甲骨文发布Oracle NoSQL 数据库 -看来NOSQL大行其道了

甲骨文公司在OpenWorld 2011大会上宣布并发布其备受期待的NoSQL数据库产品,该产品是Oracle大数据机的关键部分,专为处理海量非结构化数据而设计。它提供了简单数据模型、高扩展性、高可用性、简单管理和可预测行为等功能,并提供了免费社区版和商业版。

甲骨文公司在10月2日召开的OpenWorld 2011大会上宣布了其NoSQL计划,近日其发布了这个备受期待的NoSQL数据库产品。该产品将是Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance,在OpenWorld 2011大会上推出,旨在为企业提供一种处理海量非结构化数据的方法)的一个关键组成部分。

该NoSQL数据库将针对“需要处理海量数据、不确定数据的架构、想采集更多的流媒体数据的客户”,Oracle数据库开发副总裁说。

 

 

甲骨文NoSQL主要功能:

1、简单的数据模型

2、高扩展性

3、高可用性

4、简单管理

5、Predictable behavior

 

甲骨文NoSQL数据库提供了一个免费的社区版本和一个商业版本,其中商业版本将添加额外的一些功能。

 

英文版本地址

http://www.oracle.com/technetwork/database/nosqldb/overview/index.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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