24、深入解析主流 Linux 数据库管理系统

深入解析主流 Linux 数据库管理系统

在当今的数据驱动时代,数据库管理系统(DBMS)对于企业和开发者而言至关重要。不同的 DBMS 具有各自独特的特点和适用场景,本文将详细介绍几种常见的 Linux 数据库管理系统,包括开源和商业产品,帮助你更好地选择适合自己需求的数据库。

开源数据库管理系统
MySQL

MySQL 的官方网站(www.mysql.com)列出了该数据库管理系统开发者认为在数据库系统中重要的特性。这款产品强调以下几点:
- 能够处理非常大的数据量,包括包含二进制大对象(BLOBs)的数据库。
- 遵循 SQL 标准。
- 提供丰富的库和客户端程序。
- 采用多线程、客户端 - 服务器架构。
- 支持多用户操作。

开发者在一个包含大量数据的环境中创建和测试了 MySQL,其中包括:
- 相当比例的表包含超过 700 万条记录。
- 大约 10000 张表。
- 超过 40 个数据库。
- 至少 100GB 的数据。

和所有开源产品一样,MySQL 仍在不断发展。它具备生产级能力,并且价格实惠,几乎可以免费获取。

Oracle8i for Linux

Oracle 公司将其 DBMS Oracle8i 定位为与运行在 Windows NT 下的数据库管理系统竞争的产品。Oracle 的一位高级 Linux 开发经理指出,Linux 社区需要广泛适用的应用程序,而用户社区由于缺乏多样化的应用选择,对 Linux 持怀疑态度。

Oracle 公司通过将其 DBMS 最初

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值