oracle 创建定时任务每分钟执行一次
在Oracle中创建定时任务可以使用DBMS_SCHEDULER包来实现,以下是一个示例: 1. 首先,确保你具备SYSDBA特权,或者有足够的权限来创建和管理定时任务。 2. 打开SQL Plus或者其他的Oracle SQL开发工具,连接到你的数据库。 3. 使用以下代码创建一个定时任务: ``` BEGIN DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB ( job_name => 'MY_JOB', job_type => 'PLSQL_BLOCK', job_action => 'BEGIN your_procedure_name; END;', start_date => SYSTIMESTAMP, repeat_interval => 'FREQ=MINUTELY; INTERVAL=1', enabled => TRUE, comments => 'This is my job' ); END; / ``` 在实际代码中,你需要将`your_procedure_name`替换为你需要定时执行的PL/SQL过程或函数的名称。你也可以调整`repeat_interval`参数来设置任务的执行频率。 4. 提交代码并检查是否创建成功: ``` COMMIT; ``` 你可以使用以下代码查询已创建的定时任务: ``` SELECT job_name, enabled FROM user_scheduler_jobs; ``` 这将显示所有你拥有权限的定时任务和其启用状态。 以上代码是一个基本的示例,实际情况可能有所不同。你可能需要根据你的具体需求进行适当的调整。如果你需要更高级的定时任务功能,可以进一步探索Oracle的DBMS_SCHEDULER包的文档和功能。 [2023-12-29 19:48:47 | AI写代码神器 | 857点数解答]
- [字节豆包] 4、题目描述 两只牛逃跑到了森林里。梁总 开始用他的专家技术追捕这两头牛。你的任务是模拟他们的行为(牛和 梁总)。 追击在 10×10 的平面网格内进行。一个格子可以是:一个障碍物,两头牛(它们总在一起),或者 梁总。两头牛和 梁总 可以在同一个格子内(当他们相遇时),但是他们都不能进入有障碍的格子。 一个格子可以是: - `.` 空地; - `*` 障碍物; - `C` 两头牛; - `F` 梁总。 这里有一个地图的例子: *...*..... ......*... ...*...*.. .......... ...*.F.... *.....*... ...*...... ..C......* ...*.*.... .*.*...... 牛在地图里以固定的方式游荡。每分钟,它们可以向前移动或是转弯。如果前方无障碍(地图边沿也是障碍),它们会按照原来的方向前进一步。否则它们会用这一分钟顺时针转 90 度。 同时,它们不会离开地图。 梁总 深知牛的移动方法,他也这么移动。 每次(每分钟)梁总 和两头牛的移动是同时的。如果他们在移动的时候穿过对方,但是没有在同一格相遇,我们不(647点数解答 | 2025-11-21 18:19:23)13
- [字节豆包] C++4、题目描述 两只牛逃跑到了森林里。梁总 开始用他的专家技术追捕这两头牛。你的任务是模拟他们的行为(牛和 梁总)。 追击在 10×10 的平面网格内进行。一个格子可以是:一个障碍物,两头牛(它们总在一起),或者 梁总。两头牛和 梁总 可以在同一个格子内(当他们相遇时),但是他们都不能进入有障碍的格子。 一个格子可以是: - `.` 空地; - `*` 障碍物; - `C` 两头牛; - `F` 梁总。 这里有一个地图的例子: *...*..... ......*... ...*...*.. .......... ...*.F.... *.....*... ...*...... ..C......* ...*.*.... .*.*...... 牛在地图里以固定的方式游荡。每分钟,它们可以向前移动或是转弯。如果前方无障碍(地图边沿也是障碍),它们会按照原来的方向前进一步。否则它们会用这一分钟顺时针转 90 度。 同时,它们不会离开地图。 梁总 深知牛的移动方法,他也这么移动。 每次(每分钟)梁总 和两头牛的移动是同时的。如果他们在移动的时候穿过对方,但是没有在同一格相遇,(916点数解答 | 2025-11-21 18:19:54)15
- [阿里通义] 使用c语言贪心法完成下列问题的算法设计与代码编写 (1)多机调度问题 第一行输入 任务数量 7 第二行输入 任务处理时间 2 14 4 16 6 5 3 第三行输入 机器数量 3 输出 机器编号 任务 输出格式为: 机器编号 任务 0 4 1 2 2 5 2 6 2 3 1 7 2 1(665点数解答 | 2024-11-27 08:39:39)287
- [字节豆包] // 创建 http post 请求 httppost post = new httppost(videoip+"inference"); // 创建 multipartentitybuilder multipartentitybuilder builder = multipartentitybuilder.create(); // 上传文件路径 string filepath = ruoyiconfig.getuploadpath(); //处理视频和音频路径 string audiofileaddress = syntheticaudio.get("audiofile").tostring().replace("/profile/upload", ""); string videofileaddress = syntheticaudio.get("videofile").tostring().replace("/profile/upload", ""); // 添加音频文件 file audiofile = new file(filepath+audiofileaddress)(300点数解答 | 2024-12-06 16:07:20)277
- [字节豆包] 目标:根据以下数据,利用线性回归模型研究商品销售量y与广告投入x的关系,写出python代码 广告投入(百万元)5.50 6.75 7.25 7.00 6.50 5.25 6.00 4.50 8.25 9.50 销售量(百万件)11.50 13.70 14.83 14.15 13.06 11.71 12.16 9.96 15.88 18.33 任务:1) 写出本问题的线性回归模型; 2) 写出相应的目标函数l; 3) 通过闭式解的方式求y与x的关系; 4) 利用梯度下降法求y与x的关系; 5) 预测广告投入为1千万元时,商品的销售量情况。(712点数解答 | 2024-11-18 20:44:33)238
- [GPT] 目标:根据以下数据,利用线性回归模型研究商品销售量y与广告投入x的关系,写出python代码 广告投入(百万元)5.50 6.75 7.25 7.00 6.50 5.25 6.00 4.50 8.25 9.50 销售量(百万件)11.50 13.70 14.83 14.15 13.06 11.71 12.16 9.96 15.88 18.33 任务:1) 写出本问题的线性回归模型; 2) 写出相应的目标函数l; 3) 通过闭式解的方式求y与x的关系; 4) 利用梯度下降法求y与x的关系; 5) 预测广告投入为1千万元时,商品的销售量情况。(443点数解答 | 2024-11-18 20:47:31)241
- [阿里通义] A. 实验内容:用 NumPy 生成一组线性数据加点噪声训练线性回归模型画图观察模型的拟合效果。 任务: (1) 模拟线性数据(带噪声):y = 5x + 噪声(均值20, 标准差10),构成比较真实的线性关系数据。 (2) 数据划分:使用 train_test_split 划分训练集和测试集。 (3) 模型训练与预测:通过 LinearRegression() 拟合模型并进行预测。 (4) 模型评估:使用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R²决定系数来评价模型。 (5)结果可视化:使用散点图和预测回归线展示模型效果。 B. 实验步骤: (1)导入scikit-learn库,并使用 NumPy 生成x自变量数据 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score import numpy as np (651点数解答 | 2025-06-12 13:18:59)97
- [字节豆包] 实验一、DES加密算法编程实验 ────────────────────────────────── 一、实验目标 理解 DES 的整体结构:Feistel 网络、16 轮迭代、子密钥生成。 掌握 DES 核心部件的编程实现:IP / IP⁻¹、E-扩展、S-盒、P-置换、PC-1 / PC-2、左右移位。 熟悉分组密码工作模式与填充方式:本实验采用「每 64 bit 一块 + PKCS5 填充」。 通过加/解密验证程序正确性,并能对单步结果进行人工比对。 ────────────────────────────────── 二、实验环境 • 语言:Python 3.8+(仅标准库 + binascii)。 • 编辑器:VS Code / PyCharm / Jupyter Notebook 均可。 • 操作系统:Windows / macOS / Linux 不限。 • 额外工具: – 十六进制查看器(HxD、xxd) – 在线 DES 计算器(验证用) ────────────────────────────────── 三、实验任务与步骤 任务 1:单步调试与日志分析 在 des(4096点数解答 | 2025-11-09 22:06:30)27
- [字节豆包] 某钢筋混凝土简支梁,满跨承受均布荷载,荷载集度为 20 kN/m,计算跨度 5 m。 任务 编写程序,完成以下计算并输出结果(保留 2 位小数): 支座反力(两侧反力相等,直接求出) 跨中最大弯矩 距离左支座 2 m 处的截面弯矩 公式提示 支座反力:R = qL / 2 任意位置弯矩:M(x) = qLx / 2 – qx² / 2 最大弯矩在跨中:Mmax = qL² / 8 输入要求 无输入,程序内部赋值。 输出要求 支座反力:50.00 kN 跨中最大弯矩:62.50 kN·m x=2m 处弯矩:48.00 kN·m c语言编写(357点数解答 | 2025-11-21 00:46:31)17
- [字节豆包] 水分活度(Aw)是衡量食品中自由水含量的指标,直接影响微生物生长和食品保质期。分级标准如下: Aw>0.9 :高风险(需冷藏), 0.7≤Aw≤0.9 :中风险(需干燥包装), Aw<0.7 :低风险(可常温储存)。 任务: 编写一个C语言程序,允许用户多次输入Aw值,程序根据标准分级并给出储存建议。(445点数解答 | 2025-11-23 14:02:17)16
- [字节豆包] 水分活度(Aw)是衡量食品中自由水含量的指标,直接影响微生物生长和食品保质期。分级标准如下: Aw>0.9 :高风险(需冷藏), 0.7≤Aw≤0.9 :中风险(需干燥包装), Aw<0.7 :低风险(可常温储存)。 任务: 编写一个C语言程序,允许用户多次输入Aw值,程序根据标准分级并给出储存建议。简单点(343点数解答 | 2025-11-23 14:03:21)12
- [GPT] 对 bina 和 binb 排序后,执行 bindata binab = bina + binb;合并 2个bindata对象,并且要求合并后的数据依然是降序的。合并时不能使用冒泡等排序,而是使用归并排序,即依次从两个 bindata 对象中取出较大的,放入合并后的bindata 对象中。屏幕输出 binab的内容提示(48点数解答 | 2024-06-01 16:26:38)256