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sql查询数据库中所有表名_使用权和所有权的区别

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...MySQL中查询所有数据库名和表名 查询所有数据库 show databases; 查询指定数据库中所有表名 方法一、 use 数据库名 show tables; 方法二、 select table_name...table_schema='数据库名' and table_name='表名'; SQLServer中查询所有数据库名和表名 查询所有数据库 select * from sysdatabases; 查询当前数据库中所有表名...select * from v$tablespace;--查询表空间(需要一定权限) 查询当前数据库中所有表名 select * from user_tables; 查询指定表中的所有字段名 select...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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ABB GJR5252300R3101 全球气候变化威胁的核心

ABB GJR5252300R3101 全球气候变化威胁的核心图片能源转型和能源安全是迫在眉睫的全球气候变化威胁的核心。...同样,正如我们在乌克兰战争中所经历的那样,正如世界经济论坛关于能源转型指数的报告所指出的那样——过去三年的一系列系统性冲击及其对能源系统的影响凸显了在应对短期紧急情况的同时追求长期目标的挑战。...尽管如果这种转变导致能源负担不起、获取途径减少和不平等加剧,那么这种转变将不会按照气候变化所要求的速度进行。...ABB PP886HABB 3BSE069297R1ABB 3BSE030221R1ABB CI854AABB 5SHY4045L0001 3BHB018162R0001ABB 5SHY4045L0001ABB...3BHB018162R0001ABB KUC755AE106 3BHB005243R0106ABB KUC755AE106ABB 3BHB005243R0106ABB PFTL101A 0.5KN 3BSE004160R1ABB

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    一文解决筛选低变化的基因变量(R语言)

    (1)在日常生信分析中,经常遇到的问题是需要在做差异分析或者生存分析或者相关分析、WGCNA等等分析时,经常一个卡住许多分析者的步骤是基因或者变量太多,导致分析速度太慢或者无法分析。...所以这一次的笔记是提供一个初筛的过程,在做其他的生信相关分析以前,筛选掉一些几乎在样本中没有变化或者变化较低的基因或者变量,从而大大的缩减生信分析所需的时间或者资源。...(2)在大规模生信分析时,当基因数目很大时,对每一个基因进行单因素分析比较慢,所以一个比较能够节省资源的做法是,将原先为数值类型的表达矩阵转化为‘low’,‘high’样式的表达矩阵。...这样的优势为:第一可以大大的节省生信分析所需的资源或者时间,对笔记本要求比较低。...第二这样做出来的生存分析与KM生存曲线是相对应的,这样不会遇到某些基因在连续型变量的单因素分析与KM生存曲线法生存分析所得到的的P值存在典型差异。 ? ?

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    R语言隐马尔可夫模型HMM识别不断变化的股票市场条件

    今天的天气明天的天气变化的概率 多雨的多雨的65% 多雨的多云的25% 多雨的晴朗10% 多云的多雨的55% 多云的多云的20% 多云的晴朗25% 晴朗多雨的10% 晴朗多云的30% 晴朗晴朗60% 这似乎是一个非常简单的过程...,但其复杂性在于不知道每个机制转移的概率,以及如何解释这些随时间变化的概率。...首先,我们安装这些库并在R中构建我们的数据集。...我们可以看到,机制3往往是高波动和大幅度波动的时期,机制2的特点是中等波动,机制1是低波动的。 隐马尔可夫模型是强大的工具,可以让你洞察不断变化的市场条件。...点击标题查阅往期内容 R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 R语言如何做马尔科夫转换模型markov

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    R语言分析负利率下金融市场:负利率和年金价值的变化

    从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。 年金资本化规模考虑了最新的死亡率,并根据当前的经济和金融数据以5%的利率为基础。...但是我们保持5%的费率。当我尝试讨论利率的选择时,我感到惊讶。折现率对年金价值有影响。 下来我们用R语言构造年金值。...我们从恢复数据开始 > plot(D,Y,type="l")> abline(h=0,col="red") 如果我们只看去年,即2015年1月1日以来的利率,最后变化不大 从0.1%降至-0.25%...(在14个月内变化了0.35点左右)。...(F25)(seq(1,length(Y),by=1)) 还有一个25岁的女人 > rente25F=Vectorize(F25)(seq(1,length(Y),by=1)) 为了可视化租金的变化,让我们在

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    R语言确定聚类的最佳簇数:3种聚类优化方法|附代码数据

    我们将提供用于计算所有这30个索引的R代码,以便使用“多数规则”确定最佳聚类数。...对于以下每种方法: 我们将描述基本思想和算法 我们将提供易于使用的R代码,并提供许多示例,用于确定最佳簇数并可视化输出。...肘法 回想一下,诸如k-均值聚类之类的分区方法背后的基本思想是定义聚类,以使总集群内变化[或总集群内平方和(WSS)]最小化。总的WSS衡量了群集的紧凑性,我们希望它尽可能小。...间隙统计量将k的不同值在集群内部变化中的总和与数据空引用分布下的期望值进行比较。最佳聚类的估计将是使差距统计最大化的值(即,产生最大差距统计的值)。 ...本文选自《R语言确定聚类的最佳簇数:3种聚类优化方法》。

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    一条SQL语句的执行计划变化探究(r10笔记第9天)

    继续上次分析的一个问题,一个简单的SQL语句执行计划有些奇怪,明明可以走唯一性索引但是却走了另外一个索引。 当然了,最后逐步定位,发现是在直方图的地方有一些差别。...当然问题来了,这个是为什么呢,收集统计信息中的auto选项是什么含义呢。为什么两个数据类型一样的(varchar2(64))的列,境遇却大大不同。 我们来看看一些统计信息的数据。...为了跟进一步验证数据的分布律和选取代价,我们查询它的直方图信息。...,这种订单业务的数据,订单号都有一定的规范,签名的值还是有一定的规律可循。...对于这类场景来看就很难去区分出数据的细粒度差别来。

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    R语言隐马尔可夫模型(HMM)识别不断变化的股市状况股票指数预测实战|附代码数据

    有些策略在波澜不惊的股市中表现良好,而有些策略可能适合强劲增长或长期下跌的情况。 在本文中,我们将通过使用一类强大的机器学习算法“隐马尔科夫模型”(HMM)来探索如何识别不同的股市状况。...例如,明天可能会持续下雨的可能性较高,变得多云的可能性略低,而会变得晴朗的几率很小。 ▍构建模型 基于以上背景, 然后我们可以用来找到不同的股市状况优化我们的交易策略。...对收益率拟合了三状态隐马尔可夫模型之后, 绘制每个状态的后验概率: 2007 – 2009年间,由于次贷危机,股市出现了惊人的波动,迅速改变了不同状态的后验概率,可以看到2008年前后状态2和状态3的概率出现了很大的变化...通过隐马尔科夫模型,可以深入了解不断变化的股市状况。从而提高交易策略的性能。就从我们的简单探索来看,这个模型应当是值得花一些时间去打磨的。可改进的地方非常多。例如可以引入多因子分析,建立多元模型等。...本文摘选 《 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔可夫模型(HMM)股票指数预测实战 》

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    如何在 Linux 中使用 chown 命令递归更改文件和目录的用户和组所有权?

    要更改目录所有内容的所有权,可以使用递归选项 -R 和 chown 命令:chown -R owner_name folder_name如果要递归更改所有者和组,可以通过以下方式使用它:chown -R...递归 chown要递归更改目录的所有权,请像这样使用它:chown -R new_owner_name directory_name如果您必须更改多个目录及其内容的所有权,您可以在同一行中执行此操作:chown...new_dir 的所有权时,它的所有权发生了变化:root@wljslmz:~# chown abhi /home/abhi/new_dirroot@wljslmz:~# ls -l /home/abhi...2 root root 4096 May 30 07:30 one_more_dir现在,如果我将递归选项 -R 与 chown 命令一起使用,它会更改指定目录中所有内容的所有权,而不仅仅是目录。...要递归更改目录的所有者和组及其所有内容,请使用 chown 命令,如下所示:chown -R user_name:group_name directory_name您可以使用相同的方法更改多个文件夹的所有权

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    R语言ggplot2折线图(line plot)添加置信区间(CI)展示学术论文作者数量的变化趋势

    非常有意思的数据可视化案例 ,原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ;于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了,我稍微改动了一下,选取了2006年到2020年的数据,获取数据的代码这里就不放了,如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间,之前自己也实现过这个图,但是需要提前算好置信区间和平均值...,比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题,如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了,今天的内容就到这里了 大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号...后台回复 20210426 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享: 1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子; 2、园艺植物相关转录组学

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    【译文】数据治理与BI治理

    无论用户是调阅通过BI工具发布的仪表板,还是读取R或Python高级可视化的结果,如果忽略数据可视化的过程,良好的数据治理就不可能真正实现。...认证 数据治理工具可以识别哪些数据集和可视化已通过认证,并跟踪其所有权和认证随时间的变化信息。认证细节可以从用于报告的BI工具的底层元数据中提取,也可以直接在治理工具中执行认证任务。...这些统计数据确定了业务用户对每个报表资产的参与程度,并由分析师用于确定哪些报表资产在用户群中获得了吸引力,哪些内容表无人问津。...随着时间的推移,业务规则和数据源的变化,以前被认为是“⻩金标准”的表格和报告也可能会过时,必须更新或停用。有效的数据治理工具提供了一种机制来管理所有关键BI资产的生命周期。...搜索提供了向用户展示关键治理元数据(如数据分类、所有权、血缘和详细的使用情况)的机会。此类信息可帮助用户搜索可用内容并确定能够用于回答特定业务问题的正确可视化或数据集。

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    地理加权回归简易总结

    2)空间权重矩阵的确定 地理加权回归里最重要的就是空间权重矩阵。...Gauss函数法 其中所谓的带宽b,指的就是权重与距离之间函数关系的非负衰减参数,就像上面那个图所示,带宽越大,权重随距离的增加衰减的越慢,带宽越小,权重随距离的增加衰减的就快。...其值在 0.0 到 1.0 范围内变化,值越大越好。此值可解释为回归模型所涵盖的因变量方差的比例。R2 计算的分母为因变量值平方和。...R2Adjusted:由于上述 R2 值问题,校正的 R 平方值的计算将按分子和分母的自由度对它们进行正规化。这具有对模型中变量数进行补偿的效果,因此校正的 R2 值通常小于 R2 值。...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    模糊数学评价体系_灰色模糊综合评价

    由各种不同决断构成的集合称为评语集, 记为 V={v1,v2,…vm} 3.3 确定各因素的权重 一般情况下,因素集中的各因素在综合评价中所起的作用 是不相同的,综合评价结果不仅与各因素的评价有关,而且在很大程度上还依赖于各因素...3.5 综合评判矩阵 如果有一个从U到V的模糊关系R,那么可以得到一个模糊变换 F(U)->F(V) 由此变化,可得到综合评判结果B=A*R。...这边使用的是三种方式的模糊统计法求隶属值 ①u1比如由群众评议打分来确定: R1=[0.1,0.5,0.4,0,0] 解释: 上式表示,参与打分的群众中,有10%的人认为这位员工的政治表现优秀,50%...②u2,u3由部门领导打分来确定: R2=[0.2,0.5,0.2,0.1,0] R3=[0.2,0.5,0.3,0,0] ③u4由部门领导打分来确定 R2=[0.2,0.6,0.2,0,0] ④...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    Rust所有权,可转可借

    我们看到了Rust的不凡身手:只要跳出具有所有权的变量作用域,那么该变量所拥有的堆上内存,就会进行确定性的释放。 { let v: Vec = vec!...答案是:通过所有权的转移和借用。 所有权的转移 赋值即转移(move) 实现Rust所有权的转移,非常简单,赋值即转移。 { let v: Vec = vec!...赋值转移的本质 Rust赋值的本质,包含两件事: 浅拷贝,变量数据指向堆的数据,并未发生变化; 废弃源变量,这是Rust独有的; 所有权借用 借用的使用场景 通过所有权转移,函数传参也可以把所有权传递至函数内部...= &x; // 不可变借用 let r2 = &mut x; // 可变借用 let r3 = &mut x; // 可变借用 r3.push_str("!")...("r3: {}", r3); } 在2020年6月的第一版第一次印刷的中文版《Rust权威指南》,第4章,认识所有权,97页提到: 可变引用在使用上有一个很大的限制:对于特定作用域中的特定数据来说,

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    调教LLaMA类模型没那么难,LoRA将模型微调缩减到几小时

    尽管如此,大模型在计算上的成本可能非常昂贵 —— 模型越大,更新其网络层的成本就越高。 如果不想将网络中所有的层都进行更新,可以使用诸如前缀微调和适配器之类的高效调参方法。...(LoRA 不会直接分解矩阵,而是通过反向传播来学习分解的矩阵)。 在仔细研究 LoRA 之前,我们先简要解释一下规则微调期间的训练程序。首先是权重变化 ΔW。...这可能导致较低的自适应质量,并且与较高的 r 相比,模型在新任务上可能表现不佳。总之,在 LoRA 中确定 r 的取值,需要在模型复杂性、自适应能力和拟合不足或拟合过度的风险之间进行权衡。...不然存储模型的所有权重 W’=W+W_A W_B 对于 LLM 来说可能非常大,因为 LLM 通常具有数十亿到数万亿的权重参数。...在神经网络中,这通常会应用于模型中的所有权重参数。 上面的 LoRA 方法目前来说使用的内存最多。然而,如前所述,可以通过将 LoRA 权重与预训练的模型权重合并来减少这种内存使用。

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    调教LLaMA类模型没那么难,LoRA将模型微调缩减到几小时

    尽管如此,大模型在计算上的成本可能非常昂贵 —— 模型越大,更新其网络层的成本就越高。 如果不想将网络中所有的层都进行更新,可以使用诸如前缀微调和适配器之类的高效调参方法。...(LoRA 不会直接分解矩阵,而是通过反向传播来学习分解的矩阵)。 在仔细研究 LoRA 之前,我们先简要解释一下规则微调期间的训练程序。首先是权重变化 ΔW。...这可能导致较低的自适应质量,并且与较高的 r 相比,模型在新任务上可能表现不佳。总之,在 LoRA 中确定 r 的取值,需要在模型复杂性、自适应能力和拟合不足或拟合过度的风险之间进行权衡。...不然存储模型的所有权重 W’=W+W_A W_B 对于 LLM 来说可能非常大,因为 LLM 通常具有数十亿到数万亿的权重参数。...在神经网络中,这通常会应用于模型中的所有权重参数。 上面的 LoRA 方法目前来说使用的内存最多。然而,如前所述,可以通过将 LoRA 权重与预训练的模型权重合并来减少这种内存使用。

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