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mysql的event有执行日志么??
xieyueqing
2012-03-14 10:22:44
我想看看执行了没有,又没有错。
怎么看这个日志?谢谢!
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mysql的event有执行日志么??
我想看看执行了没有,又没有错。 怎么看这个日志?谢谢!
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rucypli
2012-03-14
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event必定设计到修改数据吧 打开binlog 查看那个时间的更改sql
ACMAIN_CHM
2012-03-14
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打开你的一般查询日志。
rucypli
2012-03-14
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打开查询日志 会记录下所有操作
Rotel-刘志东
2012-03-14
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binlog二进制的日志文件。
xieyueqing
2012-03-14
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[Quote=引用 3 楼 xingyu05 的回复:]
有的,如果执行成功了就在information_schema库的EVENTS表中插入一条数据,如果没有数据则说明执行失败。
[/Quote]
你说的应该是创建了一个event吧? 我想知道的是一个已创建的event的执行情况。
xingyu05
2012-03-14
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有的,如果执行成功了就在information_schema库的EVENTS表中插入一条数据,如果没有数据则说明执行失败。
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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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