day1-java&oracle总结

本文深入探讨Java语言的特点及执行流程,对比解释型与编译型语言,并详细解析Oracle数据库中的不同用户角色及其权限区别,包括scott、sys、system、hr用户及超级用户的职责与权限范围。

java———————

解释型语言:(Python/JavaScript / Perl /Shell)
程序不需要编译,程序在运行时才翻译成机器语言,每执行一次都要翻译一次。因此效率比较低。比如Basic语言,专门有一个解释器能够直接执行Basic程 序,每个语句都是执行的时候才翻译。(在运行程序的时候才翻译,专门有一个解释器去进行翻译,每个语句都是执行的时候才翻译。效率比较低,依赖解释器,跨 平台性好.)


编译型语言
: (C、C++、Delphi)
程序在执行之前需要一个专门的编译过程,把程序编译成 为机器语言的文件,运行时不需要重新翻译,直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高,依赖编译器,跨平台性差些。


java源文件执行过程
.java源文件——》编译器(生成.class字节码文件)——》虚拟机/解释器(JVM)执行.class文件——》机器指令


oracle——————

1.关系型数据库与非关系型数据库:

非关系型数据库的优势:1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

关系型数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。


2.oracle中scott、sys、system、hr的区别以及超级用户SYSDBA、SYSOPER

hr用户是个示例用户,是在创建数据库时选中“示例数据库”后产生的,实际就是模拟一个人力资源部的数据库。


scott 是个演示用户,是让你学习ORACLE用的


sys所有oracle的数据字典的基表和视图都存放在sys用户中,这些基表和视图对于oracle的运行是至关重要的,由数据库自己维护,任何用户都不能手动更改。sys用户拥有dba,sysdba,sysoper等角色或权限,是oracle权限最高的用户。sys用户具有“SYSDBA”或者“SYSOPER”系统权限,登陆em也只能用这两个身份,不能用normal。


system用户用于存放次一级的内部数据,如oracle的一些特性或工具的管理信息。system用户拥有普通dba角色权限。system用户只能用normal身份登陆em,除非你对它授予了sysdba的系统权限或者syspoer系统权限。


[超级用户分两种 SYSDBA和SYSOPER]
SYSOPTER后面字母是operator的意思,也就是操作数据库的人,而SYSDBA 则是管理数据库的人
SYSDBA比SYSOPER的权限还要大,而SYS用户就完全是个SYSDBA,但SYSTEM用户默认是SYSOPER,不过它也能以SYSDBA的权限登陆


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值