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返璞归真:获取Oracle初始化参数设定的N种方法

多种查询初始化参数方法 查询初始化参数的方法很多,比如 SHOW PARAMETER,或查询 V$PARAMETER 等,这里简单总结一下。...是 SQLPLUS 工具提供的查询初始化参数的方法,这个方法查询的初始化参数是当前会话生效的初始化参数。...SHOW SPPARAMETERS 也是 SQLPLUS 工具提供的方法,用来查询当前会话生效的 SPFILE 参数包含的初始化参数。这个命令在11g 以后 sqlplus 版本中有效。...CREATE PFILE 命令不像其他方法那样直观,这种方法可以将 SPFILE 中或当前内存中设置的初始化文件保存到 PFILE 文件中,然后就可以通过文本编辑工具直观的看到 SPFILE 中或当前内存中设置了哪些初始化参数...虽然这种方法看上去比较麻烦,但是这种方法列出的参数都是用户设置的参数,所有默认值的参数并不会列出来,因此看到的结果要比其他方法直观得多。

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    Java基础入门笔记04——方法调用,方法重载,命令行参数,可变参数,多维数组,Arrays类,冒泡排序,矩阵的压缩存储

    一个方法只完成一个功能——原子性 定义方法的格式: 修饰符+返回值类型+方法名(参数类型 参数名){ 方法体 return } return——不仅可以用于返回相应值,也可以用于终止方法 修饰符 —...:拷贝生成一份新的 [等待:下来再了解补充] ---- 方法重载 一般情况:写几个名字一样的方法(方法名必须相同),让它们的参数类型不同(一定不同),参数个数可以不同,参数顺序可以不同,方法体也可以不同...在调用方法时,根据用户的输入的参数个数类型,调用对应的方法。...,其中的每个元素也被按照实例变量同样的方式被隐式初始化。...---- 稀疏数组——压缩存储 对于一个空数据较多的矩阵,需要压缩存储节省空间 步骤: 记录数组几行几列,有多少个不同的值,假设有n个不同的数。

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    通过空气质量指数AQI学习统计分析并进行预测(上)

    顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通俗的说就是数据预处理的方式,从源数据当中提取相关数据可以放到模型当中。...什么是超参数调整? 模型参数通常是有数据来驱动调整。超参数不需要数据来驱动,而是在训练前或者训练中人为的进行调整的参数。...3、读取数据 3.1 导入相关的库 导入需要的库,同时,进行一些初始化设置。...4.2.1.1 describe 方法 调用DataFrame对象的describe方法,可以显示数据的统计信息,不过,此种方法仅能作为一种简单的异常探索方式。 data.describe() ?...期待AQI 分析与预测下部分的学习吧,包括散点图矩阵、相关系数等。

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    2021华为杯数学建模B题完整思路+部分代码

    使用附件 1 中的数据,按照附录中的方法计算监测点 A 从 2020 年 8 月 25 日到 8 月 28 日每天实测的 AQI 和首要污染物,将结果按照附录“AQI 计算结 果表”的格式放在正文中...在污染物排放情况不变的条件下,某一地区的气象条件有利于污染物扩 散或沉降时,该地区的 AQI 会下降,反之会上升。...data2 这个 MAT-file, initPpp=initializega(popu,aa,‘gabpEval’);%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用 gaot 工具箱,其中目标函数定义为...); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),‘b-’); xlabel(‘Generation’); ylabel(‘Fittness’); %下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的...]=gadecod(x); net.LW{2,1}=W1; net.LW{3,2}=W2; net.b{2,1}=B1; net.b{3,1}=B2; XX=P; YY=T; %设置训练参数

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    手把手 | 你家的空气还好吗? 手把手教你如何进行物联网和空气质量监测

    如果你之前已经听过“物联网”这个术语,那么这张地图就充分展示了这种利用此类信息的方法。...Y轴表示AQI等级(对数刻度)。PM2.5粒子数和AQI之间并非线性关系,因此采用对数刻度会有最好的可视化效果。 ? AQI等级、说明以及对应颜色。...在热力图里,我使用批注(顶部用粗的蓝色水平线圈出来了)来表示传感器在车库里的时间段。 热力图清晰地显示:车库空气质量在橙色(AQI等级:对敏感人群而言不健康)和红色(AQI等级:不健康)之间。...室外传感器在2018年11月16日约下午2点时留下了最高的记录:每立方米288微克,对应的AQI水平大约是336,超出AQI危险级别约10%。我还只在弄烧烤的时候见过几次这样的记录。...两者AQI数值差异的一个可能的解释是旧金山当地的丘陵结构和微气候有所差异. 在BAAQMD布了传感器的地方用PurpleAir传感器做实验也许能更好地回答问题四.

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    R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析:颗粒物2.5(PM2.5)和空气质量指数(AQI)

    p=23800 介绍 由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题。...在这里,直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度,可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量,代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物,因此与PM2.5的模式相比,AQI的分布显示出不同的模式。...从数据中可以识别出PM2.5和AQI的时空变化。夏季和冬季均遇到空气污染问题。西部和南部的州比北部和东部的州更容易遭受空气污染问题。

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    R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析:颗粒物2.5(PM2.5)和空气质量指数(AQI)|附代码数据

    世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题 介绍 全球的地面站及时测量了许多空气污染物,例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。...在这里,直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度,可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量,代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物,因此与PM2.5的模式相比,AQI的分布显示出不同的模式。...从数据中可以识别出PM2.5和AQI的时空变化。夏季和冬季均遇到空气污染问题。西部和南部的州比北部和东部的州更容易遭受空气污染问题。

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    R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析:颗粒物2.5(PM2.5)和空气质量指数(AQI)|附代码数据

    世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题介绍全球的地面站及时测量了许多空气污染物,例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。...在这里,直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度,可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量,代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...站点上的点级AQI映射如下。由于AQI考虑了许多典型污染物,因此与PM2.5的模式相比,AQI的分布显示出不同的模式。...从数据中可以识别出PM2.5和AQI的时空变化。夏季和冬季均遇到空气污染问题。西部和南部的州比北部和东部的州更容易遭受空气污染问题。点击文末 “阅读原文”获取全文完整资料。

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    大气污染态势检测可视化分析平台

    本作品通过爬虫爬取三个平台的数据,然后再机器学习的分类方法定义新闻类别,最终数据以CSV格式组织,数据字段如下表2.3所示: image.png 对上述数据进行获取,整理,预处理后,根据相关数据分析方法与可视化理论基础...七.讨论与总结 为方便处理以及分析爆炸性增长的高维、时序特点的空气质量数据,我们团队通过可视化的方法,对大气污染物以及工业的空间分布、AQI的总体概览、甚至于对某个城市能源消费信息、工业产量、森林覆盖率...首先是在需要烧煤取暖的北方城市中,PM2.5和PM10的产生具有季节性,冬季时候PM2.5和PM10更容易产生。...北方入冬早,夜间冷,逆温天气更多;降水少于南方,污染物在大气中滞留的时间相对更长,更容易积累;南方气温高,大气垂直运动更活跃,近地面湍流作用更强,有利于扩散。...有效地控制了主要大城市周边的传统污染物增长。但是,随着复合空气污染现象的加剧和非常规空气污染物的增加,对空气污染的控制仍然不能放松。

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    造福社会工科生:如何用机器学习打造空气检测APP?

    为了将结果可视化,我们预测 PM 2.5 值并将其映射到颜色渐变的空气质量指数(AQI)表中。这是每个国家政府制定的标准,然后根据 AQI 值预警。...我们训练了两个基于图像的机器学习模型来构建应用程序:第一个模型根据用户上传照片的特征预测 AQI,第二个模型过滤掉不包含天空区域的图像。 AQI 模型 我们利用以下特征根据用户照片预测 AQI。...我们使用 MobileNet 0.50 架构并在 100 个未见过的样本上进行测试,准确率达 95%。TF for Poets 有助于图像再训练。 再训练模型的混淆矩阵如下: ? ?...我们决定结合两个模型的结果,其中一个是基于图像的模型,一个是使用气象参数的时间模型。在基于图像的机器学习模型进行训练时,使用气象参数的时间模型有助于实现更高的推理精度,为用户提供一定结果。...图像特征与 PM 2.5 的关系 气象参数 此外,我们还利用气象数据,用时间模型基于最近位置的历史 AQI 来预测 AQI,时间模型补充了基于图像的模型,提高了推断的准确性。

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    可视化之PM2.5

    带着这些疑问,我个人认为,AQI的数据是全球各个监测站的数据,更原始一些,更具有代表性和权威性,在中国呆久了,如果不对政府提供的数据有怀疑,只能证明自己too young too naive了。...所以很自然的觉得AQI的数据在准确性和实时性上是目前的最佳选择。而且我知道某网站上是有实时的全球的AQI数据,反编译代码获取里面请求数据的方法应该可行。...首先就是反编译某网站的JS代码,把请求PM数据的url和参数规范找到,url里面竟然有key参数,所以就得看看在自己的环境下是否能走通。说明一下,据我了解,该网站是一个在中国北京?...,只需要初始化时先创建色带的消耗而没有额外的计算,算是性能优化上的一个技巧。...通过这三个层次的信任达到共赢,可以有效整合资源,别人能够更容易的得到有价值的资源,自然也愿意购买这种资源,这样的良性循环可以更好的扩大市场规模。套用这个想法,如果我继续做这个PM的应用,该怎样继续呢?

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    绘制折线图的几个小技巧

    那么问题来了,读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题:怎么让时间轴表现的不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图的方式: ?...轴数据; y:指定折线图的y轴数据; linestyle:指定折线的类型,可以是实线、虚线、点虚线、点点线等,默认文实线; linewidth:指定折线的宽度 marker:可以为折线图添加点,该参数是设置点的形状...查看变量的数据类型 AQI.dtypes ?...刻度间隔的控制 ---- 除了利用上面的方法控制刻度标签的个数,还可以设置刻度标签之间的固定间隔,如7天或两周等。...刻度标签的旋转 ---- plt.plot(AQI.Date, AQI.AQI, linestyle = '-', linewidth = 2, color = 'steelblue',

    3.5K30

    机器学习 KNN算法预测城市空气质量

    样本特征要做归一化处理 样本有多个参数,每一个参数都有自己的定义域和取值范围,他们对距离计算的影响不一样,如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。...所以样本参数必须做一些 scale 处理,最简单的方式就是所有特征的数值都采取归一化处置。...以计算二维空间中的A(x1,y1)、B(x2,y2)两点之间的距离为例,常用的欧氏距离的计算方法如下图所示: [p7dy1av5q8.png] 确定K的值 K值选的太大易引起欠拟合,太小容易过拟合,需交叉验证确定...可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。 该方法的另一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点。...kqvynxyijq.png] 作者:叶庭云 微信公众号:修炼Python CSDN:https://yetingyun.blog.csdn.net/ 本文仅用于交流学习,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途

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    数据挖掘机器学习---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测{含码源+pdf文章}

    在污染物排放情况不变的条件下,某一地区的气象条件有利于污染物扩散或沉降时,该地区的AQI会下降,反之会上升。...图4- 1 缺失值图 同时,再使用missingno可视化库对数据进行处理,得到缺失值无效矩阵图,无效矩阵是一个数据密集的显示,它可以快速直观地看出数据完整度。...图4- 2 逐小时监测数据缺失值无效矩阵图 图4- 3 逐日监测数据缺失值无效矩阵图  4.1.2 缺失数据处理 处理数据集中缺失值的方法主要有两种,一种是删除缺失值所在的行,另一种是填充缺失值...6.2.1 AQI的天数变化 为了进一步详细地分析AQI的状况,我们分析了2019年六月份到2021年7月份内每天的AQI。...说明对于时序数据,LSTM更适合这样的任务。 7.4 参数优化 7.4.1 基于贪心算法参数优化 贪心算法也是一种找到选择性问题的最佳解决方案的方法。

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    大数据开发语言scala:源于Java,隐式转换秒杀Java

    在上述代码中,我定义了一个隐式转换方法: 使用 implicit定义一个方法,方法参数类型就是要被转换的数据类型,方法返回值就是要被赋值目标变量的类型。...然后在调用这个方法的时候,如果你传入了参数,就是一个正常的方法调用。如果没有传入参数,会自动寻找邻近的、同类型的、implicit修饰的变量,当做方法的参数自动传入。...如图:我定义了一个say方法,有一个String类型的参数使用implicit修饰。使用say("aqi")调用方法时,正常执行,如果我直接就写一个say,也不加括号、也不传入参数,就报错了。...到这里可能有疑问,这个花里胡哨的有啥用呢?后面在进阶用法中会讲到它的妙用。 以函数为参数 在scala中的方法定义中,除了使用常见的数据类型作为参数,还可以使用函数作为参数。...而连接的初始化、关闭都在方法中进行,做到一个资源的管控,不理解看代码: def withFileReader[T](fileName: String)(func: BufferedReader => T

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    ATEME白皮书:现在与未来,高质量流媒体的关键因素

    第二部分介绍了多个创新技术,包括:a、感知质量指标;b、动态的、单位场景的内容自适应编码;c、用于实时和点播内容的采用AQI的先进比率控制。最后介绍了一些新的质量最优化方法。...它使视频工程师可以自由地使用主观视频测试,Golden Eye视频测试和真实用户反馈来优化所有内容; b、全堆栈控制不仅可以访问核心压缩引擎,还意味着得到不同算法的结构关系,并用弹性和有效的方式在所有商业编码器中轻松转换和实现数学方法...其次提出了ATEME质量指数(AQI),它不依赖于单一指标并且把连续反馈数据分析并集成到编码平台中。AQI是一个五个维度、基于心理视觉的视频质量指标。...这五个维度分别是: a、编码质量,在考虑其他因素之前反映原始编码器效率的客观度量; b、空间指数,描述分辨率下采样与观看参数和内容空间特征所引起的预期质量损失的向量; c、时间指数,在给定某些观察参数的情况下...这使得编码器能够实现指定的平均比特率,同时针对更复杂的内容来优化比特的分配。 总结:视频流质量优化之后是什么 接下来五年在流媒体将有大量创新的机会,包括新的视频编解码器、内容格式、分辨率和最优化技术。

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    犹他州空气质量分析-从EPA的空气质量服务站API中抓取数据

    我想说犹他州的许多山谷被称为地垒和地堑,虽然我确信一些地质学家可能纠正我的错误。无论如何,四面环山意味着空气污染往往会收集并集中在山谷底。 ?...对于我们的分析,我们使用以下参数: AQI污染物:该数据集包含用于测量空气质量指数的所有污染物,您可能更熟悉将其作为污染物指标,例如今天我们的空气污染是红色,请拼车出行。...参数代码:我们没有提供参数代码,因为我们想要评估所有与AQI相关的污染物。 但是,如果您只对臭氧感兴趣,可以通过传入“臭氧”参数代码(44201 - 臭氧)来限制查询。...我们将创建一个空的 DataFrame 来存储 API 的响应。 第3步: 导入配置数据 ? 如前所述,我们无法请求整个州的数据,因此我们需要一种有效的方法来按县逐个请求数据。...我希望通过请求给定年份的数据来使脚本更容易运行,而无需每次都更新配置文件,因此我只需编写用户输入来获取所需的年份,如下所示: ?

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    空气质量查询api使用场景大合集它来了~

    那么就需要使用到空气质量查询API了~通过空气质量查询API,开发人员可以轻松地集成这些功能和数据到自己的应用程序、网站或系统中,从而为用户提供实时和准确的空气质量信息。...了解空气质量查询API的使用场景,能让我们更加清晰了解在哪些场景下需要使用到空气质量查询API,从而更好地去使用它~使用场景大合集天气应用程序: 空气质量是天气信息的重要组成部分之一。...通过与空气质量查询API集成,智能家居系统可以实时获取室外空气质量数据,并根据结果调整室内的空气净化器、通风系统等设备,提供更健康和舒适的室内环境。...这可以帮助用户在规划出行路线时考虑空气质量因素,选择更清洁和健康的出行方式,减少对污染源的依赖。...获取指定城市的整点观测空气质量,包含空气质量指数(AQI)、首要污染物、空气质量等级(优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染)、6要素(CO、NO₂、O₃、PM10、PM2.5、SO₂)浓度(除了

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    数学建模竞赛的一些心得体会

    使用附件1中的数据,按照附录中的方法计算监测点A从2020年8月25日到8月28日每天实测的 AQI和首要污染物,将结果按照附录“AQI计算结果表”的格式放在正文中。 问题2....在污染物排放情况不变的条件下,某一地区的气象条件有利于污染物扩散或沉降时,该地区的AQI会下降,反之会上升。...融合的预测模型,结果表明风力因素对模型预测以及多站点协同预报对QAI以及污染物等预报更准确。...2.2 问题描述 需要通过建立数学模型,解决以下几个问题: 问题一: 计算AQI和首要污染物 根据附录中提供的计算方法,再利用附件1中的监测点A从2020年8月25日到8月28日每日实测数据来计算每日的实测...l 论文应该思路清晰,表达简洁(正文尽量控制在20页以内,附录页数不限)。

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