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我也要
Mysql/Oracle
MySQL与Oracle字段类型对比及迁移指南
oracle自增 oracle类型 mysql和oracle类型对比
mysql中的实现字段或字符串拼接的三种方式
- 自定义字符串分隔符SELECT GROUP_CONCAT(字段名 SEPARATOR '分隔符号') from 表名;-- 示例：-- 字段去重排序和自定义分隔SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT 字段名 ORDER BY 字段名 asc或desc SEPARATOR '分隔符号') from movies;-- 示例。
告别‘Duang’的一声：手把手解决RK3588开发板PCIe初始化卡死问题（DTS修改实战）
本文详细介绍了解决RK3588开发板PCIe初始化卡死问题的完整过程，包括问题诊断、DTS文件修改及编译烧写步骤。通过禁用未使用的PCIe硬件资源，有效解决了启动卡死问题，为嵌入式开发者提供了实用的调试方法和经验总结。
MySQL返回字段连接一块
无论是使用CONCAT函数、CONCAT_WS函数还是字符串连接运算符，都可以实现将多个字段连接在一起的功能。根据具体的需求，选择合适的方法来实现字段连接操作。希望本篇文章对你有所帮助！
让 AI 变聪明的 20 条指令：如何让大模型回答得更精准、更专业、更实事求是
让 AI 变聪明，本质上不是写几句神奇咒语，而是把你的任务表达得更清楚，把事实标准设得更严格，把输出格式规定得更明确，把不确定性管理得更认真，把历史对话利用得更充分。大模型的强项是语言生成、信息组织、模式归纳和方案扩展；弱项是事实核验、实时更新、责任判断和对模糊意图的准确猜测。好的指令，就是在用人的判断弥补模型的弱点，让模型把强项发挥在正确的地方。
读书笔记：深度学习入门-基于python的理论与实现（俗称鱼书）
终于从头到尾把鱼书看完啦，真的是非常入门，非常查漏补缺，对新手很友好，对有一定基础的人也非常不错。看完不复习等于没看，所以今天开始复盘，顺便写这篇读书笔记。希望分享给没看过这本书或者看过这本书的同僚们参考，欢迎大家指教。我将从第三章神经网络开始复习，前两章内容书里已经非常基础and清楚了。（会持续更新滴）.........
mysql 字段拼接_mysql 字符串拼接，你知道几种方式？
第一种：mysql自带语法CONCAT(string1,string2,...)，此处是直接把string1和string2等等的字符串拼接起来(无缝拼接哦)说明：此方法在拼接的时候如果有一个值为NULL，则返回NULL如：1.SELECTCONCAT("name=","lich",NULL) AStest;2.SELECTCONCAT("name=","lich") AStes...
伺服驱动器485通信
485通信使用方法，485通信在上位机和伺服驱动器之间的应用，根据需要驱动电机旋转。
MYSQL与ORACLE 拼接字段
sql字符串拼接
大数据开发工程师必备面试题与解答
大数据开发岗位一直是互联网行业的热门方向，面试过程中既考察基础知识，也关注实际项目经验和问题解决能力。本文整理了等核心组件相关的高频面试题及参考解答，帮助大家高效准备面试。大数据面试不仅考察基础理论，更看重项目经验与问题解决能力。本文涵盖了等核心知识点及调优思路，希望能帮助你在面试中游刃有余。
华为OD机试真题 Java&Go 实现【优雅子数组】【100%通过率】【2022.11 Q4 新题】
如果一个数组中出现次数最多的元素出现大于等于K次，被称为K -优雅数组，k也可以被称为优雅阈值。例如，数组1，2，3，1、2，3，1，它是一个3-优雅数组，因为元素1出现次数大于等于3次，数组1,2,3,1,2就不是一个3-优雅数组，因为其中出现次数最多的元素是1和2，只出现了2次。给定一个数组A和k，请求出A有多少子数组是k-优雅子数组。
oracle 连接字段,如何在Oracle中连接字段?
如果行与行之间的唯一区别是空值与非空值,则可以在连接之前使用聚合:-- CTE for sample datawith "#TEMP" (city, country, state, id) as (select 'Great Falls', null, 'VA', 12345 from dualunion all select 'Great Falls', 'USA', 'VA', 12345 f...
为何wait和notify方法必须加锁？
为何wait和notify方法必须加锁？ 是为了避免Lost Wake Up问题，即丢失唤醒问题。 所谓Lost Wake Up，指的是:线程A调用wait()方法进入阻塞状态，接下来没有其他线程去唤醒线程A，或者其他线程唤醒的时机不对(早于线程A的wait())，导致线程A永远阻塞下去。 下面以一个生产者和消费者的案例来说明上述问题。 假如我们有两个线程，一个消费者线程，一个生产者线程。生产者线程的任务可以简化成将count加一，而后唤醒消费者；消费者则是将count减一，而后在减到0的时候陷入睡眠，.
Oracle数据库迁移到MySQL数据库
Oracle数据库迁移到MySQL数据库 1 字段类型差异 Oracle MySQL 解决方案 varchar2 varchar varchar date date/time/datetime/timestamp datetime clob tinytext/text/mediumtext/longtext longtext blob tinyblob/blob/mediumblob/longblob longblob number tinyint/smallint/medi
纯方位观测下的三维定位，IV-PLKF（Inverse Velocity-Weighted Pseudo-Linear Kalman Filter）
在现代定位系统中，纯方位观测因其无需测距设备的优势，在无线通信、无人机导航和室内定位等领域备受关注。本文深入探讨基于算法的三维定位方法，并提供完整的MATLAB仿真例程。
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
MySQL/Oracle数据库优化总结
MySQL/Oracle数据库优化总结（非常全面） 地址：https://blog.youkuaiyun.com/zhangbijun1230/article/details/81608252 置顶2017年08月21日 21:05:30 阅读数：8442...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
使用 FME 工具实现 Excel/CSV 数据批量导入数据库实战教程（支持 PostgreSQL、Oracle、MySQL）
使用fme工具把数据入进数据库的方法，这个fme工具使用教程比较少，所以特意写了一篇文章来介绍常规的入数据的方法。另外如果有需要，你们可以留言，我介绍一下如何使用fme入有空间属性的数据，比如gis数据的导入。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
教你使用Kettle实现Oracle到MySQL数据的定时同步更新(Oracle多表数据选取整合后同步更新到MySQL单表中)
下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/qdthn/19728113 将kettlepdi-ce-7.1.0.0-12.7z压缩包解压到合适的位置后并配置完成后，运行data-integration目录下的spoon.bat文件，接着双击transformation。 开始配置数据同步转换任务,双击Input下的Table input，然后双击Output下的insert/update 首先从Oracle数据库提取需要更新的表数据,双击Table input进行编辑
datax mysql到oracle_通过DataX从Oracle同步数据到MySQL-安装配置过程
DataX (DATAX-OPENSOURCE-3.0), FromAlibaba !Copyright (C)2010-2017, Alibaba Group. AllRights Reserved.2019-05-24 11:59:06.065 [main] INFO VMInfo - VMInfo# operatingSystem class =>sun.management.Ope...
windows端使用Kettle完成Oracle到MYSql的数据输出 初学链接数据库指南和最简单的使用指南
1.驱动错误/缺少驱动 ：需要先下载驱动，如搜索：Kettle对Oracle的驱动包，需要自行在网络寻找.jar驱动包。3.建立两个数据库的demo，其中表输出oracle建表模拟四列和四行数据，mysql只建表且没有first列，等待kettle调入数据。选择新建后，在连接类型选择MySQL，端口号默认3306，注意主机名称，建议填ip，学生可以暂时填本机名。#灵感#对于KETTLE初学者，往往对kettle的上手往往缺乏简单的上手规范，以及完整的纠察初步错误。错误特征：提示你的主机名称没有监听。
MyBatis多数据源避坑指南：SpringBoot项目同时连接MySQL和Oracle的5个关键步骤
本文详细介绍了在SpringBoot项目中配置MyBatis多数据源连接MySQL和Oracle的5个关键步骤，包括依赖管理、数据源配置、跨数据库事务处理、SQL方言差异处理和性能优化。特别强调了生产环境中的避坑经验和跨数据库兼容性处理，帮助开发者高效实现异构数据库操作。
同样是 Redis 缓存，MySQL、Oracle、SQL Server 到底有什么差异
文章摘要 本文对比了 Redis 与 MySQL、Oracle、SQL Server 结合时的差异化问题及解决方案。MySQL 场景需注意主从延迟导致的缓存脏读、连接池耗尽及字符集不一致；Oracle 因强一致性易出现缓存延迟、序列断层和大字段污染；SQL Server 则面临数据类型转换、快照隔离脏读及 Windows 版 Redis 的性能限制。核心差异源于各数据库特性（如 MySQL 主从异步、Oracle 多版本控制、SQL Server 类型系统），需针对性优化缓存策略。
数据集成管理｜AIIData数据中台实现MySQL、Hive、Oracle一键接入Doris
AIIData数据中台商业版数据集成管理 Transport，通过完整实战演示视频，拆解 MySQL、Oracle、Hive 等多类主流数据源同步至 Doris 全流程实操。
【精选篇】对Oracle与MySQL不同的SQL命令、语法、事务的全面解析
全面解析Oracle与MySQL之间的不同之处，包括SQL命令、语法和事务管理等...
Oracle与MySQL添加字段、修改字段sql语句写法
语法：alter table 表名 modify (字段 字段类型 [default ‘输入默认值’ ] [null/not null] ,字段 字段类型 [default ‘输入默认值’ ] [null/not null] );多个字段修改用逗号隔开。ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘新增字段’ AFTER old_column;
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