SQL> exec show_space('MY_OBJECTS', 'BISAL');
今天学习和介绍一个有用的工具，来自TOM大神的show_space，其实这就是一个存储过程，用他可以统计一些段的用度，非常方便，网上流传着不同的版本。
很多时候，对于某张表有大量的 delete 删除操作，但是发现空间并未释放，这是高水位未下降的原因，何为“高水位线”大概就是定义为 Oracle 段中已使用和未使用空间之间的分界。大量删除操作会导致表的碎片过多，从而影响性能，检查表的碎片率一般使用存储过程 SPACE_USAGE 程序。下面详细介绍一下 SPACE_USAGE 程序。
--==================== -- 收缩表段(shrink space) --==================== 一、表的增长方式 当表被创建后，随着记录的不断插入，组成表的区间会被填满，如果启用了自动扩展，则当区间填满后，会分配新的区间。假定高水 位线随着记录的增加从最左端往右端来移动，当到底部区间的尾端时，则新的区间将会被分配。 二、表可收缩的原理 随着记录的增加高水位线不断的右移，记录的删除不会导致高水位线往回(左)移动 删除记录后的空闲空间(高水位线左侧)尽管可以使用，但其稀疏性导致空间空闲 注：完整的表扫描所耗费的时间不会因为记录的减少(删除)而减少 三、使用 alter table tbname shrink space 来收缩表段 1. 实现原理 实质上构造一个新表(在内部表现为一系列的DML操作,即将副本插入新位置，删除原来位置的记录) 靠近末尾处(右端)数据块中的记录往开始处(左端)的空闲空间处移动(DML操作)，不会引起DML触发器 当所有可能的移动被完成，高水位线将会往左端移动(DDL操作) 新的高水位线右边的空闲空间被释放(DDL操作) 2. 实现前提条件 必须启用行记录转移(enable row movement) 仅仅适用于堆表,且位于自动段空间管理的表空间(堆表包括:标准表,分区表,物化视图容器,物化视图日志表) 3. 不能实现收缩的表 群集表 具有LONG类型列的表 LOB段(尽管表本身可以被缩小)，注，10gR2以后版本支持对LOB段的收缩 具有基于提交的物化视图的表(因为禁用了触发器) 具有rowid物化视图的表(因为rowid发生了变化) IOT映射表IOT溢出段 索引基于函数的表 未启用行记录转移的堆表 4. 段收缩的优点 提高缓存利用率，提高OLTP的性能 减少磁盘I/O，提高访问速度，节省磁盘空间 段收缩是在线的，索引在段收缩期间维护，不要求额外的磁盘空间 5. 两个选项 cascade:缩小表及其索引，并移动高水位线，释放空间 compact:仅仅是缩小表和索引，并不移动高水位线，不释放空间 alter table tbname shrink space 相当于带cascade参数 四、实战演习 1. 查看需要收缩的表段的基本情况，此处为表big_table
四、S9FrameNameSpriteSheetRotatedScaledNoInsets
触发器（trigger）：监视某种情况，并触发某种操作，它是提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法，它是与表事件相关的特殊的存储过程，它的执行不是由程序调用，也不是手工启动，而是由事件来触发，例如当对一个表进行操作（ insert，delete， update）时就会激活它执行。
Blocks 也被称作 闭包、代码块。展开来讲，Blocks 就是一个代码块，把你想要执行的代码封装在这个代码块里，等到需要的时候再去调用。
# tar xvf solaris-6.01c-1a.tar x EmlxApps300a8-Solaris.tar, 6850560 bytes, 13380 tape blocks x lpfc-6.01c-sparc.tar, 1848832 bytes, 3611 tape blocks x readme.first.txt, 953 bytes, 2 tape blocks # ls EmlxApps300a8-Solaris.tar readme.first.txt ssh-UdjGS369 lpfc-6.01c-sparc.tar solaris-6.01c-1a.tar # tar xvf lpfc-6.01c-sparc.tar x lpfc.1, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/pkgmap, 1814 bytes, 4 tape blocks x lpfc.1/pkginfo, 276 bytes, 1 tape blocks x lpfc.1/install, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/install/copyright, 480 bytes, 1 tape blocks x lpfc.1/install/postinstall, 9336 bytes, 19 tape blocks x lpfc.1/install/postremove, 2848 bytes, 6 tape blocks x lpfc.1/install/preremove, 1620 bytes, 4 tape blocks x lpfc.1/install/request, 2378 bytes, 5 tape blocks x lpfc.1/install/space, 23 bytes, 1 tape blocks x lpfc.1/reloc, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/etc, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/etc/system, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel/drv, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel/drv/lpfc, 592692 bytes, 1158 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel/drv/lpfc.conf, 10863 bytes, 22 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel/drv/sd.conf, 1185 bytes, 3 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel/drv/sparcv9, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/kernel/drv/sparcv9/lpfc, 719064 bytes, 1405 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/include, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/include/fcdiag.h, 18051 bytes, 36 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/lib, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/lib/libdfc.a, 43820 bytes, 86 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/lib/libdfc.so, 42000 bytes, 83 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/lib/sparcv9, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/lib/sparcv9/libdfc.a, 47936 bytes, 94 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/lib/sparcv9/libdfc.so, 51248 bytes, 101 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/sbin, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/sbin/lpfc, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/usr/sbin/lpfc/convert_path_lpfc, 2257
不同硬件模块之间的带宽和存储空间有明显差异，例如下图中左边的三角图，最顶端的是GPU种的SRAM，它的容量非常小但是带宽非常大，以A100 GPU为例，它有108个流式多核处理器，每个处理器上的片上SRAM大小只有192KB，因此A100总共的SRAM大小是192KB\times\(108\)\approx20MB，但是其吞吐量能高达19TB/s。而A100 GPU HBM（High Bandwidth Memory也就是我们常说的GPU显存大小）大小在40GB~80GB左右，但是带宽只与1.5TB/s。 下图给出了标准的注意力机制的实现流程，可以看到因为HBM的大小更大，我们平时写pytorch代码的时候最常用到的就是HBM，所以对于HBM的读写操作非常频繁，而SRAM利用率反而不高。
MBR分区表磁盘中的扩展分区不能格式化，即只能格式化主分区和逻辑分区； 格式化操作是即时生效的，不需要重启Linux系统，但此时用df命令并不能查看到磁盘的文件系统和类型，原因是还没有进行挂载。
前面已经实现了雷区的扫描，现在就是要根据已知情况计算哪个方块底下是雷、哪个方块底下是空白，在初级、中级难度下只要计算每个方块周围的8个方块就好。
vLLM 的一个很大创新点是将物理层面的 GPU 和 CPU 可用内存切分成若干个 block,这样可以有效降低内存碎片化问题。具体而言，vLLM 的 block 分为逻辑层面（logical）和物理层面（physical），二者之间存在映射关系。下图很好解释了两个层面 block 的关系。
给你一个长度为 n 下标从 0 开始的字符串 blocks ，blocks[i] 要么是 'W' 要么是 'B' ，表示第 i 块的颜色。字符 'W' 和 'B' 分别表示 白色 和 黑色 。
Code::Blocks采用两种方法的版本命名，这一点大家需要了解，以免搞胡涂了。
9月2日 Opensae 最近交易数据显示，Art Blocks 截至目前的总交易额已突破 233849 Eth 约 8.6 亿美元 ，创下历史新高，交易者数量突破2万。8月27日，Art Blocks 铸造的艺术品 Ringer #879以 568.5 万美元（1.8K ETH）价格成交，是历史上交易额第三高的 NFT 收藏品。
继续昨天的内容：深度解析dba_segments和sys.seg$中的细节差异(上) (r5笔记第27天) 我们已经根据dba_segments和sys.seg$的不同发现最后的差距有2T左右，已经定
deallocate unused :仅适用于释放HWM高水位以上的空间，而无法释放高水位以下的空间；比如对表预分配的空间
alter table TABLE_NAME shrink space [compact|cascate]
相信许多人很早就知道有扫雷这么一款经典的游（显卡测试）戏（软件），更是有不少人曾听说过中国雷圣，也是中国扫雷第一、世界综合排名第二的郭蔚嘉的顶顶大名。
windows和Linux系统格式 在分区后，磁盘需要格式化 Windows中，有NTFS、fat格式，其中fat格式基本已经不用(过时) Linux中，centos7支持xfs、ext4、ext3、ext2、nodev proc、nodev devpts、iso9660、vfat、hfs、hfsplus [root@localhost ~]# cat /etc/filesystems //查看centos7所支持的系统格式 xfs //系统默认的支持的格式 ext4 ext3 ex
Elasticsearch 是一种强大的搜索和分析引擎，被广泛用于各种应用中，以其强大的全文搜索能力而著称。
http://www.eygle.com/special/How.to.Install.Orabm.TPC.htm
今年年初，新一季的《最强大脑》开播了，第一集选拔的时候大家做了一个数字游戏，名叫《数字华容道》，当时何猷君以二十几秒的成绩夺得该项目的冠军，来看一下当时的比赛：
近期一个客户的一张单表，每天delete7天前的数据，每天的数据增量没什么变化，理论上来说，delete释放的空间是可重用的，但发现该表段最近一直在增长，现在大小为300G，170G的75% – 100% free space blocks.通常通过 APPEND，直接路径加载的方式会直接扩展SEGMENT，不会重用DELETE的空间，但客户的系统排除了APPEND INSERT。
Plan,PlanLevel,PlanOptimize返回的都是[]CompactionGroup, 它的类型其实是 [][]string, 即一组可以并行执行Compaction操作的tsm文件路径的列表;
（2）hdfs fsck / | egrep -v ‘^.+$’ | grep -v eplica
可以看到 definitely lost: 24 bytes in 1 blocks
新年快乐，时间过得真的是很快，已经到了新的一年了，今天小编给大家来介绍一款十分好用的可视化模块，D3Blocks，不仅可以用来绘制可动态交互的图表，并且导出的图表可以是HTML格式，方便在浏览器上面呈现。
[root@btg linux-2.6]# truncate --size 128M fsfile [root@btg linux-2.6]# mkfs.ext4 -F fsfile mke2fs 1.41.12 (17-May-2010) 文件系统标签= 操作系统:Linux 块大小=1024 (log=0) 分块大小=1024 (log=0) Stride=0 blocks, Stripe width=0 blocks 32768 inodes, 131072 blocks 6553 blocks (
注意：绑定要在写完js代码之后才可以绑定！所以建议先看下面的js代码及算法代码！再回头来绑定！
数据质量是指数据的准确性、完整性、可靠性和一致性。这些特征对于数据的有效性和可用性至关重要。如果数据质量不高，可能会导致决策失误、成本增加、浪费资源。因此，维护数据质量是非常重要的。
这篇文章中，我们来聊聊如何快速上手一众模型里，具有 14B 参数，但是比较特别的 RNN 模型：ChatRWKV。
背景 内核的磁盘文件系统核心是如何组织充分利用物理磁盘文件空间来组织数据的存储，其中的数据存储包括的file metadata和file data.磁盘文件系统包括了核心的数据结构，其中包括了磁盘文件系统的超级块、inode bitmap、block bitmap、block data。文件系统的超级块存储了文件系统的元数据，包括文件系统block大小、inode个数、block个数等信息。inode bitmap存储了inode的使用情况；block bitmap存储block的使用情况；block da
大批量灌数后立即查询是很多数据库的痛点，通常都会因为统计信息不准导致计划出问题，下面总结下Oracle的解决方法：
Oracle DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT是Oracle比较重要的一个全局性参数，可以影响系统级别及sessioin级别。主要是用于设置最小化表扫描时Oracl
4.5/4.6 磁盘格式化 windows和Linux系统格式 在分区后，磁盘需要格式化 Windows中，有NTFS、fat格式，其中fat格式基本已经不用(过时) Linux中，centos7支持xfs、ext4、ext3、ext2、nodev proc、nodev devpts、iso9660、vfat、hfs、hfsplus [root@localhost ~]# cat /etc/filesystems //查看centos7所支持的系统格式 xfs //系统默认的支持的格
类似的工具还有 Puppet、Chef、Ansible，他们之间可以相互替代，但是哪一个更好，我就不在此引发圣战了
Any call to a __global__ function must specify the execution configuration for that call. The execution configuration defines the dimension of the grid and blocks that will be used to execute the function on the device, as well as the associated stream (see CUDA C Runtime for a description of streams).
显示文件由那些块构成 -files：显示文件的文件名称、大小、块数量及是否可用； -blocks： 显示每个块在文件中的信息，一个块用一行显示； -racks： 展示了每个块所处的机架位置及DataNode的位置；
C语言在这两个平台上语法都是相同的，都支持C89。不同的主要是外观及效率这些东西。
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作，正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况，但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失，本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
最近BI同事反馈说一张表的数据查询非常慢，这个表数据总共不到1W行数据，这么一说我们首先想到的是高水位带来的性能问题，即高水位线下占用过多数据块，而这些数据块其实是部分数据占用，大多数是空闲的数据块。
该文章介绍了如何使用 Hadoop 进行大数据处理和分析。主要内容包括：Hadoop 的基本配置、集群搭建、数据存储、数据清洗、数据处理和结果展示。同时，文章还介绍了如何使用 Hadoop 进行数据分析和可视化。
如果类有一个静态成员指针变量，在进程中执行new或malloc操作分配了内存，进程退出前并不需要调用new或malloc，因为系统会自动进行释放。但这个静态成员指针变量需要多少分配，又应该如果处理呢，最近在项目代码中看到这样的例子，和大家分享一下。
用带改进下界的Branch-and-Bound 算法求解Block Relocation Problem 论文拾萃 原文： [1]Shunji Tanaka and Kenta Takii "A Faster Branch-and-Bound Algorithm for the Block Relocation Problem." IEEE Transactions on Automation Science & Engineering, Volume 13, Issue 1, January 2016
ORACLE在逻辑存储上分4个粒度 ，由大到小为: 表空间, 段, 区 和 块.
Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成，其中每张图片的大小为32X32，每个类别分别6000张。
Disk /dev/nvme0n1: 500.1 GB, 500107862016 bytes
有人说我一个前端工程师，只懂怎么写页面，如何能开发企业可视化应用？近几年可视化应用已经渗透到各行各业中，科技园、医院、学校、工厂、消防、安保、仓储无不涉猎！作为一个前端开发人员，你有必要再往前迈一步，多了解webgl技术，再沉淀一下Javascript。thingjs是一个面向物联网的3D可视化开发平台，可在线开发、对接数据、项目部署、实际应用~如果你想进步不妨一步哦！
rect = win.getWindowRect(class_name, title_name);
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