数据库触发器触发外部程序,可以吗?

ynduanlian 2011-05-23 09:18:56
比如我数据库中某条记录变了,就触发Windows下的一个短信发送程序?
如何实现?
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tangren 2011-05-23
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SORRY,上面发错了
tangren 2011-05-23
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SQL>--星期日为周内第一天
SQL> SELECT trunc(SYSDATE, 'd')+level-8 FROM dual CONNECT BY LEVEL <= 7;

TRUNC(SYSDATE,'D')+LEVEL-8
--------------------------
2011-5-15
2011-5-16
2011-5-17
2011-5-18
2011-5-19
2011-5-20
2011-5-21

7 rows selected

SQL>----星期一为周内第一天
SQL> SELECT trunc(SYSDATE, 'd')+level-7 FROM dual CONNECT BY LEVEL <= 7;

TRUNC(SYSDATE,'D')+LEVEL-7
--------------------------
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2011-5-19
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2011-5-22

7 rows selected

SQL>
yanran_hill 2011-05-23
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首先编写一个标准DLL,声明API函数
其次在oracle中定义package,package body,把你声明的API函数和引用位置填写正确
最后,修改listener.ora,添加允许调用DLL,好像是加上一行: EXTPROC_DLLS=any,重起listener:lsnrctl restart。如果是oracle9i,这一步可以不做
就可以了
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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