转载自：... 问题描述：查询一个oracle用户下有哪些表 解决方法： （1）dba_tables(在dba权限下可查) SQL> conn / as sysdba Connected. SQL> select count(*) from dba_tab...
将指定用户下所有表的查询权限赋权给查询用户[转]-----------------------------------------------2014/04/14oracle的开发和管理往往都是分开的，当然不否认这种"集万千宠爱于一身"的人才也大有人在，...
那么这就出现了一个问题，权限问题，不是所有人都可以有dba权限的，这样很容易造成不安全的隐患。所以要合理的分配用户和权限。 以下举例说明： 一、创建了一个查询用户rptuser，该用户具有s
--需要被查询的用户登录oracle（假如为mis） B为要查询misapp用户下的表的用户 --查询语句 select 'grant select on mis.'|| tname ||' to misapp;' from tab; --授权 grant select on mis.DEPARTMENT to misapp;...
先构造基本的环境：创建两个用户AA，BB，基本需求为用户AA能够访问用户BB下所有的表，即用户AA有对BB下所有的表有“select on”权限。 SYS@zkm> create user aa identified by oracle account unlock...
用户下所有表的建表语句都导出来。 当时由于比较闲，就花了一个下午的时间，研究这个问题。我发现很多数据库GUI的程序，都不能做到这一点。后来发现可以在cmd里用数据库的一些命令，把所有的建 表语句都打印出来...
ORACEL查看用户锁表信息
但是不可能给这几个用户都赋予db权限，那么怎么才能让某一指定用户拥有对其他用户下所有表有操作权限呢？ 好了，不废话上代码： select 'GRANT SELECT,update,delete,insert ON TEST3.'||object_name||' to ...
groups 查看当前登录用户的组内成员 groups gliethttp 查看gliethttp用户所在的组,以及组内成员 whoami 查看当前登录用户名 /etc/group文件包含所有组 /etc/shadow和/etc/passwd系统存在的所有用户名 1、/...
查询某表空间被哪些用户所使用
【oracle】查看当前用户各个表的记录数 因没有dba权限，当前用户下查看全部表名，只能通过user_tables视图访问。 方法一：（直接访问user_tables） select t.table_name,t.num_rows from user_tables t; 但有一个...
问题已经解决了，说一下解决的过程。 1.首先停止mysql服务：service mysqld stop 2.加参数启动mysql：/usr/bin/mysqld_safe --skip-grant-tables & 然后就可以无任何限制的访问mysql了 ...5.显示所有的表：
select 'Grant all on '||table_name||'to user2 ;' from all_tables where owner = upper(user1); 然后执行该语句的结果就可以了
生产环境读写权限用户无法访问其它用户创建的数据库及表，才想起来忘记给目标用户授权了，owner用户创建完数据库及表后给读写权限用户授予权限，授权语句如下： grant all privileges on databaseName.* to ...
默认的情况下，oracle里面的用户A，要访问用户B的表需要带用户B的前缀，如访问用户B的 user表，需要这样访问 select * from B.user;如果想要不添加用户前缀，需要这样处理： 1.用视图 create view user select * ...
mysql获取某个数据库的所有表名 select TABLE_NAME from information_schema.tables where TABLE_SCHEMA="your ...mysql获取某个表的所有字段名 select COLUMN_NAME from information_schema.COLUMNS where table_
数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别？InnoDB引擎的4...
DB2数据库，查询库中全部表及各表数据总条数，方法是使用DB2的系统表 1）sysibm.systables表 select name,card from sysibm.systables where type='T' and creator='DB2ADMIN'; name：表名 card：记录总行...
项目需求是这样的，要把数据库的一些表开放视图给第三方调用，最初定的用视图提供给第三方查询，但是登录后可以查看视图里面的sql语句，查了半天资料，有一个解决方案如下，结果试了还是不行，虽然在用户b下面看不到...
2、数据字典表前缀: （1）USER_ ：由用户创建,显示用户拥有的所有对象。 （2）ALL_ ：由授权的用户访问, 用户可以访问的对象名。 （3）DBA_ ：由授权DBA权限的人访问，显示数据库的所有对象。 ...
这是一个mysql初学者经常问到的一个问题，今天我们就带大家看看是如何在Mysql中显示所有用户的。通常我们在mysql中使用SHOW DATABASES可以显示所有的数据库，SHOW TABLES将会显示所有的数据表，那么你是不是会猜测...
Oracle创建表空间、创建用户以及授权、查看权限 创建临时表空间 CREATE TEMPORARY TABLESPACE test_temp TEMPFILE 'C:\oracle\product\10.1.0\oradata\orcl\test_temp01.dbf' SIZE 32M AUTOEXTEND ON NEXT...
问题描述： 将 Oracle 数据库中所有用户表的表结构导出，并存储到 Excel 表中，存储信息如下图所示： SELECT A.TABLE_NAME,A.COMMENTS,B.COLUMN_NAME,B.COMMENTS FROM USER_TAB_C
问题： 两个用户 USER_A,USER_B,赋予了DBA...于是在USER_A为当前用户的情况下： 执行：SELECT * FROM USER_B.STUDENT 没问题； 但是就是不能写存储过程： CREATE PROCEDURE XXX AS BEGIN SELECT * FRO
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数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程，在IT人才培养中，起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求，安排教学内容，满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分，本课为第2部分，线性表的逻辑结构，线性表的顺
【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。
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