Oracle字符集的怪现象

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Oracle 11gR2修改服务器端字符集

查看字符集编码的命令为: SQL> select userenv('language') from dual; USERENV('LANGUAGE') ---------------------------------------------------- SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK 他的组成如下:NLS_LANG =...

mysql字符集导出_mysql 导入导出字符集问题

Mysql数据导入导出的时候,注意下是否需要指定字符集,尤其是使用某些工具导出的时候,默认已经使用了某种字符集导出的,所以导入的时候需要指定才行,否则会出现乱码的现象。下面是一些字符集设置的:MySQL从4.1...

mysql 导入导出字符集问题

Mysql数据导入导出的时候,注意下是否需要指定字符集,尤其是使用某些工具导出的时候,默认已经使用了某种字符集导出的, 所以导入的时候需要指定才行,否则会出现乱码的现象。 下面是一些字符集设置的...

Oracle数据库优化

出处:https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/08/1900127.html1.数据库访问优化法则要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的...

运维面试笔试题

一.基础面试 (一).python面试题 1.利用Python打印前一天的本地时间,格式为’2016-03-29 13:58:34’ print(time.strftime(’%y-%m-%d %H:%M:%S’,time.localtime(time.time()-86400))) 2.用Python将‘123456’反转为...

ORACLE 数据库 SQL 优化

出处:   ...   ... ...要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点,如下载时网络速度可能会是瓶颈点,本地复制文件时硬盘可能会...

mysql 和Oracle的数据库详解性能优化

出处:https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/08/1900127.html1.数据库访问优化法则要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的...

初识Ibatis-用odp.net连接oracle11g

说来也,工作一直是.Net+Oracle这个平台,与sqlServer没有一点机缘。 多年以来,一直放弃使用Hibernate,不愿受制于Relation Table和Object严格的映射关系。为了方便,自己实现了一个简单的中间件,使用...

Oracle】wmsys.wm_concat函数字段值为空

这个是因为字符集的问题,和...至于为何会出现chr(0),这就是因为WM_CONCAT函数的问题了,可能它对于多种字符集的处理不是很好吧,所以如果里面的参数不用to_char处理一下,就有可能出现乱码甚至为空的现象。 像这样

前端面试经典题目合集(HTML+CSS)

(整理自网络,侵删)1、浏览器页面有哪三层构成,分别是什么,作用是什么? 构成:结构层、表示层、行为层 分别是:HTML、CSS、JavaScript 作用:HTML实现页面结构,CSS完成页面的表现与风格,JavaScript实现... ...

Resin+Nginx在Ubuntu下出现的编码问题

在本地测试机上装了ubuntu系统来运行nginx+resin+oracle的网站程序 因为历史遗留问题,网站的编码格式混杂了utf-8,gbk,gb2312,但是前台主要展示页面使用的还是gbk 正式环境使用的是CentOS 5系统 没想到用了半天...

"机",莫非oracle的bug?

今天在写sql时发现一个问题,一varchar2字段值为"汽机"。toad中模糊查询时使用like %机,报错“未结束的字符串”,但精确查询时(="汽机")或like "汽%"时能检索出该记录,不死心重新update...看来跟toad的字符集有关系。

如果有人问你数据库的原理,叫他看这篇文章

关系型数据库无处不在,而且种类繁多,从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata 。但很少有文章讲解数据库是如何工作的。你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库原理』,看看结果多么的稀少【译者注:百度为您找到...

谷歌三大核心技术

转自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7244798 转自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7244981 转自:... 本文转载了Google的三大核心技术,作为学习的记录需要的时候及

牛客网-精华专题-前端校招面试题目合集

前端校招面试题目合集 501HTML HTML 浏览器页面有哪三层构成,分别是什么,作用是什么? 构成:结构层(structural layer)、表示层(presentation layer)、行为层 (behavior layer) 分别是:HTML、CSS、...H...

JAVA开发全集

soap消息的分析和消息的创建和传递和处理 @WebService public interface IMyService { ... public int add(@WebParam(name="a")int a,@WebParam(name="b")int b);... @WebResult(name="us

NoSQL数据库笔谈

序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual...

数据库性能优化详解

1.数据库访问优化法则 要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点,如下载时网络速度可能会是瓶颈点,本地复制文件...

SQL 转置计算

转置是 SQL 常见算法,本文细分为行转列、列转行、动态转置、关联转置等多种情况,分别进行算法分析并给出案例代码。对于 SQL 难以实现的转置,还给出了方便的 esProc 解决方案, 通过以下文章了解详情。...

【干货分享】前端面试知识点锦01(HTML+CSS篇)—— 附答案

1. 浏览器页面有哪三层构成,分别是什么,作用是什么?参考答案 构成:结构层、表示层、行为层  分别是:HTML、CSS、JavaScript  作用:HTML实现页面结构,CSS完成页面的表现与风格,JavaScript实现一些... ...c、...

CSDN 数据技巧

取 Access640-605 Remote Access 2.0 考试大纲Access Violations(访问冲突)ACCESS97关于数据库安全的几个问题AccesS密码的打击Access数据库操作中出现的怪现象Access数据库导入Mysql的方法之一ACCESS数据库防止下载...

数据库优化

出处:https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/08/1900127.html1.数据库访问优化法则要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的...

深刻理解数据库原理(强烈推荐)

一提到关系型数据库,我禁不住想:有些东西被忽视了。关系型数据库无处不在,而且种类繁多,从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata 。但很少有文章讲解数据库是如何工作的。你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库...

中文件编码方式_Unicode 及编码方式概述

背景概述我们都知道计算机是不能直接...利用比特位序列来代表字母,数字,图片,符号等,我们就需要一个存储规则,不同的比特序列代表不同的字符,这就是所谓的“编码”。反之,将存储在计算机中的比特位序列(或者叫...

【转】Unicode 及编码方式概述

背景概述 我们都知道计算机是不能直接存储...利用比特位序列来代表字母,数字,图片,符号等,我们就需要一个存储规则,不同的比特序列代表不同的字符,这就是所谓的"编码"。反之,将存储在计算机中的比特位序列(或...

shell导出txt乱码_linux下csv导出文件中文乱码问题

近日在服务器端通过导出csv文件,将数据从linux服务器端保存到windows桌面端,以便用户可以通过excel打开使用数据。但是在使用excel打开csv文件时,出现了中文乱码的情况,但是使用记事本打开没有问题。...

shiyan

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zabbix源码安装

1.zabbix-server安装 下载zabbix-3.4.11.tar.gz软件包到/usr/local目录,同时新建一个/usr/local/zabbix的目录,准备把zabbix安装到这个文件夹下。然后解压缩源码包,查看: [root@bogon zabbix-3.4.11]# ls ...

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)。

区块链技术与应用视频课程【基础篇】

结合案例,通俗易懂为大家剖析什么是比特币,什么是区块链。 比特币和区块链究竟有哪些价值,有着怎样的发展趋势,各国态度如何,给我们普通人带来了怎样的职业发展机遇。 1. 说人话,对区块链技术趋势及应用有基本认识 2. 了解比特币以太坊等代币,ICO,挖矿等概念 3. 区块链投资建议及职业发展机遇

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