oracle数据库回滚率高第10页

PHP编译安装oci8扩展

文档：https://www.php.net/manual/zh/ref.pdo-oci.php如果Oracle数据库与PHP在同一台机器上，则数据库软件已经包含了必要的库。

爬山虎还上班·2025-03-16 15:34

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

单元测试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率*

Sendingab·2025-03-16 12:10

Oracle 数据库基础入门（七）：触发器与事务的深度探究

在Oracle数据库的生态系统中，触发器与事务是构建可靠、高效数据处理流程的关键组件。触发器能够自动响应特定数据库事件执行预设操作，而事务则确保一组数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。

Aphelios380·2025-03-16 11:06

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

基于 svm 的金融咨询情感分析

已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料80%，测试语料20%，并评估模型准确率，

ouprince·2025-03-16 10:28

KNN算法性能优化技巧与实战案例

KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。

可问可问春风·2025-03-16 09:22

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

AI在投标管理中的智能化应用设计方案

一、系统设计目标E={e1,e2,e3}其中{e1:标书准备效率提升40%e2:中标率提升25%e3:人工审核工作量降低60%E=\{e_1,e_2,e_3\}\quad\text{其中}\quad\begin

警世龙·2025-03-16 08:42

Deepseek 使用攻略

它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

罗丹明RB/四甲基罗丹明标记酰胺化果胶Amidated Pectin, Rhodamine B/TRITC labeled；Rhodamine B/TRITC-Amidated Pectin

在酸性溶液中较在碱性溶液中稳定，通常按其酯化度分为高酯果胶及低酯果胶。高酯果胶在可溶性糖含量≥60%、pH=2.6～3.4的范围内形成非可逆性凝胶。

齐岳hao·2025-03-16 07:40

element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验

前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709

weixin_39685130·2025-03-16 07:36

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。

算法小狂人·2025-03-16 06:04

顺序表和链表的比较

2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

自动同步多服务器下SQL脚本3.0

由于上一版发现数据库【MySQL】不支持DML事务回滚，该迭代主要是去兼容这种问题。数据表新增一个completed字段，用来表示当前版本下同步成功的个数。

a栋栋栋·2025-03-16 05:26

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。

测试者家园·2025-03-16 05:55

python高并发访问mysql_Python访问MySQL

因为MySQL不仅免费，普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。

阿廖林诺·2025-03-16 05:21

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

oracle数据库监听日志满了（4G）处理步骤

现象：系统缓慢，新连接无法连接，执行查看监听状态命令时，响应缓慢且报错。遇到这些现象基本是监听日志已满，达到了4G。具体处理步骤如下：注意：本例为windows服务器，数据库oracle11g1、找到监听日志路径默认监听名为listener，直接在服务器中搜索listener.log文件。如果是windows服务器，且数据库安装在D盘，可参考如下路径：D:\app\Administrator\di

cyhysr·2025-03-16 03:43

什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！

程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。Mybatis可以使用XML或注解来配置和映射原生信息，将POJO映射成数据库中

Tyloo_wdnmd·2025-03-16 03:13

hive 中优化性能的一些方法

优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推（PredicatePushdown）和列裁剪（ColumnPruning）。示例:CREATETA

闯闯桑·2025-03-16 02:30

MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”

从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。

绿算技术·2025-03-16 02:59

DPU的架构：模块化与可扩展性

5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高

绿算技术·2025-03-16 02:58

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？

动态范围优化：保留高光和暗部细节（类似HDR，

AndrewHZ·2025-03-15 23:40

Java架构设计亿级流量场景下的本地缓存方案选型

在这样的高并发、高流量场景下，系统的性能和稳定性面临着巨大的挑战。本地缓存作为提升系统性能、减轻服务器压力的重要手段，其选型和设计显得尤为重要。

我真的不想做程序员·2025-03-15 23:39

网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?

在这个高度依赖于网络的时代，网络安全已经成为我们工作和生活中不可或缺的一部分，更是0基础转行IT的首选，可谓是前景好、需求大，在企业当中也属于双高职位，地位高、薪资高，而且入门门槛低，那么网络安全难学吗

网络安全（king）·2025-03-15 22:34

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

2024 年真实世界密码学会议

会议前后还举办了许多同期活动，包括FHE.org会议、真实世界后量子密码学(RWPQC)研讨会和高可信加密软件(HACS)研讨会。

红云谈安全·2025-03-15 22:31

TDengine 使用教程：从入门到实践

它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中，我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能，帮助你快速上手。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

鸿蒙开发List组件

1.List组件1.1、List组件可以用来展示一个列表，并且实现列表滚动，滚动的前提是子组件展示的内容的宽/高超过父组件设定的宽/高。

wMeng_0923·2025-03-15 20:52

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

大语言模型的潜力是否被高估

例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对

dev.null·2025-03-15 19:12

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

【leetcode100】括号生成

示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]2、初始思路2.1思路全排列+筛选2.2犯错点全排列，时间复杂度高，且易读性较差3优化算法

SsummerC·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

定义产品成功的核心指标都有哪些

这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

【Kubernetes】Kubernetes 容器集群管理系统概述

目标1.2.2K8s对于docker的优势1.2.3K8s功能1.2.4K8s特性1.2.4.1弹性伸缩1.2.4.2自我修复1.2.4.3服务发现和负载均衡1.2.4.4自动发布（默认滚动发布模式）和回滚

码农鑫哥的日常·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。

湫怿·2025-03-15 16:19

2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据

社会责任报告、wind3、指标：基本情况：证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况：贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率、

m0_71334485·2025-03-15 16:18

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以

喵了个AI·2025-03-15 16:48

Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优

1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后，运维团队发现一个关键现象：应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后，首笔交易超时率高达

一休哥助手·2025-03-15 16:18

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