（注：以下数据库备份与恢复的试验环境均为 Windows XP + IBM DB2 V9 企业版，同样的语句也在 AIX 5.2 + IBM DB2 V8.2 环境下验证通过）。 一、数据库备份的重要性 在信息日趋发达的时代，数据显得尤其...

1968:IBM 在 IBM 360计算机上研制成功了IMS V1，这是第一个也是最著名的和最为典型的层次型数据库...1973:IBM研究中心启动了System R项目，研究多用户与大量数据下关系型数据库的可行性，它为DB2的诞生打下了良好基础。

DB2是IBM在美国开发的一组关系数据库管理系统。它的主要操作环境是UNIX(包括IBM自己的AIX)，Linux，IBMi(以前称为OS/400)，z/OS和Windows服务器版本。在工作中遇到了这种情况，该项目需要连接到IBM的关系数据库(DB2)...

本系列重点介绍您可以从IBM BPM中的BPMDB数据库中学到的内容，以防止出现问题并解决问题。 本系列的前两部分重点介绍IBM DB2。 第1部分描述了用于Linux®，UNIX®和Windows®的IBMDB2®的数据...

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持续可用性、应用程序集群透明度和极限容量：无论在怎样的市场营销资料中，这些热门关键词总是与 IBM DB2 pureScale 密不可分。但它们真正的含义是什么？ DB2 pureScale 绝不只是一项特性，而是一种观察 DB2 数据

本系列重点介绍您可以从IBM®Business Process Manager（BPM）中的BPMDB数据库中学到什么，以防止出现问题并解决问题。 本系列的前两部分重点介绍IBM DB2。 第1部分描述了用于Linux®，UNIX®和Windows®的IBMDB2®...

感谢博客园不再封杀，差点儿搬家的念头都产生了，博客园还是有大胸怀，继续留在博客园写口水文应该没错，娱乐自己、娱乐大家，给枯燥的编程生活增加一点儿笑料，也给大家充当个开心果，让大家高兴一下下、轻松一下下...

DB2数据库认证系列教程——IBM DB2认证考前必备     IBM DB2认证 IBM DB2 认证是求职的敲门砖，也是很多 DB2 爱好者热衷追求的目标。本专题收集整理了IBM DB 2数据库认证相关的技术资料和相关教程...

以下是一些需要了解如何执行JDBC跟踪的实例示例： 搜索程序逻辑或初始化错误-数据库连接可能由于URL错误而失败，一次又一次地调用预期要执行的查询，由于事务定义不正确而可能导致数据库不一致，并且以此类推。 ...

InfoSphere Guardium是一个企业信息数据库审计和保护解决方案，可帮助企业跨各种关系和非关系数据源（例如Oracle，Teradata，IMS，VSAM，Microsoft SharePoint，IBM Netezza和DB2 for z / OS）保护和审计信息。...

简介 虽然 IBM DB2 Content Manager 家族中的每种产品历史都不长，且各有长处，但都可以纳入 Enterprise Content Management (ECM) 这个大范畴内，在这个大范畴内，各产品又分别归属于一个特定领域。...

IBM DB2 Alphablox 8.3 build 149 安装过程信息已将 DB2 Alphablox 配置为连接到 DB2 OLAP Server v8.1/Essbase Server 6.5要连接到更新版本的 DB2 OLAP 或 Essbase，请运行 ChangeEssbase 实用程序。ChangeEssbase ...

带你深入了解IBM DB2的通信与连接过程（二）   投稿 打印 MSN推荐 博客引用  大 | 中 | 小 2008-9-17 导读：本文主要介绍了连接集中器以及DB2 V9.5 新特性。 关键词：IBM DB2 通信与连接过程 DB2的代理 ...

Ref_:_SQLSTATE_IBM官方参考文档[中文]https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_11.1.0/com.ibm.db2.luw.messages.doc/doc/rdb2stt.html Ref_:_SQLSTATE_IBM官方参考文档[英文]...

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试： 7 ★软件测试的目的、意义：（怎么做好软件测试） 7 3.软件生命周期： 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型： 8 V模型 9 2.内部测试 10 ...

1. Given the following UPDATE statement: UPDATE address2 SET house_building= (SELECT building FROM address1 WHERE address2.id = address1.id) WHERE house_building IS NULL Which of the f

全部下载part1-part6才能解压，共计580M。sqldbx连接db2必备 IBM 数据服务器客户机...对于全面了解客户机程序包的内容并且需要其他功能部件的客户，此客户机程序包是其首选 IBM 数据服务器驱动程序程序包的替代项。

JavaWeb知识点总结

但是首先，您需要从项目中收集此连接器(FastReport.Net最新安装包下载：https://www.evget.com/product/1861/download)：С:Program Files (x86)FastReportsFastReport.NetExtrasConnectionsFastReport.DB2生...

Linux下安装DB2数据库步骤来源：https://blog.csdn.net/sunrier/article/details/7826233前言: 最近有些项目在Linux下使用的是IBM的DB2数据库,感觉没MySQL那样容易了解深入,可能是DB2数据库更倾向于商业化,没MySQL...

IBM Data Studio 包含了开发数据库存储过程的所有功能，同时提供了对 DB2 v9 的 XML 功能的支持。 本文将通过一个开发实例介绍 IBM Data Studio 是如何帮助我们进行存储过程开发的。 项目实例介绍 在开始使用 ...

开始使用DB2时，一直使用的是它自带的[DB2控制中心]，使用起来非常不方便：不便于保存SQL语句、连接经常断开、经常出现“无... 从一开始就一直试图安装Toad For DB2，它安装前必须要有.net框架支持。按照安装过程中的

本文详细描述了 DB2 Universal Database(DB2 UDB)代理的工作原理以及连接集中器的特性，并对 DB2 连接上常见的问题及代理的优化作了详细的分析。document.write("");　本文详细描述了 DB2 Universal Database(DB2 ...

http://www.microsoft.com/china/sql/prodinfo/compare/ibm/mythsrealities.mspx 产品信息 > 数据库系统对比 ...IBM DB2 UDB 和 SQL Server 2000 ...IBM DB2 和 SQL Server 2000 ...神话 #1：IBM DB2 UDB 是...

一、DBA技术 　1、作为一个DBA，你必须要精通SQL命令、各种数据库架构、数据库管理和维护、数据库调优，必要的时候，还需要为开发人员搭建一个健壮、结构良好、性能稳定的数据库环境。 　2、数据库是构建在操作系统...

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【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）。