数据库

DEM提供了达梦数据库对象管理和数据库监控的功能。https://www.cndba.cn/flynt/article/4241看名字DEM是跟oracle公司的Enterprise Manager管理器差不多的，但是Oracle公司的EM是单独的安装介质，达梦的EM是数据库...

文章目录6 MySQL 集群 Cluster6.1 MySQL主从复制6.1.1 主从复制架构和原理6.1.2 实现主从复制配置6.1.3 主从复制相关6.1.4 实现级联复制6.1.5 主主...NoSQL 数据库6.2.2 数据切分6.2.3 MySQL中间件各种应用6.2.4 Mycat

原文链接：http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 先翻译高速缓存章节，后续有时间再翻译其它章节。翻译内容在原文的目录： 一、数据管理器 数据查询器执行查询操...

本文翻译自Coding-Geek文章...原文链接：http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 紧接上一篇文章，本文翻译了如下章节： Transaction manager(事务管理器) 一、关于ACID...

一，sys用户和system用户的区别 当一个oracle实例创建了之后，会自动创建...sys:所有的oracle的数据字典的基表和动态视图都存放在sys用户中，这些基表和视图对oracle来说是至关重要的，有数据库自己来维护，任何用户不

oracle数据库优化 转自：http://www.cnblogs.com/lodestar/archive/2007/04/19/719933.html （自己保留起来）   这是以前在程序员上发表的一篇文章   1 概述  数据库是信息系统中核心的部分，数据库的...

MySQL数据库 数据的时代 涉及的数据量大 数据不随程序的结束而消失 数据被多个应用程序共享 大数据 数据库的发展史 萌芽阶段：文件系统 使用磁盘文件来存储数据 初级阶段：第一代数据库 出现了网状模型、层次模型...

Memory Manager：Total Server Memory（KB)：SQL Server缓冲区提交的内存（指定服务器已使用内存管理器提交的内存量。），基本等于SQL使用的内存。Memory Manager：Target Server Memory (KB)：为服务器可供SQL ...

关系型数据库基础 安装MySQL 管理数据库和表 函数和存储过程 用户和权限管理 MySQL架构 存储引擎 服务器选项，系统和状态变量 优化查询和索引管理 锁和事务管理 日志管理 备份还原 MySQL集群 1、关系型...

SLES12 SP3 offline install Cloudera ManagerSLES12 SP3 离线安装ClouderaManager Author:Duan Yu 段誉Mail:chinazzbcn@gmail.comor cn-duanyu@foxmail.comSystem and softwareSystem 系统: SLES12 SP3 Software ...

这些测试工具均为博主人肉爬虫出来的，数据来源于： 百度、Google 各大博客、门户网站、论坛 个人测试经验 在整理过程中，我会尽量去官网找到官方对该工具的描述，包括中文和英文，保证原汁原味。 最后按照工具...

1 概述 数据库是信息系统中核心的部分，数据库的高效性、安全性、稳定性、延展性，是项目成功的关键之一。一个好的数据库系统，设计当然是关键，但是就像显微镜的粗调和微调，当软件开发完成后，通过不断的对系统...

K/3 系统性能优化解决方案作者：诗欢--重建索引速度较慢，请在系统空闲时间进行DBCC DBREINDEX(t_icitem)DBCC DBREINDEX(t_item)DBCC DBREINDEX(t_itemclass)DBCC DBREINDEX(t_itemright)DBCC DBREINDEX(t_user)DBCC...

6 MySQL 集群 Cluster 服务性能扩展方式 Scale Up，向上扩展，垂直扩展 Scale Out，向外扩展，横向扩展 6.1 MySQL 主从复制 6.1.1 主从复制架构和原理 6.1.1.1 MySQL的主从复制 ...复制：每个节点都有相同的数据集，...

一个数据库服务器上可以装几个数据库它们都是用sid来标志，例如orcl1,orcl2,orcl3等等，一个数据库如orcl1中可以有多个实例吗？ Oracle数据库，实际上应该是说，我们使用的是Oracle服务server。Oracle服务server...

Oracle数据库备份详解 Oracle官方提供多种备份方式，日常使用最多的有exp/imp常规方式，及数据泵expdp/impdp方式；下面对这两种方式进行详解。 常规方式 exp/imp imp/exp是Oracle导入导出命令，可以用作数据的...

为什么要弄这个东西——我们的项目一开始没有去考虑单机不能承载的问题，现在要考虑了，把java改成分布式的了，但问题又来了，单个数据库有无法支撑多台服务器的查询。怎么办？最先想到的把数据表格放在内存映射里面...

原文链接：http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 先翻译快速缓存章节。兴许有时间再翻译其他章节。翻译内容在原文的文件夹： 一、数据管理器 ...

一、Oracle数据库EXP\IMP\EXPDP\IMPDP使用说明 1．Exp数据导出 1.1．exp关键字说明 关键字说明(默认值) ------------------------------ USERID用户名/口令 BUFFER数据缓冲区大小 FILE输出文件(EX

Oracle 13c OEM 安装测试（13.2.0.0） Oracle 13c OEM 安装手册 Oracle 13C Cloud Control 安装配置图解

本文翻译自Coding-Geek文章:《 How ...原文链接：http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 紧接上一篇文章，本文翻译了例如以下章节： Transaction manager(事务管理器)...

通过实例创建数据库时会有sys，与sysdba两个关系

登录、注册， 数据库连接

 要获得企业管理器控制台的HTTP端口号，可进入$ORACLE_HOME\install目录（可能为F:\oralce\product\...其他用户解锁语句：alter user scott identified by tiger account unlock; Scott脚本 ...SQL:@F:\oracl

在上一篇博文中，我们讲解了如何实现Android的多线程下载功能，通过将整个文件分成多个数据块，开启多个线程，让每个线程分别下载一个相应的数据块来实现多线程下载的功能。多线程下载中，可以将下载这个耗时的操作...

Processor:%Processor Time大于70%有问题 System:Processor Queue Length大于处理器数量的2倍有问题 Memory：Pages/Sec每秒从内存中分配磁盘或者从磁盘分页到内存的页数。不能一直大于1。...

【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）。

全网第一的 Windows 部署课程，体系化，全面化，场景化，自动化，结合企业实际的应用场景，从无到有，从有到优，为大家深入和详尽的介绍 Windows 10 平台之上，提供的各种不同部署工具的应用。结合讲师十年以上的项目经验，提取大量的企业应用场景和实际问题做为结合，详尽的分析和示例，让您一听就懂，一懂就会，学以致用。 学习和掌握 Windows 10 的企业部署，学会单机安装，系统升级，系统替换

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用