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爱好很多的算法工程师
SD大模型AIGC笔记
稳定扩散(stablediffusion)和生成对抗网络(GAN)是两种不同的深度学习方法。稳定扩散是一种无监督学习方法,用于图像超分辨率重建。它基于扩散过程模型,通过在不同的时间步骤中对图像进行重建来增加分辨率。该方法能够有效地增加图像的细节,并产生更高质量的图像。其优点包括:无监督学习:稳定扩散不需要使用任何带标签的训练数据,因此可以用于无监督任务。高分辨率重建:稳定扩散能够通过迭代过程逐渐增
- (condition instance batchnorm)A LEARNED REPRESENTATION FOR ARTISTIC STYLE
水球喵
分享一个不错的对batchnorm的解释https://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/54234646.作者提到:BatchNorm会忽略图像像素(或者特征)之间的绝对差异(因为均值归零,方差归一),instancenorm也是一样的,他们只考虑相对差异,所以在不需要绝对差异的任务中(比如分类、风格),有锦上添花的效果。而对于图像超分辨率这种需要
- Stable Diffusion系列(六):原理剖析——从文字到图片的神奇魔法(潜空间篇)
羊城迷鹿
多模态模型stablediffusionlatent潜空间论文
文章目录LDM概述原理模型架构自编码器模型扩散模型条件引导模型图像生成过程实验结果指标定义IS(越大越好)FID(越小越好)训练成本与采样质量分析不带条件的图片生成基于文本的图片生成基于语义框的图片生成基于语义图的图片生成超分辨率图像生成图像重绘其他文生图模型DALL-EImagen在上一章,我们了解了扩散模型的基本原理,但它离实现StableDiffusion的文生图或图生图功能显然还有一段距离
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Cr_南猫
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一、下载数据集及项目包1.数据集1.1文件夹框架的介绍,如下图所示:主要有train和val,分别有高清(HR)和低清(LR)的图像。1.2原图先通过分割尺寸的脚本先将数据集图片处理成两个相同的图像组(HR和LR)。如训练x4的ESRGAN模型,那么我们需要将HR的图像尺寸与LR的图像尺寸比例是4:1。在我的训练中,我将HR的图像尺寸分割成了480x480,LR的图像分割成了120x120。如下图
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- 第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像修复和恢复
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Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv计算机视觉人工智能
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七、基于结构化边缘的方法示例代码八、基于多帧图像的方法示例代码九、基于超分辨率的方法示例代码十、cv2.inpaint()函数修复图像
- 【深度学习】实验7实验结果,图像超分辨
X.AI666
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代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1实验要求布置请看http://t.csdnimg.cn/jCsv6Model实现说明代码实现了一个基于生成对抗网络(SRGAN)的图像超分辨率模型。总体来说,SRGAN由两个主要组件组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),它们相互对抗并共
- 探秘深度学习的巅峰之作:ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用
程序员Chino的日记
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引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化,而在这些网络中,ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上介绍的ResNet(残差网络)家族,标志着深度学习图像识别的一个转折点。这些网络引入了残差学习的概念,解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使
- YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头(适用Pose、分割、目标检测)
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉pythonPytorch
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是RFAHead,该检测头为我独家全网首发,本文主要利用将空间注意力机制与卷积操作相结合的卷积RFAConv来优化检测头,其核心在于优化卷积核的工作方式,特别是在处理感受野内的空间特征时。RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力,这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法,同时本文的检测头结构为我本人独家提出,全网仅此一份,结构非常
- 【转载】详解残差网络
yepeng2007fei
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转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/42706477在VGG中,卷积网络达到了19层,在GoogLeNet中,网络史无前例的达到了22层。那么,网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗?在深度学习中,网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决,对于一个企业资源并不是很大的问题;问题2的过拟合通过
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之前看的文章里有提到GAN在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,所以也是看了一些结合GAN的图像修复工作。ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks发表于ECCV2018的Workshops,作者在SRGAN的基础上进行了改进,包括改进网络的结构、判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络。
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英文名字叫dawntown
1.批量归一化标准化:使得任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。批量归一化:就是在批次范围内做标准化。其目的是不断调整神经网络中间输出,从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.1不同网络的BN层1.1.1全连接层的BN放在全连接层中的仿射变换和激活函数之间,引入的可学习的参数:拉伸参数γ和偏移参数β,允许学习后使得批量归一化无效
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人工智能深度学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低的复杂度和更高的
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qq_43314576
人工智能机器学习深度学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读:一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率二、使用步骤1、研究背景2、方法提出3、相关方法3.1、FSR网络结构3.2、多阶段FSR网络结构4、实验工作5、方法比较LSTM代码学习2.1、什么是LSTM2.2、LSTM的处理过程2.3、LSTM代码分析总结摘要本周主要阅读了2020C
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蒸饺与白茶
5.11残差网络(ResNet)让我们先思考一个问题:对神经网络模型添加新的层,充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差?理论上,原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说,如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x,新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集,因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中,添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用
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论文笔记transformer深度学习人工智能
CogView:MasteringText-to-ImageGenerationviaTransformers公众号:EDPJ(添加VX:CV_EDPJ或直接进Q交流群:922230617获取资料)目录0.摘要1.简介2.方法2.1理论2.2标记化2.3自回归Transformer2.4训练的稳定性3.微调3.1超分辨率3.2图像标题和自我重新排名3.3风格学习3.4工业时尚设计4.实验结果4.1
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CV科研随想录
CV顶会(刊)论文阅读论文阅读
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.05799v1.pdf源码地址:https://github.com/yanzq95/SGNet概述 深度图的图像引导超分辨率在各个领域有着广泛的应用。但是,复杂的成像环境会导致深度图的结构边缘变得模糊。如图2所示,从梯度图可以看出,它能够很好地表现出图像的结构信息。从频谱图可以看出,高分辨率的深度图和RGB图像都包含了丰富的高频和
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谷歌研究人员推出了创新性文本生成视频模型——Lumiere。与传统模型不同的是,Lumiere采用了一种时空扩散(Space-time)U-Net架构,可以在单次推理中生成整个视频的所有时间段,能明显增强生成视频的动作连贯性,并大幅度提升时间的一致性。此外,Lumiere为了解决空间超分辨率级联模块,在整个视频的内存需求过大的难题,使用了Multidiffusion方法,同时可以对生成的视频质量、
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哇哇哇哇池
九天毕昇(井盖识别)打榜赛计算机视觉
网络结构网络结构亮点1.网络结构突破1000层,但BN成功避免了梯度消失或梯度爆炸的问题(丢弃了droupout)梯度消失/爆炸:a=g(w*x+b),对于激活函数sigmoid,若每一层w>E,则最终z=w*x+b会过大,从而导致梯度下降的步长变得很小,训练难度大大上升2.但残差网络成功避免了退化问题(层数越多,效果越差)网络细节34/50/101/1521.34对比50/101/152(1*1
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#全监督计算机视觉人工智能深度学习
HINet:HalfInstanceNormalizationNetworkforImageRestoration摘要提出了一种新的block:半实例归一化块(HINblock)图像恢复任务sota一些效果展示引言批处理归一化不能提高超分辨率网络的性能批归一化消除了网络的范围灵活性图像恢复任务通常使用小的图像patch和小的mini-batchsize来训练网络,这导致BN的统计不稳定。实例标准化
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ICCV2023官网链接:https://iccv2023.thecvf.com/会议时间:2023年10月2日至6日,法国巴黎(Paris)。ICCV2023统计数据:收录2160篇。现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。图像超分SRFormer:PermutedSelf-AttentionforSingleImageSuper-ResolutionPaper:http:/
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第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练1.4.3CIFAR和SVHN的分类结果1.4.4ImageNet上的分类结果1.5总结
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- 紫光展锐M6780丨超分辨率技术——画质重构还原经典
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重构人工智能
上一期,我们揭秘了让画质更加炫彩的AI-PQ技术。面对分辨率较低的老电影,光有高饱和度的色彩是不够的,如何能够提高视频影像的分辨率,使画质更加清晰,实现老片新看?本期带大家揭晓紫光展锐首颗AI+8K超高清智能显示芯片平台M6780的第二项隐藏技能——AI-SR超分辨率技术。在图像、视频的显示过程中,视频源的输入尺寸取决于视频资源的实际尺寸,如果视频资源较为老旧,其分辨率普遍低于播放设备的显示分辨率
- pytorch之批量归一化和残差网络
多彩海洋
5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化(batchnormalization)层,它使较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。我们对输入数据做了标准化处理:处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值0,标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近:这往往更容易训练出有效的模型。通常来说,数据标准化对于浅层模型就足够有效了。进行模型训练的进行,当每层中参数更新时,靠近输出层的输出较难出现
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超分SR计算机视觉人工智能深度学习超分辨率重建论文笔记
Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork使用生成对抗网络的逼真单图像超分辨率一作:ChristianLedig是Twitter2017年的一篇论文。超分之SRGAN代码实现文章目录0.摘要1.引言1.1相关工作1.1.1介绍了SR技术的发展历程1.1.2介绍了SR技术中卷积神经网络的设计
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超分SR深度学习计算机视觉超分辨率重建pytorch
Esrgan:增强型超分辨率生成对抗网络。Esrgan:Enhancedsuper-resolutiongenerativeadversarialnetworks.In:ECCVW.(2018)XintaoWang,KeYu,ShixiangWu,JinjinGu,YihaoLiu,ChaoDong,YuQiao,andChenChangeLoy.文章目录摘要一、引言二、相关工作三、Methods
- 卷积神经网络(CNN)
Array902
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络主要就是应用于计算机视觉(CV)当中!可以做啥?检测任务:检测追踪分类与检索:分类看图像是啥,检索比如说淘宝里面识别一张图片得到类似商品超分辨率重构医学任务等无人驾驶人脸识别传统神经网络与卷积神经网络的区别卷积神经网络拿到一张图像直接进行处理,不需要将图像中的点拉成一维向量;整体架构卷积层:提取特征池化层:压缩特征卷积h*w*c上面的一块小区域的样本点矩阵:小区域处的权重矩阵:图像颜色
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam