Oracle官方活动之Oracle数据库最佳实践系列活动

baojianjun 2007-01-25 03:21:26
连接:http://www.oracle.com.cn/thread-112769-1-1.html

值此新春佳节到来之际,Oracle公司将为CNOUG会员朋友们推出免费网上讲座!

免费参加数据库客户关怀系列网上讲座,体验 Oracle 数据库性能最优化

Oracle数据库最佳实践之一 数据库性能优化.(该讲座将在二月份初隆重推出! )

全程参加会议者,都将获赠Oracle原厂相关技术文件

这是Oracle公司在中国第一次发起“Oracle数据库最佳实践”系列活动,活动的主要目的是为我们尊贵的客户实现最大化的投资回报率, 并且满足您的独特需求。

Oracle 数据库最佳实践系列活动包括:
Oracle数据库最佳实践之一 数据库性能优化
Oracle数据库最佳实践之二 数据库全面安全管理控制
Oracle数据库最佳实践之三 数据的价值实现与商务智能
Oracle数据库最佳实践之四 数据库高可用性与高可扩展性

如果您曾遭遇下列问题,极可能表示数据库性能未达最优,或者您希望避免类似窘况出现,

1. 应用系统响应变慢或着不稳定,例如,以往10分钟生成一个报表,最近要半小时。
2. 报表生成时间不能满足需求。
3. DBA发现CPU、I/O、Memory越来越繁忙。
4. 很多同事打电话抱怨系统变慢。
5. 顾客排队越来越长。
6. 网上客户半途取消交易越来越频繁。
7. 应用程序界面经常报Time Out。
8. DBA发现alert.log中有一些错误信息。

在本次活动中Oracle数据库专家采用生动的演示与实例方式来分享为什么出现,如何解决及如何防止数据库瓶颈,并教会您如何一步一步去调整。


注册方法:
因为CNOUG会员人数偏多, 为保障届时网络畅通,我们需要预先统计会议的参加人数。若人数较多,我们会采取分北方、中部和南方三部分安排人员参加的方式,保障每位会员都能顺利收听收看。

您需要在1月29日中午之前登记注册。

请将您的注册信息,发送Email到oracleord_sg@oracle.com
您需要提供的信息如下:

城市 公司名称 姓名 电话 职务 Email

我们会在1月31号之前,以邮件或者电话的形式通知您,会议举行的日期和时间,以及会议URL。(请提供白天电话号码,以便我们在工作时间能够联系到您)



PS.
What is网络会议?
网络会议(Web Conferencing)实现互动交流,只需可以上Internet的 Internet Explorer浏览器,和一部电话(最好能免提)即可。图像通过Internet传送,声音通过电话 or Internet 传送,双方通过互相授权实现共享桌面和远程控制,和面对面交流一样方便。屏幕分辨率建议1024 * 768以上。浏览器IE(Internet Explorer) 5.0 SP2以上。
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xiaoxiao1984 2007-02-25
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upup,网络不是太流畅,语音断断续续的
支持一下
dashi 2007-02-24
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up~~~
baojianjun 2007-02-14
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没有人喜欢么?
baojianjun 2007-01-25
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大家如果有兴趣的就可以过去看看

以后www.cnoug.org就是ORACLE的官方合作网站,很多的官方第一手消息都会在那边首先得到,有志于ORACLE的朋友千万不要错过:)
YOLOv11人物目标检测数据集 目标类别:['Persona'] 中文类别:['人物'] 训练集:1683 张 验证集:182 张 测试集:0 张 总计:1865 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['Persona'] YOLOv11城市街头与室内场景人物目标检测数据集 该数据集涵盖了城市街头、商业街区、办公场所及室内生活等多种场景中的人物目标检测,具有广泛的应用价值。通过多样的场景设置和丰富的拍摄角度,能够有效提升模型在复杂环境下的目标识别能力,为智慧城市、安防监控及人机交互等领域提供高质量的训练数据支持。 从数据分布来看,该数据集包含1683张训练集图像、182张验证集图像以及0张测试集图像,整体比例分配合理。训练集与验证集的比例约为9.25:1,能够充分满足模型训练与性能评估的需求,确保模型在不同场景下的泛化能力得到充分验证。 该数据集的标注工作严谨规范,所有图像均经过人工精确标注,每个目标都配有清晰的边界框和统一的标签“Persona”。标注过程遵循严格的标准,确保了数据的高质量和一致性,为后续的模型训练和性能优化提供了可靠的基础。 基于其多样化的场景覆盖和高质量的标注数据,该数据集可广泛应用于智慧城市管理、公共场所安防监控、智能零售分析以及家庭安防等多个领域。特别是在需要精准识别复杂环境中人物的目标检测任务中,该数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

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