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最近感觉心态不怎么平静，在公众号上写的文章并没有之前那么让读者喜爱，当然也是有读者反映。在之前发的几篇是直接转载别人的，所以如果有不好的阅读体验还请大家谅解，小编还是会一直坚持写下去的。
1、ORA-00942表或视图不存在 原因： 1、没有创建成功相应的数据库表，导致查询出错 2、在设置登陆参数（Oracle用户）不一致，比如使用的是Oracle自带的scott用户，然而我们却
---------如何将excel数据导入到oracle中 -- first，要导入的数据excel表中的字段要与数据库表字段一致 --then 打开pl/sql ,点击菜单栏tools--ODBC Importer , Users/System DSN 一栏选Excel Files User Name Password 自己填 next Connect --选中要导入的标准格式的excel 点击 确定按钮 table页 data from odbc /data to oracl
oracle: 使用UTL_HTTP向一个不存在的ip发起链接请求，若返回页面大幅度延迟则可判定为oracle
向Emp表中批量插入100条数据，需要插入数据的列为empno，ename以及sal.这三个字段对应的数据分别为empno列的数据通过序列emp_seq自动生成，ename列的数据为字符串 "name"+循环次数i组成、sal的数据有随机生成的10000以内的整数构成。
参考文档：http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module
mongodb的文章总结上会有一系列的文章，顺序是先学会怎么用，在学会怎么用好，戒急戒躁，循序渐进，跟着我一起来探索交流。
ORA-03113: end-of-file on communication channel
开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第32天，点击查看活动详情
一、试验环境： A机：IP：10.1.8.201 OS：WindowsServer 2003 Standard Edition SP1； DB：Oracle 10g Enterpr
WebFirst 是一新代的 代码生成器，用法简单，功能强大，支持多种数据库 ，具体功能如下：
上次小编安装好了MySQL以及Navicat Premium 15，于是小编决定先学习MySQL基础啦。可能会有小伙伴会问现在又用不到，学它干嘛，很多东西的价值并不是在当时就能体现出来的，它必然是一个长期的过程。就如读书一样，虽然小编对其它文学书籍的阅读少了许多，但还是会时不时看看，总觉得阅读能让人摆脱些困惑，哈哈哈，扯远了。
来继续学习MySQL啦，上次讲完基础知识后，下面就可以来实际上手操作，比如数据库的创建，增删改查（主要为库操作）等。
本篇给大家继续介绍中国科学院&&微信AI团队今年入围ACL的两篇文章，这两篇文章都是关于神经网络翻译。其中第一篇主要解释了暴露偏差和过度校正现象，提出了一种新的解决方法并该方法与试图解决该类问题的其他方法进行了对比。第二篇针对神经机器翻译模型，非自回归模型容易产生过翻译和漏翻译错误，作者提出了Reinforce-NAT、FS-decoder来为非自回归模型引入序列信息。
Recovery : 应用onine redo logs 和归档日志将数据库做向前恢复
④ 此时你在查看该表，可以发现表名已经被修改，同时comm字段也被删除了；
“我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第2篇文章，点击查看活动详情”
上面的论文formulate the data parameter and curriculum learning approach as a modification altering the logits input of the loss function.
目录 安装(CentOS6.8) 下载、解压并编译 wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.0.tar.gz tar xzf redis-2.
本文记录从无到有部署一个CentOS 7+Oracle 11gR2单实例，做为主要学习试验环境，毕竟只有敲过并运行过的代码才是属于自己的，光看书是看不到多少知识的。
嗨咯，前两天总结记录了离线版centos8下docker的部署笔记，今天正好是2021年的最后一天，今天正好坐在本次出差回家的列车上，车上没有上面事做，索性不如把本次离线版centos8环境安装的其他过程做一次总结记录，岂不美哉。
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
原作者：Bane Radulovic 译者： 邱大龙 审核： 魏兴华 DBGeeK社区联合出品 原文链接：http://asmsupportguy.blogspot.sg/2014/05/disk-group-attributes.html ASM Disk Group Attributes 磁盘组的属性是ASM 11.1版本引入的，是磁盘组层面而非ASM实例层面的。磁盘组的属性有一些只能在创建磁盘组时指定，有一些只能在创建之后指定，还有一些可以在任何时候指定。 本篇内容是对本系列文章-【ASM
来自数据的力量 您好，喜欢数据分析的初学者： 十年生死两茫茫 数据人，忙忙忙 良辰美景，平添我凄凉 一天早晚闲不住 调研急 报告狂 夜来思路忽闪现 寻笔记 怕遗忘 需求多变 改改又何妨 料得午夜加班时 听家人 鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y（目前在知名电商从事系统开发和维护）一些建议，才突然发现自己在这个领域打滚了一段时间
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了关于StreamSets的一些文章，参考《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入K
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建，查询，更新和删除数据 不同的存储引擎提供不同的存储机制，索引技巧，锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能，现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎
导读：在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。本文是一位资深数据分析师对数据分析感兴趣的新人 Y一些建议，尽管不全面，但或许能够给新人一些借鉴。如有不妥地方，请各位数据大牛轻拍。 一、数据分析师有哪些要求？ 1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。 3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的
客户有一套测试库主机宕机，主机启动后，数据库启动报ORA-00600 [4194]，本文介绍处理过程。
配置和管理Oracle 集群软件 1.1创建服务器池 crsctl add serverpool testsp -attr "MAX_SIZE=5" 1.2 评估服务器池的添加 crsctl eval add serverpool sp1 -explain 1.3 删除服务器池 crsctl delete serverpool sp1 1.4 启停scan srvctl start scan srvctl stop scan srvctl stop scan -scannumber 1.5 显示scan 的
和 MyBatis-03 MyBatis XML方式之select元素比起来，insert要简单的多。 只有让它返回主键值时，由于不同的数据库的主键生成方式不同，这种情况会复杂一点。
这里我用的是官方给的数据库，即编辑页面，是一个简单的demo，没有签章等功能，这个控件是需要购买的，不购买的话有试用版，但虽然可以用，但保存会有有使用字样的图片，而且外面的框上也会有使用字样。
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析的原因 1、有
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 卿云 本文介绍了SaaS估值新模型SANE的实践情况，可以帮助投资人筛选有增长趋势的低估值公司，以免错失市场良机。报告中的调查数据集包括55家目前上市的S
1、 前言 对于数据库而言，在日常开发中我们主要的关注点有两块，一个是schema的结构设计，另一个就是索引的优化，这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分，自然也是我们花费精力最多的部分； 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段，包括数据库的一半范式、反范式设计、数据切分、数据路由与合并等等 2、 Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则，它提供了数据结构化的理论基础，有效地保证了数据的一致性，应该说，关系型数据库就是在范式的基础上才成长起来的。 数据库的
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