oracle数据字典

数据字典记录了数据库的系统信息,它是只读表和视图的集合,数据字典的所有者为sys用户,而且它只能执行select操作,其维护和修改是由系统自动完成的。
数据字典包含数据字典基表和数据字典视图,其中基表存储数据库的基本信息,普通用户不能访问,数据字典视图是基于数据字典基表所建立的视图,普通用户可以通过它查询系统信息。
当创建用户时,oracle会将用户信息存储到数据字典中,当给用户授予权限或者角色时,oracle也会将这些信息存储到数据字典中。

以下是几条命令查询用户表信息
1.select table_name from user_tables;
显示当前用户所拥有的所有表,它只显示用户所对应方案的所有表

2.select table_name from all_tables;
显示当前用户可以访问的所有表,不仅能显示用户所对应方案的所有表,还可以显示用户能访问的其它方案的表

3.select table_name from dba_tables;
显示所有方案拥有的数据库表,要求用户是dba角色或者拥有select any table系统权限
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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