_optim_peek_user_binds

`_optim_peek_user_binds` 是 Oracle 数据库中的一个参数，它用于控制查询优化器是否自动扫描绑定变量的值以生成更好的执行计划。如果该参数启用（默认值为 true），则查询优化器会查看绑定变量的值来生成更准确的执行计划。如果禁用该参数，则查询优化器将不会使用绑定变量的值来生成执行计划，而是使用默认的参数值，这可能会导致执行计划不准确。需要注意的是，禁用该参数可能会导致性能下降，因为查询优化器无法针对特定的参数值生成最佳的执行计划。

相关问题

怎么看_optim_peek_user_binds值

可以通过如下 SQL 查询语句来查看 `_optim_peek_user_binds` 参数的值：

SELECT value
FROM   v$parameter
WHERE  name = '_optim_peek_user_binds';

该查询语句会从 `v$parameter` 视图中获取 `_optim_peek_user_binds` 参数的值。如果该参数启用，查询结果会返回 `TRUE`；如果该参数禁用，查询结果会返回 `FALSE`。需要注意的是，该查询语句需要具有查询参数的权限。

matlab mv_optim_transform

`mv_optim_transform`是MATLAB中的一个函数，用于将数据集进行线性变换。该函数可以用于特征选择、降维或数据可视化等任务。它主要是通过最大化方差的方法来确定数据集的最佳变换，从而使变换后的数据集具有更好的区分性。

该函数的语法为：

`[W,transf] = mv_optim_transform(X,Y)`，

其中，`X`是一个m×n的矩阵，表示原始的数据集，每行代表一个样本，每列代表一个特征。`Y`是一个m×1的向量，表示每个样本的类别标签。`W`是一个n×d的矩阵，表示数据的最佳变换（其中d是新的特征数）。`transf`是一个结构体，包含了一些有关变换的信息，例如方差、均值等。

例如，下面的例子演示了如何使用`mv_optim_transform`对iris数据集进行主成分分析（PCA）变换：

load fisheriris
X = meas;
Y = species;
[W,transf] = mv_optim_transform(X,Y);
X_pca = X*W;
gscatter(X_pca(:,1),X_pca(:,2),Y);

在上面的代码中，`load fisheriris`载入了iris数据集，其中`meas`表示4个特征的观测值，`species`表示每个样本的类别标签。`[W,transf] = mv_optim_transform(X,Y)`利用`X`和`Y`进行最优线性变换，并返回变换矩阵`W`和一些有关变换的信息。`X_pca = X*W`将原始数据集`X`进行PCA变换得到新的特征矩阵`X_pca`。最后，`gscatter`函数将变换后的数据集可视化，其中每个类别用不同的颜色表示。