。 图像重建中,他们学习输入图像模式的表示,并重建与原始输入图像模式匹配的新图像。...图像重建有许多重要的应用,特别是医学领域,需要从现有的不完整或有噪声的图像中提取解码后的无噪声图像。 本文中,我们将演示PyTorch实现用于重建图像的深度自编码器。...PyTorch实现深度自编码器 首先,我们将导入所有必需的库。...最后一步,我们将测试我们的自编码器模型来重建图像。...经过长时间的训练,有望获得更清晰的重建图像。然而,通过这个演示,我们可以理解如何在PyTorch实现用于图像重建的深度自编码器。

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使用脑机接口从神经信号重建单词

布朗大学(Brown University)的一个研究小组已经使用脑机接口技术从非人类灵长类动物大脑中记录了神经信号,并重建了英语单词。...这项研究的作者之一,布朗大学工程学院(School of Engineering)教授Arto Nurmikko描述说,该项研究,研究人员所做的是记录灵长类动物听到的特定单词时,次级听觉皮层神经兴奋的复杂模式...最后,研究小组用多个指标来评估重建的语音与猕猴听到的原始语音的匹配程度。研究表明,记录下来的神经数据产生了高保真度的重建,听众可以清楚地看到这样的结果。...特征预处理: 研究人员STG植入了两个带有MEA的NHP,并向受试者展示了六种记录的声音,并在云中的分布式集群上处理了神经和音频数据。具体的特征处理过程如下图。...研究者比较了解码算法重构各种音频方面以及使用6种不同的性能指标生成可理解的音频方面的有效性。所有指标,性能最高的算法是LSTM RNN(红色星号),下图所示。

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Buildroot 用户手册 (中文)

Buildroot输出存储单个目录output/。...某些情况下,Buildroot应该重建整个系统,某些情况下,只重建软件包的特定子集。但是以一种完全可靠的方式检测它是非常困难的,因此Buildroot开发人员决定不尝试这样做。...您将不得不做一个完全重建,或重建ctorrent本身。 当从配置删除一个包时,Buildroot不会做任何特殊的事情。它不会从目标根文件系统或工具链sysroot删除该包安装的文件。...随着您使用Buildroot的经验的积累,您将逐步了解什么时候真正需要一个完整的重建,您将节省越来越多的时间。 作为参考,完全重建可以通过运行: $ make clean all 8.3....收集到的文件系统大小数据只有完成干净重建后才有意义。确保使用make graph-size之前运行make clean all。

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超分辨率重建SRCNN–Matlab 7.0运行

终于找到一个可以自己电脑中运行的超分辨率重建程序了,Matlab 7.0真的是太老了(实际上是自己的笔记本太老了,哈哈) demo_SR.m % ===========================...'); imwrite(im_b, ['双三次插值' '.bmp']); imwrite(im_h, ['SRCNN 重建' '.bmp']); 这个演示先把图像缩小了再来超分辨率重建放大只能说明某种对比效果..., 用自己的图像重建才有趣: % 超分辨率重建(卷积神经网络(SRCNN))单色 % % 设定参数:文件名、放大倍数 close all;clear all; % 文件名 name='6b.jpg';...'); %保存结果 imwrite(im_h, ['SRCNN 重建' '.jpg']); 输入图: 重建图(分别是 2、3、4倍): 这是单色。...再把颜色加上去(颜色部分只是双三次放大,毕竟重建速度慢) % 超分辨率重建(卷积神经网络(SRCNN)) % % 设定参数:文件名、放大倍数 close all;clear all; % 文件名 name

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