数据库的常用操作

MySQL与Oracle数据库管理技巧

mysql:
1.授权:
GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO ‘root’@’%’ IDENTIFIED BY ‘123456’ WITH GRANT OPTION;
flush privileges;
2.导出导入数据库:
导出数据库到某个文件:mysqldump -d 数据库名 表名 文件名 (表名省略为导出整个数据库,表名为多个用逗号隔开)
将数据导入数据库:source 文件路径
3.默认情况下,mysql只允许本地登录,若要开启远程连接
a.修改/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf文件:注掉bind-address=127.0.0.1或将其改为bind-address=0.0.0.0
b.给用户授权,执行1即可。
c.重启mysql服务:/etc/init.d/mysql restart
oracle
1.Oracle 'no privileges on tablespace 表空间名称,刚创建的用户需要授权:
GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO 空间名
GRANT CREATE SESSION,RESOURCE TO 空间名
2.查看实例名:select instance_name from v$instance

查看数据库名:select name from v$database

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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