导读：前几天都是用Package来完成streams的配置，但在管理上用OEM会感觉更为直观，当然对所有相关的Package很了解的话，也就都差不多了。在9i的OEM中看上去对streams的功能还不是很强。只是简单的一些应用。下面有时间就要搞10gR2，想跳过10gR1的。下面帖一个在OEM建立单表复制的过程脚本。源数据库:GATES目标数据库:CLONE1.设置操作-Turnonsupplementalloggingandswitchlogfileat
系统 2019-08-29 22:13:56 2917
以下内容为收集整理：＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝javascript调用方式：－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
系统 2019-08-12 09:29:45 2917
最近整理了一下网上关于MySql链接url参数的设置，有不正确的地方希望大家多多指教:mysqlJDBCURL格式如下：jdbc:mysql://[host:port],[host:port].../[database][?参数名1][=参数值1][&参数名2][=参数值2]...常用的几个较为重要的参数：参数名称参数说明缺省值最低版本要求user数据库用户名（用于连接数据库）所有版本passWord用户密码（用于连接数据库）所有版本useUnicode是
系统 2019-08-12 01:53:11 2917
1，安装好ASM后，启动ASM数据的过程启动ASM数据库的步骤由于启动ASM数据库必须要先启动ASM实例，所以基本上启动步骤如下。1．以oracle用户进入操作系统2．$exportORACLE_SID=+ASM//ORACLE_SID一定要大写。3．$sqlplus/assysdba4．SQL>startup5．SQL>exit6．$exportORACLE_SID=7．$sqlplus/assysdba8．SQL>s
系统 2019-08-12 01:51:55 2917
一个从2002年就开始记录全球浏览器市场占有率的网页。特点是能够互动。快去看看吧！http://www.michaelvandaniker.com/labs/browserVisualization/W3schools.com'sHistoricalBrowserStatistics
系统 2019-08-12 01:33:54 2917
近期为公司的一个项目数据库进行了转换,将Oracle的Db转换为SqlServer(2000或2005均可),一开始在网上找了一些资料,发现有个工具叫SwisSql的,尝试了一下,没成功,继续查找.后来经同事提醒,使用SqlServer的导入和导出工具,尝试一下,确实可以转换.操作步骤如下所述.所需要的环境比较简单,就是本机可以同时连接Oracle和SqlServer即就,注意:这里不必为Oracle数据库建立ODBC,采用直连方式即可,需要新建一个Sql
系统 2019-08-12 01:32:34 2917
Q:如果我想做Vlan实验,"c3640-telco-mz.123-11.T.bin"这个版本的IOS支持Vlan中的交换机命令吗?A:交换模块是二层设备，所以不能设置IP地址，用noswitchport后可以设置，这个版本支持VLAN，命令是vlandatabaseQ:那个"noswitchport"是在全局模式router(config)#使用吗？还有我做交换实验时，必须在全局模式下先使用＂noiproute＂关闭端口路由吗？A:noswitchpor
系统 2019-08-12 01:32:25 2917
概述os.getcwd()方法用于返回当前工作目录。语法getcwd()方法语法格式如下：os.getcwd()参数无返回值返回当前进程的工作目录。实例以下实例演示了getcwd()方法的使用：1#!/usr/bin/python2#-*-coding:UTF-8-*-34importos,sys56#切换到"/var/www/html"目录7os.chdir("/igihub/ipython/base/file_handle")89#打印当前目录10pr
系统 2019-09-27 17:57:41 2916
Numpy和scikit-learn都是python常用的第三方库。numpy库可以用来存储和处理大型矩阵，并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足，正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器；sklearn是python著名的机器学习库，它其中封装了大量的机器学习算法，内置了大量的公开数据集，并且拥有完善的文档，因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具。1.NumPy库首先导入Numpy库importnumpya
系统 2019-09-27 17:54:38 2916
GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树DecisionTree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类器为CART决策树，该决策树具有简单直观、通俗易懂的特性。GB
系统 2019-09-27 17:53:34 2916
