lob to csv
将相应的 大型对象LOB类型数据转为相应的CSV格式 返回 ,采用了piplined 的方式,也就是 运行出一条数据 就返回一条 ,不是全部都执行完了 再返回的形式 PL/SQL lob-to-csv piplined function clob_to_csv (p_csv_clob in clob, p_separator in varchar2 := g
将相应的 大型对象LOB类型数据转为相应的CSV格式 返回 ,采用了piplined 的方式,也就是 运行出一条数据 就返回一条 ,不是全部都执行完了 再返回的形式 PL/SQL lob-to-csv piplinedfunction clob_to_csv (p_csv_clob in clob, p_separator in varchar2 := g_default_separator, p_skip_rows in number := 0) return t_csv_tab pipelined as l_line_separator varchar2(2) := chr(13) || chr(10);--行的 分割符号 \r\n l_last pls_integer;--上一次的扫描位置 l_current pls_integer;--这一次的扫描位置 l_line varchar2(32000); l_line_number pls_integer := 0; l_from_line pls_integer := p_skip_rows + 1; l_line_array t_str_array; l_row t_csv_line := t_csv_line (null, null, -- line number, line raw null, null, null, null, null, null, null, null, null, null, -- lines 1-10 null, null, null, null, null, null, null, null, null, null); -- lines 11-20 begin /* Purpose: convert clob to CSV Remarks: based on code from http://asktom.oracle.com/pls/asktom/f?p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:1352202934074 and http://asktom.oracle.com/pls/asktom/f?p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:744825627183 Who Date Description ------ ---------- -------------------------------- MBR 31.03.2010 Created fartpig 07.03.2011 noted */ -- If the file has a DOS newline (cr+lf), use that: 如果文件时DOS的格式就是用 \r\n -- If the file does not have a DOS newline, use a Unix newline (lf) 如果不是就采用 unix标准 \n -- 通过检索 \r\n 是否存在 if (nvl(dbms_lob.instr(p_csv_clob, l_line_separator, 1, 1),0) = 0) then l_line_separator := chr(10); end if; l_last := 1;--设定上一次扫描位置为 1 loop --检索 当前分割符号的位置 --为了能够顺利的将文件读完 需要 将传入的 LOB结尾加上一个 分割符号 l_current := dbms_lob.instr (p_csv_clob || l_line_separator, l_line_separator, l_last, 1); --当 没有找到时候 退出 exit when (nvl(l_current,0) = 0); --递增 行号 l_line_number := l_line_number + 1; if l_from_line <= l_line_number then --通过 上一次的标记和这一次的标记 获得相应的 子值 --注意这里的参数 顺序和 instr不同 ,偏移量和长度 是反过来的 l_line := dbms_lob.substr(p_csv_clob || l_line_separator, l_current - l_last + 1, l_last); --l_line := replace(l_line, l_line_separator, ''); --将得到的 子值的 \r\n 替换掉 l_line := replace(l_line, chr(10), ''); l_line := replace(l_line, chr(13), ''); --调用相应的 csv to array API来处理 得到这个行 的结果数组 l_line_array := csv_to_array (l_line, p_separator); --将获得的值 进行那个封装到 记录中 通过pip row返回 l_row.line_number := l_line_number; l_row.line_raw := substr(l_line,1,4000); l_row.c001 := get_array_value (l_line_array, 1); l_row.c002 := get_array_value (l_line_array, 2); l_row.c003 := get_array_value (l_line_array, 3); l_row.c004 := get_array_value (l_line_array, 4); l_row.c005 := get_array_value (l_line_array, 5); l_row.c006 := get_array_value (l_line_array, 6); l_row.c007 := get_array_value (l_line_array, 7); l_row.c008 := get_array_value (l_line_array, 8); l_row.c009 := get_array_value (l_line_array, 9); l_row.c010 := get_array_value (l_line_array, 10); l_row.c011 := get_array_value (l_line_array, 11); l_row.c012 := get_array_value (l_line_array, 12); l_row.c013 := get_array_value (l_line_array, 13); l_row.c014 := get_array_value (l_line_array, 14); l_row.c015 := get_array_value (l_line_array, 15); l_row.c016 := get_array_value (l_line_array, 16); l_row.c017 := get_array_value (l_line_array, 17); l_row.c018 := get_array_value (l_line_array, 18); l_row.c019 := get_array_value (l_line_array, 19); l_row.c020 := get_array_value (l_line_array, 20); pipe row (l_row); end if; --将使用当前的扫描位置加上行的分割符号 来替换 上一次的扫描位置 l_last := l_current + length (l_line_separator); end loop; return; end clob_to_csv;

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DDREASE est un outil permettant de récupérer des données à partir de périphériques de fichiers ou de blocs tels que des disques durs, des SSD, des disques RAM, des CD, des DVD et des périphériques de stockage USB. Il copie les données d'un périphérique bloc à un autre, laissant derrière lui les blocs corrompus et ne déplaçant que les bons blocs. ddreasue est un puissant outil de récupération entièrement automatisé car il ne nécessite aucune interruption pendant les opérations de récupération. De plus, grâce au fichier map ddasue, il peut être arrêté et repris à tout moment. Les autres fonctionnalités clés de DDREASE sont les suivantes : Il n'écrase pas les données récupérées mais comble les lacunes en cas de récupération itérative. Cependant, il peut être tronqué si l'outil est invité à le faire explicitement. Récupérer les données de plusieurs fichiers ou blocs en un seul

0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Cet article expliquera en détail comment PHP formate les lignes en CSV et écrit les pointeurs de fichiers. Je pense que c'est assez pratique, je le partage donc avec vous comme référence. J'espère que vous pourrez gagner quelque chose après avoir lu cet article. Formater les lignes au format CSV et écrire dans le pointeur de fichier Étape 1 : Ouvrir le pointeur de fichier $file=fopen("path/to/file.csv","w"); Étape 2 : Convertir les lignes en chaîne CSV à l'aide de la fonction fputcsv( ) convertit les lignes en chaînes CSV. La fonction accepte les paramètres suivants : $file : pointeur de fichier $fields : champs CSV sous forme de tableau $delimiter : délimiteur de champ (facultatif) $enclosure : guillemets de champ (

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux ! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, « Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en œuvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.
