dbms_standard.client_ip_address

bai_jiong 2010-01-16 09:28:05
有哪位兄弟使用过这个过程,

请问该过程的具体作用与具体的用法。
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bai_jiong 2010-02-03
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bai_jiong 2010-01-22
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用tnsname的方式连接到服务器,我看到的还是空串啊。

楼上的,能不能举个实例啊。
inthirties 2010-01-21
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[Quote=引用 7 楼 huangyunzeng2008 的回复:]
诚恳接受批评!我写完了一查才知道真的是个函数,不过好像是用的时候返回的不是IP地址,都是空串,还需要在学习这个方法的使用。
[/Quote]

那是你是本地连接,你换成通过tnsname连接,就可以看到ip了
huangyunzeng2008 2010-01-21
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诚恳接受批评!我写完了一查才知道真的是个函数,不过好像是用的时候返回的不是IP地址,都是空串,还需要在学习这个方法的使用。
bai_jiong 2010-01-21
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再顶一下。
bai_jiong 2010-01-18
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huangyunzeng2008 2010-01-17
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你说的这个不是一个过程,实际上是standard包中的一个变量,但是这个变量默认的好像是没有赋值。你可以通过下面的方法得到连接到oralce的客户端的IP地址:
select sys_context('userenv','ip_address') from dual;
tangren 2010-01-17
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SQL> select object_name, object_type
2 from dba_objects t
3 where t.OBJECT_NAME = upper('client_ip_address');

OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
-------------------- ---------------
CLIENT_IP_ADDRESS FUNCTION
SQL>
--确认是一个函数

SQL> desc dbms_standard.client_ip_address;
Parameter Type Mode Default?
--------- -------- ---- --------
(RESULT) VARCHAR2

SQL>
--看来是取客户端IP,但不需要输入参数,返回varchar2的
bai_jiong 2010-01-17
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楼上的说法不是正确的,

client_ip_address是一个函数,不是变量。

我的目的,不是想知道如何获取客户端的IP,因为这个方法我是知道的。

我是想搞清楚,dbms_standard.client_ip_address这个函数的用法。
fuyou001 2010-01-16
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帮顶
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...

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