DBA_SQL_PLAN_BASELINES视图字段说明

DBA_SQL_PLAN_BASELINES视图包含以下字段：

1. SQL_HANDLE：SQL语句的标识符。

2. PLAN_NAME：基线名称。

3. CREATOR：创建基线的用户。

4. ORIGIN：基线的来源，可以是自动创建的或手动创建的。

5. ENABLED：基线是否启用，1表示启用，0表示禁用。

6. ACCEPTED：基线是否被接受，1表示已经被接受，0表示未被接受。

7. FIXED：基线是否被固定，1表示已经被固定，0表示未被固定。

8. LAST_MODIFIED：基线最后修改的时间。

9. DESCRIPTION：基线的描述信息。

10. SIGNATURE：SQL语句的数字签名。

11. SQL_TEXT：SQL语句的文本内容。

12. PLAN_HASH_VALUE：SQL执行计划的哈希值。

13. SQL_PLAN_BASELINE：SQL执行计划基线。

14. SQL_PROFILE：SQL执行计划的配置文件。

总之，DBA_SQL_PLAN_BASELINES视图提供了对SQL执行计划基线的全面管理和监控，可以帮助DBA更好地优化数据库性能和稳定性。

相关问题

python中stable_baselines3和stable_baselines区别

`stable_baselines3` 是 `stable_baselines` 的下一代版本，主要有以下几个区别：

1. `stable_baselines3` 支持 PyTorch 框架，而 `stable_baselines` 只支持 TensorFlow。
2. `stable_baselines3` 采用了更先进的算法，例如 SAC、TD3 等，而 `stable_baselines` 仅支持 DQN、PPO、A2C 等算法。
3. `stable_baselines3` 的代码结构更为清晰，易于扩展和重构。

因此，如果你需要使用 PyTorch 框架、更先进的算法、或者更好的代码结构，那么建议使用 `stable_baselines3`。但如果你对 TensorFlow 更为熟悉，或者只需要使用 DQN、PPO、A2C 等基本算法，那么 `stable_baselines` 也是一个不错的选择。

uint16_t extract_baselines(int16_t const* *baseline_array_ptr);应该怎么使用这个函数

`uint16_t extract_baselines(int16_t const* const* baseline_array_ptr)` 这个函数看起来像是从一维数组的指针中提取16位无符号整数类型的基线值。它接受一个指向指针的指针作为输入，这意味着它预期有一个包含int16_t型数据的一维数组的地址。

使用这个函数的步骤大致如下：

1. **理解输入**：
`baseline_array_ptr` 是一个指向`int16_t`指针的指针，即每个元素是一个`int16_t`数组的一维数组。

2. **调用函数**：

   int16_t** array_ptr = get_baseline_array(); // 获取实际基线数组的指针
   uint16_t baseline_value = extract_baselines(array_ptr);

3. **处理返回值**：
函数会返回一个`uint16_t`类型的值，这是从输入的`int16_t`基线数组中提取出的数据。注意，由于原始数据类型是16位有符号整数，转换成无符号16位（`uint16_t`）可能需要考虑溢出情况。

4. **错误检查**：
如果对输入的有效性和函数是否成功执行有疑问，记得检查返回值并处理可能出现的异常。