请教大家Oracle入门到精通的学习路线

Oracle > 基础和管理 [问题点数:80分,结帖人fare2000]
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红花 2011年3月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
2011年1月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
2010年12月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2011年4月 Oracle大版内专家分月排行榜第二
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红花 2012年11月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年6月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2011年1月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三
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红花 2010年7月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
2010年6月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2013年4月 Oracle大版内专家分月排行榜第二
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2010年5月 Oracle大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年1月 Oracle大版内专家分月排行榜第三
2011年12月 Oracle大版内专家分月排行榜第三
2010年8月 Oracle大版内专家分月排行榜第三
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建议贴:给新手的Oracle学习路线

初级阶段:可以从OCP教材开始,还有文档中的Administrator's Guide、Concepts、Performance Tuning Guide、Backup and Recovery Advanced User's Guide、Backup and Recovery Basics。特别是Administrator's Guide、...

oracle零基础大师学习路线

Linux学习 《linux就该这么学》刘遄著 《鸟哥的Linux私房菜基础篇第四版》鸟哥 《shell脚本实战》门佳译 unix学习 ...oracle数据库学习路线 1.入门实践 1.1 《oracle基础教程10g》孙凤栋 《oracl...

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入门到精通,Java学习路线导航

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入门到精通,Java学习路线导航(附学习资源)

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入门到精通,Java学习路线

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入门到精通,Java学习路线导航(附学习资料+持续更新)

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JAVA学习路线导航,从入门到精通

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专利在线申请之入门到精通放弃

开通专利申请的在线模式是一种巨大的进步,虽然仅仅只是创新工作上的一小步。经通周末两天两夜的"研发",终于把专利在线申请流程和软件搞明白了。此文适合于懂.NET C#、证书、控件等技术的人员阅读,也适合不懂这些...

存储备份从入门到精通

大家好,茫茫人海,有缘相见,荣幸,我不是高手,写出来请大家纠正错误,共同提高,大家都有强项,希望互相续学习,取长补短。 现在把我学存储备份的一些经验共享,曾经绕了不少弯道,请教了不少高手,挨了不少...

Oracle record 和 object type 区别 及 选用

...   Difference between object and record type Ask Question 22 5 I am just curious whats the difference betwe...

阿里大佬自述:Java零基础到精通是这样炼成的!

玩Java多年的老司机带你上车全面系统学习Java,并且还能教你如何学习才能在今年拿一份不错的offer。 说系统全面,就是以目前绝大部分公司招聘要求的知识内容为基准,毕竟我们学习Java都是为了高薪工作,...

存储备份,从入门到精通系列讲座!尽量用最通俗的语句表达,初学者请看

现在把我学存储备份的一些经验共享,曾经绕了不少弯道,请教了不少高手,挨了不少熊,不容易学了些东西,还不知道对不对,希望大家多纠正错误,就是这个目的了。(此帖由冬瓜头qq122567712原创,转贴请注明,谢谢!...

性能自学路线

性能自学路线图 性能测试与LoadRunner学习线路图      整理者:www.besttest.cn 1 概览 l 纵向划分3颗子树:vugen,controller,monitor。

10年数据老司机的建议:从入门到专家,如何规划数据分析职业生涯

文:黄进然 毕业于中山大学数学系,10年以上数据科学领域从业经验,曾任职于顺丰科技,目前在一家创业公司担任数据负责人,从事零售行业数据应用研究,擅长数据分析、数据挖掘、数据产品以及数据可视化。...

C/C++语言学习的策略

断章取义 C语言出现50年了,有很多内容已过时,至少有百分之二十的内容没有实用价值。 C++更过份,对程序员来说,至少有百分之七十的内容没有实用价值。 Linux系统也是,命令上千个,对程序员来说有用的不超过...

刚开始接触Java,学完基础语法之后,应该学什么?

这是很多初学者在入门学习Java的过程当中比较常见的一个问题,在这里我给大家分享一个系统的Java学习路线: 1、JavaSE:Java基础,既然是基础,那肯定是最重要的,所以学习的时候也是需要重点学习的地方。 2、数据库...

如何系统的学习Java达到工作要求?

1.制定好一下系统的学习规划,每天定量,学完什么知识点就掌握,能自己应用,而不是能看懂,写不出来东西。因为现在有很多人都是这样,表面上我是学会了,但是以上手去写但是怎么也写不出来。 2.不要自己一个人闷头...

如何系统的学习java?

玩Java多年的老司机带你上车全面系统学习Java,并且还能教你如何学习才能在今年拿一份不错的offer。 说系统全面,就是以目前绝大部分公司招聘要求的知识内容为基准,毕竟我们学习Java都是为了高薪工作,《史记...

精通Unix下C语言编程与项目实践》读书笔记(1)

精通Unix下C语言编程与项目实践》读书笔记(new) 文章试读 不拘一个遍程序系列:编程序不能一个脑袋钻到底,有时要学会变通,即所谓的曲线救国。一、二、三、四 职场规划:一些杂七杂八的职场感悟吧。不值钱...

Java自学成长路线(转载)

JAVA自学之路 一:学会选择  决心做软件的,大多数人选的是java,或是.net,也有一些选择了手机、嵌入式、游戏、3G、测试等。 JAVA是一种平台,也是一种程序设计语言,如何学好程序设计不仅仅适用于JAVA,对C++等...

Java学习杂谈

Java学习杂谈一  1. 关于动态加载机制——  学习Java比C++更容易理解OOP的思想,毕竟C++还混合了不少面向过程的成分。很多人都能背出来Java语言的特点,所谓的动态加载机制等等。当然概念往往是先记住而后消化...

找不world wide web publishing service_自学Java最起码要学什么程度才能出去找工作?...

前言我给你看一下一个初级程序员,高级需要学习哪些东西,你应该会有个清晰的认知。你们都知道的,我本身肯定是达不技术专家的地步的。我不是但是我身边很多人是,字节跳动,PDD,阿里等等的大佬我认识很多,...

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

C语言内存管理机制精讲-高手必修课视频教程

在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中,关于内存管理的知识点比较多,如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言,就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点,循序渐进,最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点,让学员真正透彻理解C语言内存管理!

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