做数据挖掘用Sql Server还是oracle比较好实现一点?

Oracle > 开发 [问题点数:20分,结帖人Morgan_ma]
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OracleSql server与Mysql的区别

OracleSql server的区别 Oracle数据库:Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。 它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前...

SQL ServerOracle 以及 MySQL 有哪些区别?

SQL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 如果要说明三者的区别,...

MySql SqlServer Oracle三款 主流数据库的比较

MySql SqlServer Oracle三款 主流数据库的比较

SQL ServerOracle 以及 MySQL 有哪些区别

SQL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 如果要说明三者的区别,...

MySql SqlServer Oracle三者的区别?

对于程序开发人员而言,目前使用最流行的两种后台数据库即为MySQL和SQLServer。这两者最基本的相似之处在于数据存储和属于查询系统。你可以使用sql来访问这两种数据库的数据,因为它们都支持ansi-sql。 还有,这两种...

记录将oracle 的*.dmp转存到sql server过程

DBCP borrowObject failed: java.sql.SQLException...记录将oracle 的*.dmp转存到sql server过程 数据来源 在最近学校老板新接的项目里,需要将*.dmp数据最后存入sql server中。该数据有40G以上。对于曾经没有了解过or

SQL ServerOracle 和 MySQL 区别?

QL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 如果要说明三者的区别,...

SQL ServerOracle 以及 MySQL 有什么区别?

一:从典型应用场景来说 OracleOracle的应用,主要在传统行业的数据化业务中,比如:银行、...电商也有很多使用者,如京东(正在投奔Oracle)、阿里巴巴(计划去Oracle化)。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的

sqlserver可视化工具_数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面...

可视化数据挖掘使数据挖掘变得更简单,建模过程不需要编写代码,非技术出身的业务人员等也可以利用数据做出决策。本书基于Tableau 10.3和IBM SPSS Modeler 18.0编写,详细介绍Tableau数据连接...

Oracle,SQL server ,Mysql区别

最新排名 第一名是:Oracle,第二名是Mysql,第三名是SQL server 摘自:https://www.zhihu.com/question/19866767/answer/14942009历史: Oracle成立于1977年,早期的理论基础,反而来自于一篇IBM的论文《A ...

Oracle ,My SQLSQL Server的区别

像access一样的文件型数据库,但比access强百倍,是真正多用户多任务的数据库系统,从Linux上移植过来的,安全性非常,完全可以作为大型数据库使用,不过大部分操作是在dos下进行,虽然也有第三方开发的图形界面但...

mysql/sqlserver/oracle

1. ORACLEoracle 能在所有主流平台上运行(包括windows)。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支 持.oracle并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来...

Oracle, Mysql及Sql Server的区别

从事技术工作以来,算是把关系型数据库SQL ServerOracle, MySQL均了一遍,本文参考网友的梳理,一下知识总结。 源头说起  Oracle:中文译作甲骨文,这是一家传奇的公司,有一个传奇的大老板Larry ...

ORACLESQLSERVER、MYSQL与DB2的区别

--平台性: Oracle、MYSQL与DB2可在所有主流平台上运行; SQL Server只能在Windows下运行; --安全性: Oracle的安全认证获得最高认证级别的ISO标准... --数据类型、函数、sql语句: oracle中有复合数据类型...

mysql、oracleSQL server数据库的区别

SQL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 1.Oracle:最贵,功能最多...

mysql、sql serverOracle的优缺点

MySql 优点  MySql是一个快速、多线程、多用户的SQL数据库服务器。几乎是免费的,支持正规的SQL查询语言和采用多种...多线程和C语言实现的MySql能很容易充分利用CPU。  MySql可运行在不同的操作系统下。简单地

如何使用 SQL数据进行分析?

如何使用 SQL数据进行分析? 前言 我们通过 OLTP(联机事务处理)系统实时处理用户数据,还需要在 OLAP(联机分析处理)系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据使用 SQL 进行数据分析的几...

使用 Oracle GoldenGate 在 Microsoft SQL ServerOracle Database 之间复制事务

http://www.oracle.com/technetwork/cn/articles/datawarehouse/oracle-sqlserver-goldengate-1396114-zhs.html   使用 Oracle GoldenGate 在 Microsoft SQL Server 和 Oracle Database 之间复制事务 作者:...

浅析mysql、sql serveroracle的区别

SQL,在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性。排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了。 如果要说明三者的区别...

转:SQL ServerOracle和DB2

SQL ServerOracle和DB2是当今比较流行的几种数据库软件,下面从几个方面进行比选: SQL Server SQL Server是微软公司推出的数据库产品,与其他数据库产品相比明显地具有强大性、易用性和低廉的价格三者的综合优势。...

goldengate sqlserver mysql_使用 Oracle GoldenGate 在 Microsoft SQL Server 和 Oracle Database 之间...

大多数关注数据复制的 Oracle 技术专家都熟悉 Oracle Streams。在 2009 年之前,Streams 一直是推荐使用...Oracle 现在鼓励客户使用Oracle GoldenGate(Oracle 融合中间件系列的组成部分)来满足新应用中的数据复制需...

sql数据库去重语法_oracle大数据去重sql语句

Oracle LogMinerOracle LogMiner 是Oracle公司从产品8i以后提供的一个实际非常有用的分析工具,使用该工具可以轻松获得Oracle 重作日志文件(归档日志文件)中的具体内容,特别是,该工具可以分析出所有对于数据库操作...

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)。

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。

EXCEL VBA编程(excel办公高手必经之路)

宏基础 VBA编程基础 常用语句(分支、循环语句的基础及应用) VBA结合工作表的函数功能的应用等 如果您会了所有的excel技能都不能解决工作的数据问题。那请选择VBA技术完成。本季主要讲解关于VBA的基础知识。为走向更高阶的excel技术打下基础。为更高效的办公打下基础。

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。

C语言实战之学生成绩管理系统

通过C语言开发一个简单的项目:学生成绩管理系统 1.C语言知识点的综合运用,加深对C语言的理解,学会结构化编程的思想 2.熟悉企业软件开发的基本流程,树立软件工程的思维和概念 3.具备独立开发一个小型甚至中型软件的能力:XX管理系统 4.具备企业初级工程师的能力和水平,实现从学生到工程师的初级跨越 关注更多新教程,可以关注微信号:armlinuxfun(嵌入式工程师自我修养) 让学生通过一个C语言项目的开发,熟悉软件工程流程,树立软件工程和模块化编程的概念和思维,具备独立开发一个小型甚至中型C语言项目的能力。完成从学生到企业初级工程师的零基础跨越。

数据结构基础系列(7):图

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7部分“图”,介绍图的相关概念图的存储结构和基本运算,深度优先和广度优先的遍历以及小生成树等其他运算。 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7部分,具体目标包括:掌握图的相关概念;重点掌握图的邻接矩阵和邻接表各种存储结构;重点掌握图的基本运算,包括创建图、输出图、深度优先遍历、广度优先遍历算法;掌握图的其他运算,包括最小生成树、最短路径、拓扑排序等算法。能够灵活运用图解决一些综合应用问题。

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