学习完索引操作最核心的增、删、改操作之后，我们再来学习它的其它一些功能。其中，比较有意思的是一个同义词操作的功能，我们先来看看这个功能的操作。
默认需要切 oracle 用户才可以用，命令su - oracle。 直接用 exp 命令会显示 command not found
LOCK命令显式锁定SQL表。 此表必须是已存在的表，对其具有必要的特权。 如果tablename是一个不存在的表，LOCK会失败并出现编译错误。 如果tablename是临时表，则命令执行成功，但不执行任何操作。 如果tablename是视图，则命令失败，并出现SQLCODE -400错误。
一、Oracle事务 ·事务的含义：事务是业务上的一个逻辑单元，为了保证数据的所有操作要么全部完成，要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始，结束于下面的几种情况： 1）显示提交：输入commit指令，事务完成提交 2）显示回滚：输入rollback指令，未提交的事务丢掉，回滚到事务开始时的状态。 3）DDL语句：即create、drop等语句，这些语句会使事务自动隐式提交 4）结束程序：输入exit退出数据库，则自动提交事务；或者意外终止、出现程序崩溃，则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1）原则性：要么同时成功，要么同时失败的原则 2）一致性：如，a转账给b，最总结果a+b的金钱总数是不变的 3）隔离性：当出现多个事务出现，它们之间是互相隔离、互不影响的 4）持久性：事务一旦提交，则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit ：立即提交事务 rollback ：回滚事务 set autocommit on/off ：设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象，是与表关联的可选结构，用于加快查询速度，提高检索性能。 1、特点 1）适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2）可以对表的一列或者多列建立索引 3）索引是需要磁盘空间，可以指定表空间存储索引。 4）是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引：从顶部为根，逐渐向下一级展开 唯一索引：定义索引的列没有任何重复 非唯一索引：与唯一索引相反 反向键索引：对与数字列作用较大，会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引：应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引，可以减少响应时间；相对于其他索引，其空间占用少。 函数索引：使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试，首先解锁，在改一个密码，登陆进去就可以操作了
Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具，特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库，以处理一词多义、多词同义等情况，从而增强搜索的准确性和丰富性。
这里采用一个故事来介绍什么是迭代法，这个故事是讲述一个国王要重赏一个做出巨大贡献的臣子，让臣子提出他想得到的赏赐，这个聪明的臣子说出了他想得到的赏赐--在棋盘上放满麦子，但要求是每个格子的麦子数量都是前一个格子的两倍。国王本以为这个赏赐可以轻而易举的满足，但真正开始放麦子后，发现即便是拿出全国的粮食也无法满足的臣子的这个赏赐。
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HttpWebResponse.StatusCode 属性获取响应的状态。对应 HttpStatusCode 枚举值之一。
启动（START）监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令，可以直接在LSNRCTL后加参数，也可以在该命令提示符后在进行操作。
同义词是其它对象（例如表、实体、存储过程、函数、包、序列）的别名。同义词也可以是另一个同义词的别名。同义词的优点主要体现在以下几个方面：
这是为感谢大家的支持，对去年发布的【模糊匹配工具】的进一步升级。关于之前的推文可以在点这里查看：
Oracle 12C 之后，Oracle 之中提供的是一种手工的自动增长列控制，而这样的控制在 Oracle 之中使用序列（对象）完成。
在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性（要找到一个词的近义词，就可能用某种图搜索方法去寻找）
1、Oracle synonym 同义词是数据库当前用户通过给另外一个用户的对象创建一个别名，然后可以通过对别名进行查询和操作，等价于直接操作该数据库对象。
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
illustrated-screenshot-hero-app-search.png 在这段短视频中，您将学习如何在Elastic应用程序搜索中设置同义词 视频内容 在这段短视频中 您将学习如何在Elastic应用程序搜索中设置同义词 以最少的技术努力创造更好的客户体验 在本演示中，我们将使用Elastic企业搜索附带的样本数据 其中包括59个美国国家公园 现在我们已经摄取了数据 让我们对这个新的搜索引擎运行一个查询 点击查询测试器，搜索'summit' 找不到此查询的匹配内容 这对我们的用户来
继上次的Spark-shell脚本源码分析，还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容，因此就把trap和stty放在这篇来讲述。 上篇回顾：Spark源码分析之Spark Shell（上） function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If
"(1) 假设xbisal，他的基表是xbisal，create view vbisal as select * from xbisal;(3) 创建视图v_bisal，他是基于vbisal视图创建的，create view v_bisal as select * from vbisal;(4) 创建公共同义词vbisal，他表示的是v_bisal视图，create public synonym vbisal for v_bisal;"
摘要 我们提出一种新型向量表示法，将词汇对比法与分布式向量相结合，增强用于确定词汇相似度的最凸显的特征。在性能方面，这些经过调整的向量表示法在很大程度上超过了标准的向量模型，实现了跨词类（形容词，名字，动词）区分反义词与同义词这两种语义关系，平均精确度达到0.66-0.76。此外，我们把词汇对比向量整合入基于skip-gram模型的目标函数中。该新型向量表示法在运用SimLex-999预测词汇相似度与区分反-同义词两个方面均优于state-of-the-art模型。 1. 引言 反义词与同义词，作为两种
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库是一个数据的集合，不仅是指物理上的数据，也指物理、存储及进程对象的一个组合。Oracle是关系型数据库管理系统（RDBMS）。 二、实例（Instance） 数据库实例（也称为服务器Server）就是用来访问一个数据库文件集的一个存储结构及后台进程的集合。它使一个单独的数据库可以被多个实例访问（也就是ORACLE并行服务器– OPS）。实例和数据库的关系如下： —————————————————————————- | 实例1 SGA+进程 | 实例2 SGA+进程 | —————————————————————————- | 数据库（一组数据文件） | —————————————————————————- 决定实例的组成及大小的参数存储在init<sid>.ora文件中。 三、内部结构 表、列、数据类型（Table、Column、Datatype）：Oracle中是以表的形式存储数据的，它包含若干个列；列是表的属性的描述；列由数据类型和长度组成；Oracle中定义的数据类型主要有CHAR、VARCHAR2、NUMBER、DATE、LONG、LOB、BFILE等 约束条件（Constraint） ：表中以及表间可以存在一些数据上的逻辑关系、限制，也就是约束。Oracle中的约束主要有主键（PK）、外键（FK）、检查（CHECK）、唯一性（UNIQUE）等几种；拥有约束的表中每条数据均必须符合约束条件。 抽象数据类型（Abstract Datatype）：可以利用CREATE TYPE命令创建自定义的抽象数据类型。 分区（Partition）：可以利用分区将大表分隔成若干个小的存储单元，逻辑上仍然是一个完整的独立单一实体，以减小访问时数据的查找量，提高访问、存储效率。 用户（User）：用户不是一个物理结构，但是它与数据库的对象拥有非常重要的关系–用户拥有数据库对象，以及对象的使用权。 模式（Schema）：用户帐号拥有的对象集合称为模式。 索引（Index）：数据库中每行记录的物理位置并不重要，Oracle为每条记录用一个ROWID来标识，ROWID记录了记录的准确位置。索引是供用户快速查找到记录的数据库结构。ORACLE8中有簇索引、表索引、位图索引三种索引形式。 簇（Cluster）：经常被频繁引用的表可以在物理位置上被存储在一起，簇就是用来管理这种集中存储的。集中存储可以减少I/O次数，以达到性能的改善和提高。 散列簇（Hash Cluster）：簇的另一种形式，这种簇中的数据要通过散列函数计算得出物理位置，它可以极大程度的提高等值查询的效率。 视图（View）：可以理解为固化的查询或者没有数据存储的表，它是一组表的查询结果集合，对应用来说是独立的结构，除没有数据存储以外，拥有和表同样的属性。 序列（Sequence）：一个唯一数值的序列生成器，它每次被引用后，自动递增。 过程、函数（Procedure、Function）：编译存储在数据库中的一个PL/SQL程序段，可以被引用。函数返回调用者一个值，过程则不返回任何值。 包（Package）：函数、过程的集合。包中可以包含不同的元素，可以是公有的也可以是私有的。 触发器（Trigger）：触发器是一些过程或PL/SQL程序段，当一个特定的事件发生时，就会自动引发这些过程的执行。 同义词（Synonyms）：在分布式数据库环境中，要完全识别一个对象，必须指出对象的主机、属主等信息，为了简化这一过程，可以对这些对象建立同义词，引用这些同义词时系统自动转义成对原始对象的引用。 权限、角色（Privilege、Role）：为了引用数据库的对象，必须拥有这些对象的相应权限，角色是这些权限的集合，例如–DBA就是一个角色，它包括一组数据库权限。 数据库链路（Database Link）：引用其他数据库的数据时，需要指明详细路径，链路就是详细路径的识别名。 四、内部存储结构 系统全局区（System Global Area，SGA）：包括–数据块缓冲存储区（Data Block Buffer Area）、字典缓冲区（Dictionary Cache）、日志缓冲区（Redo Log Buffer）、SQL共享池（Shared SQL Pool）四部分。 正文区间（Context Area）：每个用户都拥有自己的私有SQL区域，保存相关的SQL语句，直到语句相关的光标关闭为止。 程序全局区（Program Global Area，PGA）：它是存储区中被单个用户进程所使用的区域，PGA不能共享。 五、后台进程（BACK
昨天的文章《v$和v_$的一些玄机》，有朋友提出了一些异议，如下相同名称的两个对象v
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修改视图： DROP VIEW VIEW_NAME语句删除视图 删除视图的定义不影响基表中的数据 只有视图所有者和具备DROP VIEW权限的用户可以删除视图 视图被删除后，基于被删除视图的其他视图或应用将无效。
对于SEO人员而言，我们非常清楚，我们所撰写的一篇篇优质的文章，实际上，都是通过中文分词之后，针对整个关键词词库经过合理的算法排序，存储在搜索引擎索引库。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
在之前的一篇博文中讨论了分页存储，http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1435671/ 今天看了下分段存储，尽管这部分内容都是大学的课程内容，但是感觉好像没学过一样：） 分段式存储管理系统中，会为每个段分配一个连续的分区，而进程中的各个段可以离散地移入内存中不同的分区中，这一点上所说的段和数据库中的段还是有着很大的区别，数据库中的段是可以包含多个分区的，各个段 说起分段就会联想到分页，在这一点上自己的认识也很浅薄，查找了下资料，个人认为下面的这段描述还是很到位的
今天发现了SQL2005的一个Bug，在建立同义词链接Oracle的时候，使用下面的语句:
但我们希望它能做到更多，比如可以同义替换，不要通篇只会用however，同义替换使用既可以让文章更加高级，又降低了重复率。所以，现在，在AI写作助手的检索框右边的切换按钮，在之前联想模式，精确模式的基础上，增加了同义替换模式：
随着深度学习的进一步发展，我们对数据集的依赖也越来越强。就在最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。FAIR 发布了相关文章对该成果做了详细解析，AI 开发者将重点内容其整理编译如下。
通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来，筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 前两个都可以在网上找到，第三个需要到其学校官网申请，说明完用途即可获得。
同一台机器上，其中一个备份正常 <1>,另外一个报错 <2>。同一台机器上导出日志显示的版本居然不一样，哪个高人给指点下。
当程序运行的过程中异常终止或崩溃，操作系统会将程序当时的内存状态记录下来，保存在一个文件中，这种行为就叫做 Core Dump（中文有的翻译成“核心转储”)。
Sys账户给bisal账户的t_emp表创建public同义词，bisal用户可以访问t_emp_syn，但scott账户无法查询，select ... t_emp_syn提示表或视图不存在。
在项目中经常会遇到一个项目操作几个数据库的情况，若是同种类型的数据库也还好说，可以直接链接两个数据库，也可以用数据库的同步功能。若我们的项目使用SQLServer2005进行开发，而且项目中要用到Oracle数据库中的数据，那么又该怎么实现拉？一般来说方案有以下几种。 1.分别建立链接对数据库进行操作，SQLServer可以用ADO.NET,操作Oracle可以用OLEDB或者用System.Data.OracleClient（需要添加引用才能用） 这种方案的优点就是简单，各自写各自的数据库操作代码，缺点就是不能将两个数据库中的表直接进行联合查询，链接Oracle的每台机器必须安装OracleClient才可以使用。 2.使用同义词操作Oracle数据库。 这种方法的具体操作我在以前的文章中已经写清楚了，这样做一来可以进行表的联合查询二来不需要每台机器都安装OracleClient，但是还是有一个缺点：效率低，比如对同义词使用like去查找需要的数据，如果是直接连Oracle数据库也许只要0.1秒就可以找到答案，但是用同义词可能就要等10秒20秒或更久。原来SQLServer并不是直接把查询语句传递给Oracle，让Oracle执行操作，而是将所有数据都取到SQLServer服务器上，边取数据边分析，直到满足查询条件为止。其实这种数据放在两个服务器上还有一个缺点就是一旦Oracle服务器宕机，即使我们这边的所有服务器都是好的，那么我们的程序中用到Oracle数据的地方就无法使用。 3.直接链接Oracle数据库+同义词+作业+异常跳转 方式。 这种方法具体讲就是我们的程序直接用OLEDB（OracleClient）链接Oracle数据库，同时SQLServer服务器也建立了同义词指向Oracle，在SQLServer上建立作业，将同义词中的数据拷贝到SQLServer服务器的表中。一旦Oracle宕机，程序中就会捕捉到异常，于是就使用SQLServer中的数据。这样做比较复杂，需要一定的编程，效率也不是特别高，但是优点也是明细的，平时链接Oralce服务器，异常情况下链接SQLServer中的备份数据，保证了程序的正常运行。 4.直接编写一个程序，以服务或自启动方式一直运行，每隔一段时间将Oracle数据库中的数据写到SQLServer数据库中。 这种方法就是编程复杂，具有很大难度。 5.利用SQLServer2005的复制功能将Oracle数据库中的数据同步到SQLServer服务器中，程序只操作SQLServer，不链接Oracle数据库。 这种方法不需要编写任何代码，由于只对SQLServer进行查询，所以查询效率高可以做多表链接，开发人员也不需要再装OracleClient，也不用害怕Oracle服务器宕机导致我们的相关程序无法使用。优点倒是很多，那么有没有缺点拉？缺点还是有的，主要是取得的数据不是实时的数据，Oracle那边的数据更新了，我们这边还有可能是老数据。 前面的四种方法我就不用多讲了，这次主要是讲第五种方法的具体实现：
现代社会，有效信息对人来说就像氧气一样不可或缺。互联网让有效信息的收集工作变得更容易。当你在网上冲浪时，网络爬虫也在网络中穿梭，自动收集互联网上有用的信息。
对于同义词的备份我们有多种方式来实现，如直接通过脚本生成同义词的创建脚本，或者使用dbms_metadata.get_ddl来提取同义词的定义脚本。然而在使用传统的exp或是datapump expdp实现schema级别数据迁移时，不能导出公共同义词。尽管如此，我们依旧可以使用导出导入的方式来实现。所不同的是，我们使用FULL=Y的方式来单独导出同义词，然后再将其导入的目标数据库。下文是对此进行的描述，末尾也给出了手动创建同义词的脚本。
这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。
动态性能视图属于数据字典，它们的所有者为SYS，并且多数动态性能视图只能由特权用户和DBA用户查询。
众所周知，前两天刷爆程序员朋友圈的思否网站无法访问问题被放大了 N 倍。按说，思否的架构师也是非常厉害的大牛，但是在关键词屏蔽功能上偷了懒，也很可能当初就没设计过这个功能，给遗漏了。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP），正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积，全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中，词法分析包括智能分词、命名实体识别等；句法分析包括文本纠错、句向量等；篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
一、介绍1、分子功能（Molecular Function，MF ）2、细胞组分（Cellular Component ，CC）3、生物过程（Biological Process ，BP）二、GO术语的构成1、基本要素2、可选要素三、基因本体论中的关系1、关系的描述2、节点的连接3、GO的主要关系四、GO 图（有向无环图）五、GO的动态更新
当我们创建了Community以后，我们需要对他进行定制页面来使community用户更好的使用。此篇主要描述两点，信誉等级设定以及Global Search 设定。其他的内容后期再慢慢描述。
这是 Elasticsearch 自定义分词 Text analysis 章节 Token filter reference 小节的 同义词 token 过滤 （Synonym token filter）的一个参数。
外卖菜品命名个性化程度高，为运营分析、召回排序、后台管理等业务带来一定的困难。本文系外卖美食知识图谱系列的第二篇文章，介绍了外卖从零到一建设菜品标准化体系的过程及方案，涉及的主要技术包括NLP领域的实体抽取、文本匹配、关系分类，以及CV领域的图像匹配等。最后，通过标准名在外卖业务中的应用实践，验证了标准名体系建设的价值和意义。
语言标准化是指通过规范语言的结构、用法和词汇，使其达到一定的统一性，以提高交流效率、减少歧义。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它在语言标准化方面发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨NLP在语言标准化中的应用，以及这种应用如何促进跨文化沟通、推动语言发展。
即使你以前没有使用过 DOS，你也可能知道它的命令行 shell，即 COMMAND.COM。它已经成为 DOS 的同义词，FreeDOS 为此也实现了一个类似的 shell，称为 “FreeCOM”，但也命名为 COMMAND.COM，就像在其他 DOS 系统上一样。
导读：美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，连接着数亿用户和数千万商户，其背后蕴含着丰富的与日常生活相关的知识。美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。目前，“美团大脑”已经覆盖了数十亿实体、数百亿的三元组，在餐饮、外卖、酒店、到综等领域验证了知识图谱的有效性。今天我们介绍美团大脑中生活服务知识图谱的构建及应用，主要围绕以下3个方面展开：
C:\Documents and Settings\Administrator>explsxy/lsxy@lsxy_dbfile=E:\lsxy.dmp owner=lsxy
编辑手记：Oracle 12.2 在内核上有许多创造性的改进，这些改进让数据库的操作更加高效便捷，同时一些面向智能运维和大数据的改进，则迈出了云和大数据时代的重要一步。在今年的DB-Engines的评选中，Oracle位居榜首，而我们从12.2的这些更新中便知道，Oracle是DBMS当之无愧的领导者。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1、Partition-Specific Near Real-Time Indexes（近实时索引的配置） 12.2中可以在分区级别指定使用
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