OCP-1Z0-052-V8.02-136题

本文介绍了一个使用数据库链接来实现跨数据库服务器数据访问的例子。场景涉及两个数据库服务器SEMP和SACCT,分别存储员工信息和应付账款信息。通过设置数据库链接,应付账款部门能够从SEMP服务器提取员工信息进行交叉验证。

136. You have two database servers SEMP and SACCT. The database in the SEMP server maintains the

employee information and the database in the SACCT server maintains the accounts payable information.

The employees submit the expense reports to the accounts payable department. A user of the accounts

payable database wants to extract the employee information from the database in the SEMP server for

cross-verification. 

Which schema object enables the user to access the information from the remote database?

A.Cluster

B.Database link

C.Mapping table

D.Materialized view

Answer: B  

答案解析:
你有两个数据库服务器SEMP和SACCT。在SEMP服务器的数据库维护员工信息,在SACCT服务器的数据库维护应付帐款信息。
员工 向应付帐款部门提交开销报告,应付账款数据库用户要从SEMP服务器的数据库提取员工信息从而进行交叉验证

What Are Database Links?

A database link is a pointer that defines a one-way communication path from an Oracle Database server to another database server. The link pointer is actually defined as an entry in a data dictionary table. To access the link, you must be connected to the local database that contains the data dictionary entry.

A database link connection is one-way in the sense that a client connected to local database A can use a link stored in database A to access information in remote database B, but users connected to database B cannot use the same link to access data in database A. If local users on database B want to access data on database A, then they must define a link that is stored in the data dictionary of database B.

A database link connection allows local users to access data on a remote database. For this connection to occur, each database in the distributed system must have a unique global database name in the network domain. The global database name uniquely identifies a database server in a distributed system.


 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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