23、数据库管理系统选择全攻略

数据库管理系统选择全攻略

在构建数据库系统时,选择合适的数据库管理系统(DBMS)是至关重要的决策。这不仅影响到数据库的性能、安全性,还关系到系统的可扩展性和维护成本。以下将从硬件资源、操作系统、SQL 标准、功能特性等多个方面,为你详细介绍选择 DBMS 的要点。

1. 硬件资源需求
  • RAM :内存永远是多多益善,尤其是对于数据密集型应用。在考虑不同 DBMS 的内存需求建议时,最好将其建议值至少翻倍。不过,也要结合实际情况,例如 Linux 2.2.x 和 2.3.x 内核在没有特定补丁的情况下,最多只能处理 4GB 的 RAM,且补丁可能会引入其他问题。
  • CPU :和内存一样,处理器也是越快越好,而非容量越大越好。DBMS 提供的功能越丰富,就越需要快速的处理器来充分发挥这些工具的优势。
2. 操作系统的选择

DBMS 对操作系统的依赖程度很高,它需要操作系统高效地提供磁盘、缓存和网络服务,以及多线程和多任务等功能。UNIX 长期以来在 DBMS 平台市场占据主导地位,因为它支持多个并发客户端连接,具备出色的 I/O 和内存管理以及进程管理能力。许多主要数据库供应商,如 Oracle 和 Sybase,多年来一直支持 UNIX。将 DBMS 移植到基于 x86、RISC 和 SPARC 的 UNIX 系统,也就是某种 Linux 系统,是自然的发展趋势。因此,只要所选 DBMS 声称支持类 Linux 操作系统,你就可以放心使用,只需仔细查看相关说明。

3. SQL 标准的考量

S

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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