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interval间隔分区STORE IN参数的作用范围

11g推出了interval间隔分区，以往的分区是需要手工或半自动化脚本实现分区扩展，但这种间隔分区的出现，将分区扩展的工作彻底解放出来，这里不讨论何为间隔分区，主要说一下创建间隔分区有一个STORE...IN参数，官方文旦对其的介绍是： The optional STORE IN clause lets you specify one or more tablespaces into which the...STORE IN参数可以明确间隔分区使用的一个或多个表空间，他使用的是循环算法来创建间隔分区。 接下来，分别有三种方法来指定间隔分区的表空间，我们看下各自的不同。...总结： 间隔分区，从常理来看，应该明确定义各分区使用的表空间，那么就需要为预定义分区明确tablespace参数，而且要使用STORE IN为扩展分区定义tablespace，如果忽略任何一个，就会导致某几个分区存储于用户默认的表空间中...所以从间隔分区的表空间分配可以看出，对于任何一种特性，都需要了解其使用的原理和不同用法的区别，当然实验是最好的试金石。

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    R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

    我展示了如何为混合预测构建预测区间，这种预测的覆盖范围比最常用的预测区间更准确（即80％的实际观测结果确实在80％置信区间内）。 预测间隔 预报员的问题是在预测组合中使用的预测间隔。...预测间隔是与置信区间相似但不相同的概念。预测间隔是对尚未知但将在未来的某个点观察到的值（或更确切地说，可能值的范围）的估计。而置信区间是对基本上不可观察的参数的可能值范围的估计。...预测间隔需要考虑模型中的不确定性，模型中参数的不确定估计（即那些参数的置信区间），以及与预测的特定点相关联的个体随机性。 介绍 结合auto.arima()并ets()，有效地进行混合预测。...为了使更方便，我创建了一个hybridf()在R中为我做这个并生成类对象的函数forecast。 ? 深灰色区域是80％预测区间，浅灰色区域是95％预测区间。...，即80％预测interval在80％的时间内包含真值，95％的预测间隔包含不到95％的时间的真值。

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    代码面试

    何时使用快速和慢速模式的一个示例是当您试图确定链接列表是否为回文式时。...具有快速和慢速指针模式的问题： 链接列表周期（简单） 回文链接列表（中） 循环循环阵列（硬） 模式四：合并间隔 合并间隔模式是处理重叠间隔的有效技术。...您如何确定何时使用“合并间隔”模式？ 如果要求您仅以互斥间隔生成列表 如果您听到术语“重叠间隔”。...合并间隔问题模式： 区间相交（中） 最大CPU负载（硬） 模式五：循环排序 此模式描述了一种有趣的方法来处理涉及包含给定范围内的数字的数组的问题。...使用这种方法可以有效地解决涉及逐级遍历树的任何问题。 Tree BFS模式的工作原理是将根节点推送到队列，然后不断迭代直到队列为空。对于每次迭代，我们都删除队列开头的节点，然后“访问”该节点。

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    学会这14种模式，你可以轻松回答任何编码面试问题

    结果是，开发人员现在通常花数周的时间在LeetCode等网站上浏览数百个面试问题。 在面试之前，谈到的焦虑症开发人员最常见的观点之一是：我是否解决了足够的练习题？我还能做更多吗？...何时使用快速和慢速模式的一个例子是，当你尝试确定链接列表是否是回文。...如何确定何时使用"合并间隔"模式？ 如果要求你仅以互斥间隔生成列表 如果你听到术语"重叠间隔"。...合并间隔问题模式： 区间相交（中） 最大CPU负载（硬） 5、循环排序 此模式描述了一种有趣的方法来处理涉及包含给定范围内的数字的数组的问题。...为了解决该问题，我们有兴趣知道一个部分中的最小元素，而另一部分中的最大元素。这种模式是解决此类问题的有效方法。 该模式使用两个堆；最小堆可查找最小元素，最大堆可查找最大元素。

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    hive sql（网友1）—— 用户记录去重，两次记录间隔超过90天算新的记录总数及平均年龄

    uid time 与当前满足条件的日期比较 间隔 是否满足条件 1 2021/1/1 1 1 2021/2/3 2021/1/1 33 1 2021/4/2 2021...1.每个用户有多条记录，将每个用户最早的一个日期作为参数A，每条记录都与最小值相减，得到间隔天数； 2.如果间隔天数是最早日期。...如果>90，则将参数A更新为第一条大于90天的记录所在的天数； 如此循环，最终返回最早一条记录，以及间隔天数大于90的记录。...3、判断差值所以哪个范围，这样会得到同一个范围的有多个flag 4、对flag去重，每个flag组里日期最小的数据就是去重之后要保留的结果 重点： 数据是有特征的，符合一定逻辑。...扩展 1、本次默认数据的范围是360天内，如果是数据间隔时间比较长怎么处理；一是通常认为间隔时间特别久的数据不会再分析，因为离线每次按批处理，如此，历史数据都处理过的，只需要一段时间处理一次；二是如果对历史数据处理

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    研发中：联邦SPIFFE信任域

    定期下载证书的数据格式尚未最终确定。我们目前的想法是让SPIFFE的实现去使用JWKS格式，在一个众所周知的URL上公开发布证书。然后，要启动联邦关系，实现可以下载JWKS数据，并从中导入证书。...的一部分，但是SPIRE已经可以提供JWKS的实验性实施。...其一种解决方案，是将密钥轮换间隔，设置为长于可能的最长网络中断长度（或者如果发生长中断，则重新初始化联邦）。这是设计权衡：如果密钥轮换间隔较长，则受损密钥也将在较长时间内保持有效。...联邦信任域SVID的范围 在Web PKI中，每个人都信任相同的根证书颁发机构。在SPIFFE中，彼此不完全信任的组织可能仍希望联邦其信任域。...应用程序必须验证每个SVID是否由拥有该信任域的SPIFFE服务器颁发。 想象一个奇怪的世界，可口可乐和百事可乐必须交换数据。为此，他们联邦各自的信任域。

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    Adaptive-LIO：通过环境自适应提升 LiDAR 惯性里程计的鲁棒性和精度

    然而，许多现有的 SLAM 系统在适应不同场景方面仍然存在不足，主要挑战包括：在匀速假设下，较长的帧间隔导致点云精度下降；IMU 饱和时错误的惯性数据耦合影响精度；以及在室内外场景转换时，由于使用固定分辨率地图...因此，实现高效、精准且具有自适应能力的基于 LiDAR 的定位与建图仍然是一项挑战，具体体现在以下方面： 挑战 1：传统的连续时间 (Continuous Time, CT) 模型通常假设较长时间内的运动速度恒定...第二步：帧分割的具体实现 帧分割的目的是 将较长时间间隔的 LiDAR 点云数据，划分为多个较短时间间隔的点云数据，从而提高系统的时间分辨率。...确定时间范围 假设上一帧的数据从 t(i-1) 到 t(i)，当前帧的数据从 t(i) 到 t(i+1)，两个时间窗口的间隔均为 100 毫秒。 2....模式切换的核心依据是 IMU 是否超出允许范围。 当 IMU 处于正常范围内，系统在当前时间段内使用 LIO 模式进行状态传播。

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    粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二）

    在此领域提出了许多不同策略的离散化方法。但是，它们都具有相同的目的，即确定将特征值分割为离散值的分割点。在特征值的范围内，分割点或分点是真正的值，这些值被用来分割这个范围到若干个间隔。...现有的离散化方法可以使用不同的标准进行分类。在直接方法中，间隔是基于预定义的参数生成的。另一方面，增量方法递归地分离(或合并)间隔，直到满足一些标准，从而产生分裂(或合并)方法。...这些简单的方法易于实现，但对m的值敏感，通常很难确定，尤其是当特性不是均匀分布或包含异常值时。 使用类标签作为搜索切割点的引导，监督离散化通常比无监督的匹配要好。在不同的类的边界上定义了切点的特征值。...它是一种自下而上的方法，从只有一个特征值的间隔开始。然后相邻间隔χ2最低的测试结果将合并后的递归，直到χ2值对超过一个阈值。此阈值是通过试图维护数据的预定义一致性级别来确定的。...通过释放这个一致性级别，Chi2可以提出只有一个间隔的特征，可以为FS移除。结果表明，在两个合成数据集上，Chi2有效地消除了相关特征，消除了所有的噪声特征。

    1.1K50

    带你了解：Elasticsearch Serverless 搜索层的自动扩展

    基于负载的自动扩展基于交互数据的自动扩展只是其中的一部分。它没有考虑传入搜索流量对搜索节点的负载。为此，我们引入了一个新指标，称为 搜索负载。搜索负载是处理当前搜索流量所需的物理资源量的度量。...首先，我们监控负责处理搜索请求的线程在采样间隔内的总执行时间，称为 totalThreadExecutionTime。将这个采样间隔乘以处理器核心数来确定最大 availableTime。...计算的核心是一项配置 maxTimeToClearQueue，它设置了搜索请求排队的最大可接受时间范围。...接着，我们将 searchQueueSize 除以这个值，以确定在配置的时间范围内清空队列所需的线程数。为了将其转换为所需的处理器数量，我们将其乘以 processorsPerThread 的比例。...当新的总交互和非交互数据大小指标到达时，结合搜索能力范围，自动扩展器将确定可能的硬件配置范围。这些配置范围从最小到最大，由搜索能力范围定义。

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    RS Meet DL(76)-CVR预估中的延迟反馈问题建模

    对于这种存在延迟反馈的场景，在训练模型时，对于一些还没有转化的样本，我们无法确定是负样本还是有可能变成正样本。...上述的做法，对于matching window的设定至关重要，如果matching window设置的较短，那么可能会有更多的样本被错误的标记为负样本，如果设置较长，那么每次更新模型，所使用的样本至少是...2、建模方法 2.1 符号定义 首先，我们来看下本文至关重要的5个符号定义： X : 特征集合 Y : 0或者1，表示转化行为是否已经发生 C : 0或者1，表示转化行为是否最终发生 D : 转化行为和点击行为之间的时间间隔...2）Pr(D|X,C=1)，即当转化行为发生时，与点击行为的时间间隔 而在线上应用的时候，我们只会应用第一部分的模型。...因此，本文将训练时建模的目标分为两部分，一是建模是否会发生转化行为，二是建模当转化行为发生时，转化行为与点击行为的时间间隔。

    1.4K10

    数据仓库：详解维度建模之事实表

    事务事实表是稀疏的，只有当天发生的业务过程，事实表才会记录该业务过程的事实，如下单、支付等；而快照事实表是稠密的，无论当天是否有业务过程发生，都会记录一行，比如针对卖家的历史至今的下单和支付金额，无论当天卖家是否有下单支付事实...对于商品、用户等具有长生命周期的实体，一般采用周期快照事实表更合适。累积快照事实表的典型特征是多业务过程日期，用于计算业务过程之间的时间间隔。...常见的无事实的事实表主要有如下两种：第一种是事件类的，记录事件的发生。 如阿里巴巴数据仓库中，最常见的是日志类事实表。 第二种是条件、范围或资格类的，记录维度与维度多对多之 间的关系。...如客户和销售人员的分配情况、产品的促销范围等。 六、聚集型事实表 数据仓库的性能是数据仓库建设是否成功的重要标准之一。聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能的效果。...历史累积 顾名思义，历史以来某一特定数据的累积，通常在用户画像、经营分析、特征提取方面场景较多，设计数据范围比较广泛，通常是计算耗时较长的一部分，比如某门店累积营业额、某用户累积利润贡献、用户首次下单时间

    2.9K11

    单卡3090纯视觉玩转MineCraft，发ICLR 2025 Oral！

    环境感知的不确定性：智能体无法完全观测外部世界的内部状态和物理动力学，即其对环境的感知（例如，原始图像）通常具有较大的不确定性。 例如，Minecraft 是一个典型的开放世界游戏，符合上述特性。...在此基础上，我们通过与环境交互收集来自相邻时间步长的图像观察对以及跨越较长时间间隔的图像对作为数据集，对世界模型的特定分支进行训练，使其能够执行即时状态转换和跳跃式状态转换。...在此架构基础上，智能体与环境交互并收集新数据，得到对应于短期状态转换的相邻时间步长的样本对，并根据功用性图建模出对应于长期状态转移的跨越较长时间间隔的样本对。...在具有想象范围 的长短期想象序列中，我们通过世界模型中的各类预测器预测状态对应的奖励、继续标志，以及相邻状态所间隔的环境时间步数以及期间的累积折扣奖励等信息，并采用改进的 bootstrap-returns...这些例子能够充分证明，即便目标被遮挡，功用性图依然可以帮助智能体有效地进行探索。 5.

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    数据结构从入门到精通——希尔排序

    这一点与直接插入排序相似，但是希尔排序通过引入一个增量因子，使得交换操作可以在更大的范围内进行，从而减少了不必要的比较和移动。...移动性是指希尔排序在每一次迭代过程中，都会将待排序序列中的一部分元素移动到它们最终的位置。这个过程是通过增量因子的逐渐减小来实现的，每次迭代都会使得更多的元素达到它们正确的位置。...通过交换性、移动性和跳跃性的结合，希尔排序在保持算法简单易懂的同时，实现了比直接插入排序更优的性能。这使得希尔排序在实际应用中具有广泛的应用价值，特别是在处理大规模数据集时，能够有效地提高排序效率。...初始化间隔: int gap = n; 这里初始化间隔 gap 为数组的长度 n。希尔排序的关键是选择合适的间隔序列。...总的来说，希尔排序是插入排序的一个改进版本，通过允许非相邻元素的交换，它可以更快地移动数据。但需要注意的是，选择合适的间隔序列对于希尔排序的性能至关重要。

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    寻找走失多年的儿童，这个算法让父母看到孩子长大的模样

    下图 3 展示了，当前最优人脸匹配器在匹配失踪儿童图像和较长时间间隔后的图像时失败率较高。因此，增强 AFR 系统的纵向性能非常必要，尤其是对于在年龄较小时失踪的孩童。 ?...定位失踪儿童类似于人脸识别中的识别（开集或闭集），我们从失踪儿童照片库中进行搜索，以确定找回的较大年龄孩童的身份。找回孩童照片与失踪孩童照片之间时间间隔越长，搜索任务就越难。...之前对年龄变化下的人脸识别（包括成年人和孩童）的研究主要探索了生成和判别式模型。但是，当前最优人脸识别系统仍然难以确定在较大年龄找回的孩童的身份。...这些结果表明，使人脸特征「增龄」能够增强识别找回儿童是否为贩卖诱拐受害者的几率。 使深度人脸特征「增龄」 直接操纵人脸图像中的像素可能无法在特征空间中保留儿童的身份信息。...因此，该研究提出一种增龄模块，学习低维特征空间中的深度特征投影，从而直接改进人脸识别系统识别较长时间间隔儿童图像的准确率（见下图 6）。 ? 图 6：该研究提出的深度特征增龄方法图示。

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    如何确定多少个簇？聚类算法中选择正确簇数量的三种方法

    但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相关的领域内知识可能有助于确定簇的数量。...因此，通过在 k 范围内绘制inertia，可以确定曲线在 K 处弯曲或弯头的位置。图 4 显示了图 1 中示例的惯性图。我们可以清楚地看到弯曲或弯头， 在 k = 6。...间隔量统计是通过比较来自（希望）聚类数据集和覆盖数据空间中相同范围的相应随机数据集的惯性来计算的。 图 6：均匀分布的随机数据聚集成 k=4（左）、6（中）和 15（右）簇。...图 7：原始数据（来自图 1）与 k 范围内的随机数据的惯性如何降低。 在实际计算间隔统计量时，会生成一些随机样本，然后在 k 的范围内进行聚类，并记录由此产生的惯性。这允许随机情况下的一些惯性。...红线代表满足上述条件的最优 K。 需要注意的是，由间隔量统计方法确定的最优 K 可能不一致。例如，当间隔量统计方法多次应用于演示数据时，得到的最优 K 可能不同（见图 9）。

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    荐号 | 如何优雅地读懂支持向量机SVM算法

    重新审视logistic回归 Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。...学习出的结果也就中间那条线。 考虑上面3个点A、B和C。从图中我们可以确定A是×类别的，然而C我们是不太确定的，B还算能够确定。...这样我们可以得出结论，我们更应该关心靠近中间分割线的点，让他们尽可能地远离中间线，而不是在所有点上达到最优。 因为那样的话，要使得一部分点靠近中间线来换取另外一部分点更加远离中间线。...时，在我们的g(z)定义中， ? ， ? 的值实际上就是 ? 。反之亦然。 为了使函数间隔最大（更大的信心确定该例是正例还是反例），当 ? 时， ? 应该是个大正数，反之是个大负数。...这样，我们为了限制w和b，可能需要加入归一化条件，毕竟求解的目标是确定唯一一个w和b，而不是多组线性相关的向量。这个归一化一会再考虑。

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    7IN1！一个工具七项功能！免费好用！网工必备神器！

    工具 https://mydown.yesky.com/pcsoft/107251178.html 功能介绍 一、Ping Ping是最基本的功能了，大家都知道它用于判断对方网络是否可达，这里不过多赘述...工具功能界面如下图： 与CMD对比，千月助手的优势： 1、图形界面，上手快 2、可以设置包的大小、最大TTL值，还可以设置间隔和超时时间，发包间隔等 3、可以查看IP或域名的ping测的记录，在短时间需要...二、多Ping 多Ping应该也不用过多介绍，表面意思就是对多个ip或域名进行ping测，如下图： 1、可以批量导入ping的目标，甚至可以规定范围 2、可以选择ip开始，也可以选择开始所有做ping测...3、ping不通的会显示红色，ping的通的会显示绿色 优势： 1、可以单独ping一个地址或域名，也可以全ping 2、不通的会显示红色，通的会显示绿色，可以快速确定多设备场景下，哪些设备网络状态...IP计算器可以提供快速的地址运算，帮助网工快速规划地址 IP计算器模块介绍： 1、IP信息 输入地址或地址段后会显示为几类地址、子网掩码、反掩码、IP范围、网络地址、有效地址、广播地址等信息。

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    R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化生成GIF动画

    p=13033 ---- 介绍 布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它涉及将针头放到衬有衬纸的纸上，并确定针头越过页面上一行的可能性。...引人注目的结果是概率与pi的值直接相关。R程序将根据上段所述的情况估算pi的值并使用gganimate进行动态可视化。...第1部分 对于A部分，我们创建一个数据帧，该数据帧将在3个不同的间隔上生成随机值，这些间隔将代表x，y的范围以及每个落针点的角度。这是一个易于实现的随机数情况，需要使用runif函数。...第2部分 我们绘制第一部分中的针。重要的是不要在这个问题上出现超过2条水平线。它使我们可以进行较小的检查以了解此处描绘的几何特性的一般概念。话虽如此，让我们注意我们决定在每个方向上将图形扩展1个单位。...原因是想象一个针的尾巴从y = 1开始，其角度为pi / 2。我们需要假设该方向的范围最大为2。

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