用户=商家 表=商品 表空间=仓库 1个商家能有很多商品，1个商品...oracle中用户的所有数据都是存放在表空间中的，很多个用户可以共用一个表空间，也可以指定一个用户只用某一个表空间。 表空间：创建表空间会在...

oracle用户与表空间关系 用户=商家 表=商品 表空间=仓库 1个商家能有很多商品，1个商品只能属于一个商家 1个商品可以放到仓库A，也可以放到仓库B，但不能同时放入A和B 仓库不属于任何商家 商家都有一个默认的仓库，...

Oracle创建表空间、用户、表全程指南 think about it，在SQL Server或者MySQL中，一般情况下（暂不考虑多租户等特殊情况），一个项目对应DBMS中的一个数据库，连接字符串中是用“用户名+密码+数据库名”来唯一标识...

Oracle： Oracle数据库的实例、表空间、用户、表之间关系 完整的Oracle数据库通常由两部分组成：Oracle数据库和数据库实例。 1) 数据库是一系列物理文件的集合（数据文件，控制文件，联机日志，参数文件等）； 2...

下面通过一个在oracle中建立方案的例子来说明oracle中表空间、用户、表之间的关系,       一般在oracle中建立方案的步骤为：创建表空间→创建用户并设置其表空间和权限→创建数据库...

最近项目需要使用oracle，使用过程中对实例、表空间、用户、表之间的关系不是特别了解，通过多方查看资料，觉得这张图能够比较好的阐明之间的关系，分享给大家。 ...

数据库：Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括（数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件）。其实Oracle数据库的概念和其它数据库不一样，这里的数据库是一个操作系统只有一个库。可以看作是Oracle就...

一个表空间相当于mysql的一个数据库的概念，oracle是分配表空间，而mysql是新建数据库，表的数据，是由用户放入某一个表空间的某个表里，而这个表空间会随机把这些表数据放到一个或者多个数据文件中。 由于 oracle ...

完整的Oracle数据库通常由两部分组成：Oracle数据库和数据库实例。 1) 数据库是一系列物理文件的集合（数据文件，控制文件，联机日志，参数文件等）； 2) Oracle数据库实例则是一组Oracle后台进程/线程以及在...

 一个Oracle实例（Oracle Instance）有一系列的后台进程（Backguound Processes)和内存结构（Memory Structures)组成。一个数据库可以有n个实例。  数据库： Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括（数据文件...

Oracle:一个库可以有多个用户，每个用户有自己的表； MySql:多个用户共享每个库，每个库有自己的表；...通俗来说就是，Oracle的表结构和数据 是与用户对应的，而MySQL的表结构和数据 是与数据库名称对应的； ...

Oracle - 数据库的实例、表空间、用户、表之间关系 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 完整的Oracle数据库通常由两部分组成：Oracle数据库和数据库实例。 1) ...

Oracle,查询 表空间对应的数据文件，用户和表空间对应关系

1.首先是ORACLE的整体结构。 oracle中的一个数据库就是一个实例. oracle的一个用户就是一个Schema（即方案）. ...　实例->用户->表（用户属于数据库实例,表属于某个用户） 所以在oracle下建立 建表空间，建用户，

//当前用户的表 table_name -表名 tablespace_name -表空间名 cluster_name -群集名称 iot_name -IOT（Index Organized Table）索引组织表的名称 status -状态 pct_free -为一个块保留的空间百分比 pct_u...

转载自 Oracle 用户，角色，权限等 权限管理是 Oracle 系统的精华，不同用户登录到同一数据库中，可能看到不同数量的表，拥有不同的权限。Oracle 的权限分为系统权限和数据对象权限，共一百多种，如果单独对用户...

数据库： Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括（数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件）。...一个Oracle实例（Oracle Instance）有一系列的后台进程（Backguound Processes)和内存结构（Mem

１　oracle的数据模式是：用户建在数据库实例上，表建在用户上   不同数据库实例可以建相同的用户；  同一个数据库实例，用户名不能相同；  一个用户可以使用多个表空间；  一个表空间可以被多个用户所使用...

基础概念：Oracle数据库、实例、用户、表空间、表之间的关系 数据库： Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括（数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件）。其实Oracle数据库的概念和其它数据库不一样...

oracle数据库_实例_用户_表空间之间的关系 基础概念：Oracle数据库、实例、用户、表空间、表之间的关系 数据库： Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括（数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件）...

其中A1和B1之前有外键关联关系（A1的有一个字段指向B1），如何跨用户建立两个表之间的外键关系： 1. grant select, insert, update, delete, references, alter, index on B1 to A;  其中，B1是指表，A指用户，...

Oracle是一种数据库管理系统，是一种关系型的数据库管理系统。 通常情况了我们称的“数据库”，并不仅指物理的数据集合，他包含物理数据、数据库管理系统。也即物理数据、内存、操作系统进程的组合体。 查询当前...

首先，需要明白的一点是：数据库的物理结构是由数据库的操作系统文件所决定，每一个Oracle数据库是由三种类型的文件组成：数据文件、日志文件和控制文件。数据库的文件为数据库信息提供真正的物理存储。 每一个...

完整的Oracle数据库通常由两部分组成：Oracle数据库和数据库实例。 1) 数据库是一系列物理文件的集合（数据文件，控制文件，联机日志，参数文件等）； 2) Oracle数据库实例则是一组Oracle后台进程/线程以及在服务器...

完整的Oracle数据库通常由两部分组成：Oracle数据库和数据库实例。 1) 数据库是一系列物理文件的集合（数据文件，控制文件，联机日志，参数文件等）； 2) Oracle数据库实例则是一组Oracle后台进程/线程以及在...

【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）。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

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首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出