ORCACLE数据窗口的两个问题

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Oracle CDC使用logminer 捕获数据变化

从Oracle9i开始,Oracle引入CDC技术,在Oracle9i中CDC只支持同步的数据捕获(synchronous change capture),源数据的变化被实时的捕获,捕获的过程和源数据是同一事务。它的实现需要源数据支持trigger,所以这种...

Oracle基础知识

Oracle数据库是目前世界上使用最广泛的数据库管理系统,作为通用数据库系统,它具有完整的数据管理功能,作为关系数据库,它是一具有完备关系的产品,作为分布式数据库,它实现了分布式处理功能。Oracle数据库系统...

Oracle初学者

查看数据库名称SQL>select instance_name from V$instance; ...SELECT * from role_sys_privs; select *from role_tab_privs; select*from user_role_privs;...select *from user_sys_privs;......

ERP系统之比较——SAP、Oracle、BAAN、JDE、SSA

ERP系统之比较——SAP、Oracle、BAAN、JDE、SSA ERP/MRPII系统剖析SAP SAP公司简介R/2和R/3系统是德国SAP公司所提供的MRPII产品。R/2是用于集中式大型机环境的系统,R/3是用于分布式的客户机/服务器环境的系统。...

比较常用的Oracle的SQL语句语法

关键词: Oracle SQL 一.数据控制语句 (DML) 部分1.INSERT (往数据表里插入记录的语句)INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) VALUES ( 值1, 值2, ……); INSERT INTO 表名(字段名1, 字段名2, ……) SELECT

Oracle 12c 安装(内附软件包)

Oracle数据库12c 引入了一新的多承租方架构,使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外,一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性,如Oracle Multitenant可快速整合多数据库,而Automatic Data ...

Oracle数据库安装以及使用脚本创建数据库授权

Oracle的安装包下载以后是两个压缩包,同时选中两个压缩包右击进行解压 2、解压完成如下图所示 3、双击 setup.exe 文件进行安装,会弹出以下窗口 安全配置:随即会进入安装界面,此时让我们填写电子...

sql server中使用链接服务器访问oracle数据库

一、 安装配置oracle客户端要访问orcale数据,必须在访问的客户端机器上安装oracle客户端。Orcale有种形式的客户端:l 完整的客户端包括访问服务器端数据库的基本Oracle 的 Microsoft OLE DB 访问接口需要 ...

Windows10环境下安装oracle11g超详细教程

文章目录(一)如何进行Oracle数据库的下载与安装(二)Oracle的服务问题 ????大家好!我是近视的脚踏实地,这篇文章主要是讲解Windows10环境下安装oracle11g      唯有行动  才能解除你...

sqlserver 连接oracle 配置详解

要访问orcale数据,必须在访问的客户端机器上安装oracle客户端。 Orcale有种形式的客户端: l 完整的客户端 包括访问服务器端数据库的基本Oracle 的 Microsoft OLE DB 访问接口需要 Oracle Client Software ...

windows和linux上mysql的安装

mysql基于多平台,多版本的安装 ...MySQL 是一开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典 MySQL AB 公司, 目前属于 Oracle 公司,MySQL 被广泛地应用在 Internet 上的中小型网站中。由于其体积...

Windows下Oracle 11g安装以及创建数据库

Oracle的安装包下载以后是两个压缩包,同时选中两个压缩包右击进行解压 2、解压完成如下图所示 3、双击 setup.exe 文件进行安装,会弹出以下窗口 安全配置:随即会进入安装界面,此时让我们...

数据库常用知识总结

一、sql窗口运行sql脚本start d:\aa.sql ; 编辑脚本edit d:\aa.sql; spool 1、理解权限用例 sqlplus->system/login----->create user xiaoming identified by m123; ------->conn system/...

mysql Oracle 的用法区别

1.在实际使用中 查看表结构desc命令 在连接 oracle的plsqldev 中 sql窗口中不能运行,但是在command 命令窗口中可以查看 表结构(实际应用中发现的现象,但是没有普遍性,也没有说明解释性,也没有持久性)在连接 ...

SQL SERVER中使用链接服务器访问Oralce数据库

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sql server中使用链接服务器访问oracle数据库

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04_JavaWeb回顾笔记

JavaWeb回顾笔记 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Wh1nKopi-1605668744709)(F:\资料\Java\笔记\笔记\assets\javaweb阶段知识体系.png)] ... HyperText Markup Language,超文本...

paddle_从零开始的Orcale数据库安装and使用教程

paddle_从零开始的Orcale数据库安装使用教程 下载文件 ...没有梯子的可以访问中国...将两个文件下载并解压缩到同一目录。 安装 find setup.exe 文件进行安装,在这里提几处比较重要的地方 数据库名字要记住,用户名可

SQL查询的艺术

第13章 安全性控制

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

EXCEL VBA编程进阶

工作簿:讲了工作簿的表达方式,以及批量操作工作簿的数据。比如合并多工作簿数据。 工作表:讲了工作簿的表达方式,以及批量操作工作表的数据。 单元格:单元格是操作频率高的对象,单元格的表达,通过方法或属性获取等。 数组:为了提高VBA的运算速度,特别讲解了数组。以及他的相关应用 图形:这是精彩的部分。讲了图形的各种批量插入方式。通过坐标自动绘制图形。批量制作员工卡等实例。很多实例在工作上都能用到。 财务,数据分析师,想实现办公自动化的人员

数据结构基础系列(6):树和二叉树

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6部分“树和二叉树”,介绍树的相关概念和表示方法,重点是二叉事的性质、存储结构、遍历等基本操作的实现,以及应用基本操作解决问题的方法。 系列课程的目标是帮助学习者系统掌握数据结构课程的相关知识,具备利用这些知识分析问题、解决问题的能力。本课是系列课程中的第6部分,具体目标包括:掌握树的相关概念和表示方法;掌握二叉树的概念、性质;重点掌握二叉树的存储结构,以及基本运算和各种遍历算法的实现;掌握线索二叉树、哈夫曼树的相关算法;学会运用二叉树解决综合应用问题。

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

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