注意点： 1.如果在PL/SQL 等工具里打开的话，直接修改下面的代码中[斜体加粗部分]执行 2.确保路径存在，比如 C:\oracle\oradata\Oracle11\ 也就是你要保存文件的路径存在 3.以下语句必须为dba权限的用户才可以执行成功。分为四步 第1步：创建临时表空间 create temporary tablespace user_temp
tempfile 'C:\o
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2024-06-06 00:22:30
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# MySQL 库大小计算指南
作为一名新入行的开发者，计算 MySQL 数据库的大小可以帮助你管理和优化数据库。本文将带你一步一步了解如何计算 MySQL 数据库的大小，我们将使用 SQL 查询和一些系统表来完成这个任务。以下是整个流程以及相应的代码示例。
## 流程概述
下面是计算 MySQL 数据库大小的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-25 05:00:00
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# MySQL数据大小计算
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛用于存储和管理数据。在使用MySQL时，了解数据大小的计算方法对于数据库的性能优化和容量规划非常重要。本篇文章将为你介绍MySQL数据大小计算的相关知识，并提供代码示例进行实践。
## 什么是MySQL数据大小？
在MySQL中，数据大小是指数据库中存储的实际数据占用的空间大小。这个大小是指MySQL数据文件的大小，
原创
2023-09-03 16:39:17
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零. 为什么要知道 Java 对象占用空间大小 缓存的实现： 在设计 JVM 内缓存时（不是借助 Memcached、 Redis 等）， 须要知道缓存的对象是否会超过 JVM 最大堆限制， 假设会超过要设置对应算法如 LRU 来丢弃一部分缓存数据以满足兴许内容的缓存JVM 參数设置： 假设知道对象
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2017-06-29 10:33:00
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创建计算字段计算字段存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式存储在表中的数据都不是应用程序所需要的。我们需要直接从数据库中检索出转换、计算或格式化过的数据；而不是检索出数据，然后再在客户机应用程序或报告程序中重新格式化。 字段（field） 基本上与列（column）的意思相同，经常互换使用，不过数据库列一般称为列，而术语字段通常用在计算字段的连接上。拼接字段拼接（concatenate
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2024-04-12 10:39:06
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# MySQL叶子节点大小计算
在数据库的设计与管理中，了解数据结构的细节至关重要。对于MySQL这样的关系型数据库，数据的存储结构往往会影响查询的性能和效率。本文将重点介绍MySQL中叶子节点大小的计算方法，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是叶子节点？
在数据库中，B树（或其变种B+树）广泛用于索引。叶子节点即为树的最底层节点，主要存储数据或者指向数据的指针。了解叶子节点的大小对于
# MySQL 行数据大小计算
在进行数据库设计和优化时，了解每行数据的大小是非常重要的。通过计算每行数据的大小，可以帮助我们合理地设计表结构，避免存储空间的浪费，提高查询和插入数据的效率。
## 行数据大小计算方法
在 MySQL 中，每个表都有一个对应的行格式（Row Format），常见的行格式有 `COMPACT`、`REDUNDANT` 和 `DYNAMIC`。不同的行格式在存储数
原创
2024-05-25 07:05:38
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Mysql查看数据库容量大小1、查看指定数据库容量大小例：查看test库容量大小select
table_schema as '数据库',
sum(table_rows) as '记录数',
sum(truncate(data_length/1024/1024, 2)) as '数据容量(MB)',
sum(truncate(index_length/1024/1024, 2)) as '索引容量
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2023-06-08 14:48:21
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PCM采样一次大小为：采样位深/8*通道数 Bytes以8000采样率6bit采样深度单通道为例：每秒的大小为：8000*8/8*1=8000bytes
原创
2021-07-14 15:13:12
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作为内存数据库，内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多，意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况，明明空间很大，但是内存的使用却不是很理想。图注：思维导图查看内存使用情况首先想要知道 Redis 内存的使用情况，我们就需要获取相关的信息。Redis 中查看内存相关信息是很简单的，只需要在命令行输入『info memory』就可以看到各种相关数据。在这里我罗列了
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2024-07-10 23:05:00
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bpl = format->bpp*fmt->fmt.pix.with / 8; imagesize = bpl ? bpl * fmt->fmt.pix.height:fmt->fmt.pix.sizeimage;
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2020-12-20 13:29:00
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# Java对象大小计算
在Java程序中，我们经常需要了解对象的大小，来优化内存使用和性能。本文将介绍如何计算Java对象的大小，并提供代码示例。
## 为什么需要计算对象大小？
在开发Java程序时，了解对象的大小对于优化内存使用和性能非常重要。以下是一些常见的应用场景：
1. 内存优化：了解对象的大小可以帮助我们找到内存占用较大的对象，进而优化内存使用。特别是在处理大量对象的场景中，
原创
2023-08-26 04:07:28
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# Java String 大小计算
## 1. 流程概述
在Java中，要计算一个字符串的大小，即该字符串包含的字符个数，可以通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个String类型的变量用于存储要计算大小的字符串 |
| 2 | 使用String类的length()方法获取字符串的长度 |
## 2. 代码示例
### 步骤1
原创
2024-06-13 05:10:52
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# Java字符串大小计算
## 概述
在Java中，要计算字符串的大小，可以使用字符串的`length()`方法。该方法返回字符串中字符的个数，包括空格和标点符号。
下面我将向你展示如何实现Java字符串大小计算的步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤
下面是计算Java字符串大小的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 声明一个字符串变量
原创
2023-11-29 13:38:52
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# Redis Value 大小计算教程
## 1. 引言
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，常用于缓存和持久化数据。在实际开发中，我们可能需要对 Redis 中某个键的值进行大小计算，以便于更高效的管理和优化存储。此文将为你提供一个关于如何实现 Redis value 大小计算的详细教程。
## 2. 流程概述
以下是实现 Redis value 大小计算的流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-20 15:03:17
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# Java 数据大小计算
在Java中，我们经常需要计算数据的大小，无论是为了了解内存使用情况还是为了优化性能。本文将介绍如何计算不同类型的数据在内存中所占的大小，并提供相应的代码示例。
## 1. 基本数据类型
Java中有8种基本数据类型：byte、short、int、long、float、double、char和boolean。这些数据类型在内存中的大小是固定的。
### 1.1
原创
2023-11-25 09:35:31
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10、kafka的配置文件说明Server.properties配置文件说明 #broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接
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2024-10-28 22:51:37
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手工简单复现经典CNN网络测试前言：突然想把看到的机器视觉的经典网络（LeNet5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet）手工复现一遍，运气好的可以看到效果时逐渐趋于完美的，但现实是残酷的，这里把遇到的问题和部分结果记录以下(真心认为解决问题的过程就是成长的过程)1、导入相关包import torchvision
from torchvision.datasets impo
声卡对声音的处理质量可以用三个基本参数来衡量，即采样频率、采样位数和声道数。 采样频率是指单位时间内的采样次数。采样频率越大，采样点之间的间隔就越小，数字化后得到的声音就越逼真，但相应的数据量就越大。声卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采样频率。 采样位数是记录每 ...
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2021-04-16 08:01:00
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声卡对声音的处理质量可以用三个基本参数来衡量，即采样频率、采样位数和声道数。采样频率是指单位时间内的采样次数。采样频率越大，采样点之间的间隔就越小，数字化后得到的声音就越逼真，但相应的数据量就越大。声卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采样频率。采样位数是记录每次采样值数值大小的位数。采样位数通常有8bits或16bits两种，采样位数越大，所能记录声音的变化度就越细腻，相应的数据量就越大。声道数是指处理的声音是单声道还是立体声。单声道在声音处理过程中只有单数据流，而立体声则需要左、右声道的两个数据流。显然，立体声的效果要好，但相应的数据量要比单声道的数据量加
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2013-06-28 19:49:00
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