CREATE OR REPLACE PROCEDURE ANALYZE_TB AS NC_VER VARCHAR2(100); V_SQL VARCHAR2(300); V_TABLENAME VARCHAR2(50); CURSOR CUR_TABLE_TEMP IS SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES WHERE TEMPORARY = 'Y'; BEGIN SELECT VERSION INTO NC_VER FROM SM_PRODUCT_VERSION WHERE ROWNUM = 1; IF (NC_VER < '5.0') THEN SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(OWNNAME => USER, ESTIMATE_PERCENT => 100, METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS', CASCADE => FALSE); ELSE SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(OWNNAME => USER, ESTIMATE_PERCENT => 100, METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS', CASCADE => TRUE); END IF; --delete temp table statistics OPEN CUR_TABLE_TEMP; LOOP FETCH CUR_TABLE_TEMP INTO V_TABLENAME; EXIT WHEN CUR_TABLE_TEMP%NOTFOUND; V_SQL := 'ANALYZE TABLE ' || V_TABLENAME || ' DELETE STATISTICS '; EXECUTE IMMEDIATE V_SQL; END LOOP; CLOSE CUR_TABLE_TEMP; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN IF CUR_TABLE_TEMP%ISOPEN THEN CLOSE CUR_TABLE_TEMP; END IF; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(SQLERRM); END ANALYZE_TB;
时间: 2024-02-10 08:35:28 浏览: 37
这是一个 PL/SQL 存储过程,它的作用是分析数据库中的表并删除临时表的统计信息。首先,它会从 SM_PRODUCT_VERSION 表中获取版本信息,然后根据版本号调用不同的方法分析表的统计信息。对于版本号小于 5.0 的情况,它会调用 SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS 进行统计信息分析,并将 CASCADE 参数设置为 FALSE;对于版本号大于等于 5.0 的情况,它会将 CASCADE 参数设置为 TRUE。接着,它会打开一个游标 CUR_TABLE_TEMP,查询数据库中所有临时表的表名,然后使用动态 SQL 语句 ANALYZE TABLE ... DELETE STATISTICS 删除这些表的统计信息。最后,它会捕获并处理可能发生的异常,并输出错误信息。
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analyze_lib_cell_placement
analyze_lib_cell_placement(分析库单元格放置)是一个应用于集成电路设计中的技术。在集成电路设计中,库单元格是由设计库提供的预定义函数或模块,这些函数或模块是用来实现特定功能的。在将库单元格放置到芯片的布局中时,需要考虑到电路的性能、功耗、尺寸和可靠性等方面。
分析库单元格放置旨在优化芯片的性能和可靠性。首先,它会考虑到电路的时序要求,将相关的库单元格放置在电路路径上,以确保信号可以正常传输并满足时间约束。其次,它会根据功耗和热耗散的要求,将功耗较高的库单元格放置在散热较好的位置,以减少芯片的温度上升。此外,还会考虑到信号的干扰和抗干扰能力,将抗干扰能力较强的库单元格放置在容易受到外部干扰的位置,以提高芯片的抗干扰性能。
在分析库单元格放置时,一般会借助计算机辅助设计(CAD)工具进行。CAD工具可以根据设计要求和约束条件,自动推演出最优的库单元格放置方案。通过CAD工具的仿真和优化功能,设计工程师可以对不同的放置方案进行性能评估,并进行优化,以达到最佳的设计效果。
总而言之,analyze_lib_cell_placement是一项关键的技术,在集成电路设计中发挥着重要作用。通过合理的库单元格放置,可以提高芯片的性能、可靠性和功耗效率,从而实现更好的电路设计。
analyze_contours(
`analyze_contours`函数是基于场景的盲元图像修复方法中的一个重要步骤,主要用于对边缘图像中的轮廓进行分析,提取场景特征。以下是一个基本的Matlab实现:
```matlab
function feature = analyze_contours(img, contours)
% 对轮廓进行分析,提取场景特征
% 计算图像面积
area = size(img, 1) * size(img, 2);
% 计算物体面积和个数
object_area = zeros(length(contours), 1);
num_objects = length(contours);
for i = 1:num_objects
object_area(i) = polyarea(contours{i}(:, 2), contours{i}(:, 1));
end
% 计算物体的中心位置和形状
object_center = zeros(num_objects, 2);
object_shape = zeros(num_objects, 1);
for i = 1:num_objects
x = contours{i}(:, 2);
y = contours{i}(:, 1);
object_center(i, :) = [mean(x), mean(y)];
object_shape(i) = std(x) / std(y);
end
% 计算图像的场景特征
feature.area_ratio = object_area / area;
feature.num_objects = num_objects;
feature.object_center = object_center;
feature.object_shape = object_shape;
end
```
该函数首先计算图像的面积,然后对边缘图像中的每个轮廓进行分析,提取物体的面积、个数、中心位置和形状等特征。最后将这些特征保存在`feature`结构体中,并返回。
需要注意的是,`analyze_contours`函数的实现可能会比较复杂,需要根据不同的场景特点进行调整,并结合其他技术手段,如形态学处理、角点检测、特征匹配等,以提高特征提取的准确性和稳定性。