Oracle实验三、基于大数据集的数据库操作

一、目的与要求 本实验主要是熟悉ORACLE的基于大数据集(记录达到千万级)的相关数据库操作包括生成海量测试数据的更新操作、基于海量数据的索引维护、表空间、分区、视图、序列及相关的统计分析。 二、操作环境 同实验一 三、实验内容 1.以常用“名字大全”与“百家姓”数据集为基础,生成不小于1千万条stud记录,要求,姓名的重复率不超过10%,学号以ABCD17EFGH为格式模板,即其中17是固定的,AB为从01到80,CD为从01到90,EF为01到50,GH为01到32;性别中,男、女占比为9
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Go语言基础 --流程控制

流程控制是每种编程语言控制逻辑走向和执行次序的重要部分 Go语言中最常用的流程控制有if和for,而switch和goto主要是为了简化代码、降低重复代码而生的结构,属于扩展类的流程控制。 if else(分支结构) if条件判断基本写法 Go语言中if条件判断的格式如下: 1 if 表达式1 { 2 分支1 3 } else if 表达式2 { 4 分支2 5 } else{ 6 分支3 7 } 当表达式1的结果为true时,执行分支1,否
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苏打罐的压垮模拟

本文采用WorkBench的Explicit Dynamics和autodyn模块对苏打罐的压垮进行了模拟仿真。 Workbench中的Explicit Dynamics模块是由AUTODYN传承演化过来的,当然到目前为止,还没有100%的继承,估计有些功能要留待于未来的版本继续完善了,不但能够解决固体相互作用的显式动力分析(拉格朗日算法),也能够做流体的模拟(欧拉算法)。 如果你觉得Explicit Dynamics这个模块还不够完善,你还可以直接使用 AUTODYN来解决你的问题。 本文主
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JAVA基础---2. 常量

常量分类: 字符串常量:双引号括起来的就是字符串常量,"abc"、"你好" 整数常量:100、200... 浮点数常量: 1.1、-3.14... 字符常量:单引号括起来的就是字符常量,'A'、'中'... 布尔常量:仅true、false 空常量:null(没有任何数据)
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NOde.js的安装和简介

1、nodejs的安装 1.1 检测nodejs的版本 node -v (version:版本) 1.2 path配置nodejs 的环境变量(当前版本都是自动安装配置环境变量)指令: path 1.3 npm(node package mangment)node包管理工具 node之前版本是和npm分开的,两个模块是分别安装的,现在把npm打包到了node安装程序里面 2、什么是nodejs? nodejs是javascript的运行环境,是一个执行js文件的平台。 nodejs存在类似于,
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Monthly Expense (二分法)

------------恢复内容开始------------ https://blog.csdn.net/u012469987/article/details/50897291 利用二分法求最小化最大值和最大化最小值 https://www.cnblogs.com/Sunnie69/p/5423817.html 思路从单点最大值到总和之间二分,保证右半区间正确的情况下减少左半区间的边界。 #include<iostream> #include<math.h> #include<string.h
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MySQL 多字段联合去重删除重复数据保留id最小的一条

DELETE FROM 表名 WHERE (字段1,字段2,字段3) IN (SELECT 字段1,字段2,字段3 FROM (SELECT 字段1,字段2,字段3 FROM 表名 GROUP BY 字段1,字段2,字段3 HAVING COUNT(*)>1) s1) AND id NOT IN (SELECT min(id) as id FROM (SELECT id FROM 表名 GROUP BY 字段1,字段2,字段3 HAVING COUNT(*)>1) s2); 参考 htt
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redis深入学习

Redis持久化 官方文档: https://redis.io/topics/persistence 1.RDB和AOF优缺点 RDB: 可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照,把当前内存里的状态快照到磁盘上 优点: 压缩格式/恢复速度快,适用于备份,主从复制也是基于rdb持久化功能实现 缺点: 可能会丢失数据 AOF: 类似于mysql的binlog,重写,、每次操作都写一次/1秒写一次,文件中的命令全部以redis协议的格式保存,新命令会被追加到文件的末尾 优点: 安全,有可能会丢
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IOC架构设计之Dagger2架构设计(三)

阿里P7移动互联网架构师进阶视频(每日更新中)免费学习请点击:https://space.bilibili.com/474380680 一、概述 Dagger2依赖注入框架的好处: 依赖的注入和配置独立于组件之外 依赖对象是在一个独立、不耦合的地方初始化,当初始化方式改变的时候修改的代码少。 依赖注入使得单元测试更加简单。 Dagger2相对于其它框架的优点: 编译期生成代码,有错误会在编译期报出。 错误可追踪。 易于调试。 Dagger2的缺点: 缺少灵活性。 没有动态机制。 二、Dagge
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混凝土爆炸破坏模拟

本文采用WorkBench的autodyn模块对混凝土爆炸破坏进行了模拟仿真。 本文主要参考** ANSYS Autodyn 简介II Explosive Demolition of Concrete ** 目标和过程 对混凝土板的爆炸破坏进行模拟。 打开AUTODYN 设置为二维轴对称模拟 对混凝土采用Lagrange建模 对爆炸物采用Euler建模 添加Euler/Lagrange相互作用 计算 第一步:打开AUTODYN 按照类似如下路径,双击autodyn.exe打开软件。 第二步:新
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Educational Codeforces Round 32【A,B,C】

A。 水题 1 #include<bits/stdc++.h> 2 3 using namespace std; 4 #define int long long 5 int arr[25000]; 6 signed main(){ 7 int n; 8 cin>>n; 9 for(int i=1;i<=n;i++){ 10 cin>>arr[i]; 11 } 12 int ans=0; 13 for(in
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Android架构组件JetPack之LiveData的工作原理(一)

阿里P7移动互联网架构师进阶视频(每日更新中)免费学习请点击:https://space.bilibili.com/474380680 前言 本篇文章主要讲解LiveData工作的原理,如果还不知道LiveData如何用的话,请参考官方文档。 LiveData的讲解涉及到了Lifecycle的知识,如果你还不了解LifeCycle,请参考文档LifeCycle介绍。 介绍 LiveData是一个数据持有类,它可以通过添加观察者被其他组件观察其变更。不同于普通的观察者,它最重要的特性就是遵从应用
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如果不想在django 的settings中保存mysql数据库的密码

如题,你可以编写一个配置文件,用'OPTIONS' 将该配置文件导入进来,这样你发布到git上的源码上就没有你的数据库密码了. 这是django推荐的方法. # settings.py DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'OPTIONS': { 'read_default_file': '/path/to/my.cnf',  # 可以
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mysql——导入文本文件——用mysqlimport命令

CMD进入DOS窗口执行: mysqldump -u root -p123 -T C:\Users\del\Desktop see cr01 --fields-terminated-by=',' --lines-terminated-by='\r\n' mysqlimport -u root -p123 see C:\Users\del\Desktop\cr01.txt --fields-terminated-by=',' --lines-terminated-by='\r\n' ==
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容器的跌落测试

简介 参考ANSYS Autodyn 简介,采用WorkBench的Explicit Dynamics对一个装水的容器跌落到固壁上进行模拟。 主要步骤 导入模型 设置材料 打开Mechanical模块 划分网格 应用初始条件 求解 导入模型 打开ansys workbench,新建一个Explicit Dynamics算例。导入模型filled_container.agdb。 打开材料编辑,从Explicit Dynamics material数据源中添加Air(Atmospheric)和Wa
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Scikit-learn:6.半监督学习模型

一、标签传播算法 scikit-learn 有两个类实现了标签传播算法: LabelPropagation:迭代过程: 执行标签传播:$F^{<t+1>}=PF^{<t+1>}$ 。 重置$F$ 中的标签样本标记:$F_l^{<t+1>}=Y_l$,其中$F_l$ 表示$F$ 的前$l$行。 LabelSpreading:迭代过程:$F^{<t+1>}=\alpha SF^{<t>}+(1-\alpha)Y$
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AI推荐Postman测试语音合成接口?是的,我请的神秘嘉宾被围观了。

几大云服务商都已经开放了AI语音合成接口,测试效果很好。使用Postman调用接口非常方便,不用堆代码,就顺利将ta请到了课程现场,请看ta的演讲稿: 大家好,我是那个刚被围观的AI嘉宾(此处有掌声),很荣幸为大家推荐今天的课程:Postman赋能API接口测试和集成。说来也是缘分,Postman也帮助我更加容易和大家一起合作,如果您还没有掌握Postman使用技巧,那就继续学习今天的课程吧! 要听ta的声音,请到课程现场:【1小时掌握8个使用技巧】赋能API测试和集成,Postman可以这样
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Scikit-learn---7.隐马尔可夫模型

scikit-learn 0.17之后就不再支持隐马尔可夫模型,而是将其独立拎出来作为单独的包。其中: hmmlearn:无监督隐马尔可夫模型 seqlearn :监督隐马尔可夫模型 一些通用的参数: verbose:一个正数。用于开启/关闭迭代中间输出日志功能。 数值越大,则日志越详细。 数值为0或者None,表示关闭日志输出。 tol:一个浮点数,指定收敛的阈值。 random_state:一个整数或者一个RandomState实例,或者None。 如果为整数,则它指定了随机数生成器的种子
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习题:唱、跳、rap和篮球(生成函数)

题目 传送门 思路 很容易可以发现正向来求是瞬间爆炸的 正难♂则反 于是我们思考总的方案数来求不符合的方案数来进行容斥 我们假设至少有不相交的i段是唱跳rap篮球 我们考虑枚举这i个区间的起点位置,那么总方案数是\(C_{n-3i}^i\)种方案 为什么是3*i呢? 题意中有明确只要连续的4个人,并且只要这4个人当中集齐了唱跳rap篮球就行,对顺序没有要求 也就是我们对于一个区间,我们的后三个位置不能再次选择,因为选择之后就会违背我们对枚举的i段的定义 这里说的不能再次选择,指的是某一段唱跳r
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'statusBarFrame' was deprecated in iOS 13.0: Use the statusBarManager property of the window scene i

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