检查一个数据库的alert日志时，查看一些job报错，由于是自己的测试库，考虑把job停止掉。但是遇到如下错误：
存储过程子程序的一种类型，能够完成一些任务，作为schema对象存储于数据库。是一个有名字的PL/SQL代码块，支持接收或不接受参数
Oracle数据库23c引入了FUZZY_MATCH和PHONIC_ENCODE数据质量运算符来执行模糊字符串匹配。
最近还在继续学习鸿蒙开发。平常在开发安卓或者java 以及flutter 的时候都有用到对应端的日志打印来调试代码。今天就分享一下鸿蒙里面日志打印使用技巧。
DG搭建时，官方文档手册有明确提到要设置数据库为force_logging，防止有nologging操作日志记录不全导致备库应用时出现问题。 虽然是老生常谈的安装规范，但现实中总会遇到不遵守规范的场景，最近就在某客户现场遇到一则这样的案例，因为DG主库设置force_logging晚于DG搭建，导致备库出现坏块，使用dbv检查就表现为DBV-201错误。
今天同事提出了一个问题： 使用数据泵expdp导出1个schema，有个表主键是触发器自增的id，导入测试库测试时，发现表里的数据比自增序列的值要大。导致插入数据报错。 最终结论是： 由于数据库先进行序列导出，然后再进行表数据导出。然后在导出的过程中，该表一直有插入操作，最终导致了这种差异。 解决方法： 重建触发器中的序列，让序列的开始值为表主键最大值+1。
if 语句 缩进格式 冒号 If 条件判断 if 判断条件： 执行语句 elif 判断条件： 执行语句 else： 执行语句 简单的一个判断学生成绩的例子： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 4/3/2018 8:27 PM # @Author : zhdya # @File : demon1.py number = input("pls input your score: ") if int(number) >
如果在运行微单步时，发现有错误或对微单步中的时序过程不清楚，可用时序单元中的按钮来手动给出4个节拍。
启停电路由1片7474、1片74LS08组成，1个LED（RUN）表示当前实验平台的状态（运行LED亮、停止LED灭）。（如下图）
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。
脚本有待优化，由于时间问题，暂时先搁置优化，后期会慢慢再次优化到可以以每个容器或者images来操作！ #! /bin/bash ##start,stop,delete the docker containers ##written by zhdya_20170914 list=`docker ps -a |awk '{print $2}'| grep -v 'ID'` echo "=============================================================
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解，您肯定知道近红外光谱是一种次级方法，需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健，就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 梯度下降是机器学习中求最小值最常用的一种算法。尽管这种算法应用广泛，但是人们关于它计算复杂度的理论研究却寥寥无几。 在今年ACM举办的计算机理论顶会STOC上，牛津大学和利物浦大学的学者们，给我们证明了这个理论问题的答案。 他们得到了梯度下降算法的计算复杂度，等于两类计算机问题的交集。 这篇文章也成为了STOC 2021的最佳论文。 梯度下降的复杂度 四位作者研究人员将目光放在了TFNP中两个子集问题的交集。 第一个子集称为PLS （多项式局部
打印乘法口诀 #! /bin/bash ##printing 9*9 list ##written by zhdya_20171004 for m in `seq 1 9` do for n in `seq 1 $m` do dd=$[$m*$n] echo -ne "$n x $m = $dd \t" done echo done 写脚本，用来实现交换两个文件或目录的名字。 #! /bin/bash ##change the file or dir's name. ##writ
JSON_MERGEPATCH 函数用于在查询和更新操作中修改 JSON 文档的一部分。在 Oracle 19c 以前的版本中，必须查询 JSON 文档，处理内容并将整个文档替换为修改后的文档。使用 JSON_MERGEPATCH 函数，可以在某些情况下显着简化该过程。
● 把RA-IN（8芯的盒型插座）与右板上二进制开关单元中的J01插座相连(对应二进制开关H16~H23)，把RA-OUT（8芯的盒型插座）与数据总线上的DJ6相连。
今天试了下搭建GoldenGate，搭建的过程也简单总结了一下。 目前源数据库是newtest2 目标数据库是dataguru 都是11.2.0.4.0版本 关于GoldenGate的下载可以到下面的链接下载 http://www.oracle.com/technetwork/middleware/goldengate/downloads/index.html 在11g中，存在一个和GoldenGate有关的参数，默认是false,我们需要在源库，目标库都开启 SQL> show parameter
SQL> exec show_space('MY_OBJECTS', 'BISAL');
● 把ALU-IN（8芯的盒型插座）与右板上的二进制开关单元中J01插座相连(对应二进制开关H16~H23)，把ALU-OUT（8芯的盒型插座）与数据总线上的DJ2相连。
步进电机是一种将电脉冲转化为角位移的执行机构。当步进电机的驱动器接收到一个脉冲信号，它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度（即步长）。通过控制脉冲个数来控制角位移量，达到准确定位的目的；通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，达到调速的目的。
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。在本文中，我们将使用此类背景下的示例（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools, is a shared program between the wildland fire management programs of the U.S. Department of Agriculture's Forest Service, U.S. Department of the Interior's Geological Survey, and The Nature Conservancy.
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
一、if语法结构 1. 单分支结构 if < 条件表达式 > then 指令 fi 或者 if < 条件表达式 >；then 指令 fi 2. 双分支结构 if < 条件表达式 > then 指令1 else 指令2 fi 3. 多分支结构 if < 条件表达式1 > then 指令1 elif < 条件表达式2 > then 指令2 elif < 条件表达式3 > then 指令3 else 指令4 fi 条件表达式可以是te
● 按启停单元中的运行按键，使实验平台处于运行状态。此时微程序存储器为读状态，微地址寄存器（74LS161）确定了当前微程序存储器的地址，并且输出24位微操作（M0~M23）。
我将围绕结构方程建模（SEM）技术进行一些咨询，以解决独特的业务问题。我们试图识别客户对各种产品的偏好，传统的回归是不够的，因为数据集的高度分量以及变量的多重共线性。PLS是处理这些有问题的数据集的强大而有效的方法。
–因为生产环境运行的sql变化较快，版本号公布比較频繁，造成sql的运行计划不是非常稳定。常常会有一些性能非常查的sql出现 –对于这些sql，我们能够使用sql_plan_baseline对运行计划进行绑定，从而使运行计划固定下来 –前提是sql最好使用绑定变量。就算有的没有绑定变量，确定字段的值不会改变才行。由于是针对sql_id进行的绑定，假设sql文本改变，绑定也就无意义了
Python 编程中 while 语句用于循环执行程序，即在某条件下，循环执行某段程序，以处理需要重复处理的相同任务。当然也可以遍历所有的字符串，列表，元祖等。 其基本形式为： while 判断条件： 执行语句…… 执行语句可以是单个语句或语句块。判断条件可以是任何表达式，任何非零、或非空（null）的值均为true。 当判断条件假false时，循环结束。 for 循环一般是用在一个有次数的循环上。 while 循环用在有条件的控制上。 来个容易上手的例子： n = 0 ## 给n赋值初始值 0
我们在比较了国内的多家实验平台厂商的产品后，发现多数产品不是连线过于繁琐，就是由CPLD来替代所有的硬件。市场需要一种连线不多，但具有灵活性的实验系统,不同设计方案，不同的连线方法，可以得到不同的结果。
偏最小二乘法判别分析（PLS-DA,Partial Least Squares Discriminant Analysis）经常用来处理分类和判别问题。其与PCA类似，不同的是PCA是无监督的，PLS-DA是有监督的。
● 按脉冲单元中的PLS1脉冲按键，在IR2CK上产生一个上升沿，把当前数据总线数据打入IR2锁存器，按脉冲单元中的PLS2脉冲按键，在PCCK上产生一个上升沿，将IR2锁存器中的地址打入PC计数器（2片74LS161）中，这样的操作过程可实现无条件跳转指令。若要观测输出结果，再置信号PC-O=0，此时PC计数器把其内容作为地址输出到地址总线上，地址总线上的指示灯IAB0~IAB7应显示05H。
多类型传值： 如何把多类型的元素传入到函数呢？ In [3]: def fun(x,y): ##定义一个fun函数 ...: print x + y ...: In [4]: t =(1,2) ##设定一个 t元祖 In [5]: fun(t) ##直接把t元祖的值导入到函数中是不可以的 ---------------------------------------------------------------------------
当前应用研究的很多方面都依赖于一种名为梯度下降的算法。这是一个求解某个数学函数最大 / 最小值的过程（函数优化），从计算产品的最佳生产方式，到工人轮班的最佳安排方法，这一算法都能派上用场。
需求背景： 服务器上，跑的lamp环境，上面有很多客户的项目，每个项目就是一个网站。 由于客户在不断增加，每次增加一个客户（自动创建密码），就需要配置相应的mysql、ftp以及httpd. 这种工作是重复性非常强的，所以用脚本实现非常合适。 mysql增加的是对应客户项目的数据库、用户、密码，ftp增加的是对应项目的用户、密码（使用vsftpd，虚拟用户模式），httpd就是要增加虚拟主机配置段。 ---- 首先需要一个基础的nginx虚拟主机配置文件， 一般情况下，我们配置虚拟主机都是建一个vhost目
大家平时都会用到一些回归模型，今天我们来看一个集合多个模型建模和可视化的包mixomics。首先看下此包的所包含的方法列表：
今天，我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA， 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。
● 把内部地址总线AJ1（8芯盒形插座）与右板上的二进制开关单元中J03插座相连（对应二进制开关H0~H7），把内部数据总线DJ8与右板上的J02插座相连（对应二进制开关H8~H15）。
开发shell脚本，用read读入的方式比较两个整数的大小，禁用if，屏幕输出结果,提醒用户，需要对变量是否为数字及传参个数是否正确给予提示
研究表明，内在功能连接（FC）中的个体间变异性（ISV）与各种各样的认知和行为表现相关。然而，ISV在FC中的潜在组织原理及其相关基因转录谱尚不清楚。使用静息态功能磁共振成像数据从人类连接组计划（299年成人被试）和艾伦人类脑图谱的微阵列基因表达数据，我们进行了转录-神经成像关联研究调查内在的ISV的空间配置及其与空间基因转录谱的关联。我们发现，FC中多模态关联皮层的ISV最大，而单模态皮层和皮层下区域的ISV最小。重要的是，偏最小二乘回归分析显示，与人类加速区（HARs）相关的基因的转录谱可以解释FC中ISV空间分布的31.29%的变异。转录谱中的顶级相关基因在中枢神经系统的发育、神经发生和突触的细胞成分中得到了丰富。此外，我们还观察到，基因转录谱对FC中ISV的异质性分布的影响是由脑血流结构介导的。这些发现强调了ISV在FC中的空间排列，以及它们与转录谱和脑血流供应变化的耦合。
Python变量 变量是计算机内存中的一块区域，变量可以存储规定范围内的值，而且值可以改变。 Python下变量是对一个数据的引用，变量类似于一个标签，通过标签我们可以读取到标签的数据。 变量的命名： 变量名由字母、数字、下划线组成。 变量不能以数字开头 不可以使用关键字 a a1 _a 变量的赋值： 是变量的声明和定义的过程 In [1]: a = 123 In [2]: id(a) Out[2]: 34580560 //存在内存的位置 In [3]: a = 456 In [4]: id(a
https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/appdev.112/e25519/composites.htm#LNPLS99929
choice1=input('Pls input the province: ').strip()
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