四、更多参考DIFFERENCES BETWEEN PROCESSES, SESSIONS AND CONNECTIONS 五、快捷参考
有关性能优化请参考
Oracle硬解析与软解析
共享池的调整与优化(Sharedpool Tuning)
Buffercache 的调整与优化(一)
Oracle表缓存(cachingtable)的使用
有关ORACLE体系结构请参考
Oracle表空间与数据文件
Oracle密码文件
Oracle参数文件
Oracle联机重做日志文件(ONLINE LOG FILE)
Oracle控制文件(CONTROLFILE)
Oracle归档日志
Oracle回滚(ROLLBACK)和撤销(UNDO)
Oracle数据库实例启动关闭过程
Oracle10g SGA 的自动化管理
Oracle实例和Oracle数据库(Oracle体系结构)
有关闪回特性请参考
Oracle闪回特性(FLASHBACK DATABASE)
Oracle闪回特性(FLASHBACK DROP & RECYCLEBIN)
Oracle闪回特性(Flashback Query、FlashbackTable)
Oracle闪回特性(Flashback Version、Flashback Transaction)
有关基于用户管理的备份和备份恢复的概念请参考
Oracle冷备份
Oracle热备份
Oracle备份恢复概念
Oracle实例恢复
Oracle基于用户管理恢复的处理(详细描述了介质恢复及其处理)
SYSTEM表空间管理及备份恢复
SYSAUX表空间管理及恢复
有关RMAN的备份恢复与管理请参考
RMAN 概述及其体系结构
RMAN 配置、监控与管理
RMAN 备份详解
RMAN 还原与恢复
RMANcatalog 的创建和使用
基于catalog 创建RMAN存储脚本
基于catalog 的RMAN 备份与恢复
使用RMAN迁移文件系统数据库到ASM
RMAN 备份路径困惑(使用plus archivelog时)
有关ORACLE故障请参考
ORA-32004的错误处理
ORA-01658错误
CRS-0215错误处理
ORA-00119，ORA-00132 错误处理
又一例SPFILE设置错误导致数据库无法启动
对参数FAST_START_MTTR_TARGET= 0 的误解及设定
SPFILE错误导致数据库无法启动(ORA-01565)
有关ASM请参考
创建ASM实例及ASM数据库
ASM 磁盘、目录的管理
使用 ASMCMD 工具管理ASM目录及文件
有关SQL/PLSQL请参考
SQLPlus常用命令
替代变量与SQL*Plus环境设置
使用Uniread实现SQLplus翻页功能
SQL 基础-->SELECT 查询
SQL 基础--> NEW_VALUE的使用
SQL 基础--> 集合运算(UNION与UNION ALL)
SQL 基础--> 常用函数
SQL 基础--> 视图(CREATEVIEW)
SQL 基础--> 创建和管理表
SQL 基础--> 多表查询
SQL 基础--> 过滤和排序
SQL 基础--> 子查询
SQL 基础--> 分组与分组函数
SQL 基础--> 层次化查询(STARTBY ... CONNECT BY PRIOR)
SQL 基础--> ROLLUP与CUBE运算符实现数据汇总
PL/SQL--> 游标
PL/SQL--> 异常处理(Exception)
PL/SQL--> 语言基础
PL/SQL--> 流程控制
PL/SQL--> PL/SQL记录
PL/SQL--> 包的创建与管理
PL/SQL--> 隐式游标(SQL%FOUND)
PL/SQL--> 包重载、初始化
PL/SQL--> DBMS_DDL包的使用
PL/SQL--> DML 触发器
PL/SQL--> INSTEAD OF 触发器
PL/SQL--> 存储过程
PL/SQL--> 函数
PL/SQL--> 动态SQL
PL/SQL--> 动态SQL的常见错误
有关ORACLE其它特性
Oracle常用目录结构(10g)
使用OEM,SQL*Plus,iSQL*Plus 管理Oracle实例
日志记录模式(LOGGING、FORCE LOGGING 、NOLOGGING)
表段、索引段上的LOGGING与NOLOGGING
OralceOMF 功能详解
Oracle用户、对象权限、系统权限
Oracle角色、配置文件
Oracle分区表
Oracle外部表
使用外部表管理Oracle 告警日志(ALAERT_$SID.LOG)
簇表及簇表管理(Index clustered tables)
数据泵 EXPDP 导出工具的使用
数据泵 IMPDP 导入工具的使用
导入导出 Oracle 分区表数据
SQL*Loader使用方法
启用用户进程跟踪
配置非默认端口的动态服务注册
配置ORACLE 客户端连接到数据库
systemsys，sysoper sysdba 的区别
ORACLE_SID、DB_NAME、INSTANCE_NAME、DB_DOMIAN、GLOBAL_NAME
Oracle补丁全集 (Oracle 9i 10g 11g Path)
Oracle10.2.0.1 升级到10.2.0.4
Oracle彻底 kill session
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基于labview的声卡数据采集系统与分析设计毕业论文
Android Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zip个人经导师指导并认可通过的高分大作业项目，评审分98分，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 Android Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理系统源码(高分项目).zipAndroid Studio实现学生信息管理
个人毕业设计 - 基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别.zip
考虑时变压力角和时变齿侧间隙的直齿轮六自由度平移-扭转耦合非线性动力学程序，包括时域图，相图，FFT图，庞加莱图，分岔图。 要想学好齿轮动力学，需要有扎实的齿轮动力学理论和非线性动振动理论。 齿轮啮合刚度建模是齿轮动力学求解的第一步。
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汽车中间件市场调研报告：2023年全球汽车中间件市场销售额达到了78亿美元 在数字化转型的浪潮中，汽车中间件作为连接硬件与软件的关键桥梁，正引领着汽车行业的新一轮变革。随着全球汽车产业的快速发展，中间件市场规模持续扩大，展现出前所未有的增长潜力。然而，面对复杂多变的市场环境和不断涌现的新技术，企业如何精准把握市场脉搏，实现可持续发展？本文将深入探讨全球及中国汽车中间件市场的现状、趋势及竞争格局，为您揭示咨询的重要性。 市场概况： 根据QYResearch（恒州博智）的统计及预测，2023年全球汽车中间件市场销售额达到了78亿美元（约7803百万美元），预计2030年将达到156亿美元（约15630百万美元），年复合增长率（CAGR）为10.3%（2024-2030）。这一数据不仅彰显了中间件市场的强劲增长动力，也预示着未来巨大的市场空间。 技术创新与趋势： 随着自动驾驶、车联网等技术的不断发展，汽车中间件正面临着前所未有的技术挑战与机遇。新一代中间件需要具备更高的实时性、更低的延迟以及更强的数据处理能力，以满足复杂多变的汽车应用场景。同时，云计算、大数据、人工智能等技术的融合应用，将进
计算机系毕业设计
亲测可用与黑莓OS6和OS7的文件管理器，测试型号9788、9900、9981
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超全知识点，用来学习都可以。
驾驶行为风险预测。2018平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险Fork或借鉴请注明出处 @ChungKing . Thx比赛链接2018平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险数据下载秩第五周 第六周 相关文章http://blog.51cto.com/yixianwei/2120336执照版权所有 (c) ChungKing。保留所有权利。根据MIT许可证授权。
元旦烟花html
在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的明星之一，它以惊人的速度改变着我们的生活、工作乃至整个社会的运行方式。而在人工智能的广阔领域中，大模型（Large Models）的崛起更是开启了智能技术的新纪元，引领着AI向更加复杂、高效、智能的方向发展。本文将深入探讨人工智能大模型的内涵、技术特点、应用领域以及对未来的影响。 一、人工智能大模型的内涵 人工智能大模型，顾名思义，是指具有庞大参数规模和数据处理能力的AI模型。这些模型通过深度学习算法，在海量数据上进行训练，能够学习到丰富的知识表示和复杂的模式识别能力。与传统的小型或中型模型相比，大模型在理解自然语言、生成高质量内容、进行跨模态信息处理等方面展现出前所未有的优势。它们不仅能够执行特定的任务，如图像识别、语音识别，还能进行创造性的工作，如文本生成、音乐创作，甚至在某些情况下展现出接近或超越人类的智能水平。 二、技术特点 海量数据与高效训练：大模型依赖于庞大的数据集进行训练，这些数据涵盖了广泛的主题和情境，使得模型能够学习到丰富的语义信息和上下文理解能力。同时，高效的训练算法和硬件加速技术，如TPU（Tensor Processing Unit）和GPU，使得大规模模型的训练成为可能。 自注意力机制与Transformer架构：许多领先的大模型采用了Transformer架构，特别是其自注意力机制，这种设计使得模型在处理序列数据时能够捕捉到长距离依赖关系，极大地提高了模型的表达能力和泛化能力。 多任务学习与迁移学习：大模型通常具备多任务学习的能力，即在一次训练中同时学习多个任务，这有助于模型学习到更通用的知识表示。此外，迁移学习使得这些模型能够轻松适应新任务，只需少量额外数据或微调即可。
2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛-热身赛队名无能万金油2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛--热身赛热身赛Rank 7CSDN博客我的博客 (建议直接打开热身赛code.ipynb，里面有详细说明)比赛地址华为云大数据挑战赛--热身赛赛题说明热身赛题——交通流量预测随着电子信息和移动通信技术高速发展和不断融合，人工智能在各个领域都相继取得了巨大的突破，城市智能体也应运而生，而城市交通又是城市智能体的核心。交通流量数据既是城市交通中的基础数据，又是反应交通状况的重要指标之一，准确预测交通流量对城市交通具有重大意义。本题以交通流量预测为目标，邀请各个队伍以历史交通流量数据建立对应的算法模型，预测目标流量数据，通过预测值和真实值之间的对比得到预测准确率，以此来评估各队伍所提交的预测算法。要求lightgbm 2.3.0学习熊猫==0.24.2泡菜numpy全面质量管理scipy ==>1.1.0##数据在trian文件夹下:1月12日 ~2月8日 各路口数据train/01-12/chongzhi_beie
使用Hadoop、Spark等实现的大数据平台项目大数据项目集1. 基于Hadoop的离线用户行为日志分析（weblog）技术栈Hadoop豆 点击流数据处理 点击会话流模型构建 Hive明细表构建 用户行为指标分析2. 基于Akka实现RPC通信（akka_rpc）技术栈Akka 模拟Hadoop集群间通信 模拟Spark集群间通信 模拟Yarn通信3. 广告数据管理平台（dmp）技术栈Spark、Scala 广告日志ETL 报表统计 用户画像构建 广告标签统计 DMP结果入库HBase4. 基于Spark MLLib实现个性化推荐（mllib）技术栈Spark、ScalaMovieLens 数据模型构建 冷启动启动时用户随机对10部电影评分 切分数据集 ALS模型构建 模型评估 个性化推荐5. 基于Flink对CDN日志分析（flink-train）技术栈Flink、Scala 模拟Kafka生产者生成日志数据 CDN日志分析
数据可视化大屏展示维兹前言提到数据大屏，通常大家的印象就是各种图表、表格的数据展示，然后不断地轮询后端接口。对于前端开发者来说，更多的关注点在于布局问题、图表的兼容性问题以及窗口变化后图表样式问题。对于后端来说，主要考虑的是如何在不断的请求中减轻服务器的压力。但实际上，数据大屏的需求还远不止于此前端发布后应当可以作为应用直接运行，而不需要手动输入地址进行预览。 需要减轻服务器的压力，避免频繁的数据请求。 当前后端任何一方或双方都离线的情况下，数据仍能正常运行。 需要日志的存储，以便随时查看问题。 需要调用系统的能力和跨域调用API，以增加数据展示的灵活性。解决方案我采用了GO和lorca的方式来解决以上问题特征打包体积轻量，仅20MB。使用无头浏览器lorca，可自定义Chrome和JavaScript之间的交互。支持交叉编译到Windows和Mac系统。离线状态下也可以正常运行。可以运行本地服务，减轻服务器压力。编译速度快，运行性能优秀。依赖项该项目的依赖项如下Go 1.20+节点 14.8+整体方案演示下载对应的安装包
仅限个人学习，禁止商业用途！
cmn.txt的英文句子经过分词、转为小写处理得到的结果存放的文件
基于PLC控制密码锁.doc
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