Oracle的物理结构解析

这些图是我自己画的，我也会在我的公众号【会用数据库】解析。理解起来非常简单，而且非常好记。不用死记硬背，有兴趣可以来公众号看呀。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。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。如若转载，请注明出处：/a/520024.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

GitOps - 为 OpenShift GitOps 配置邮件通知

GitOps - 为 OpenShift GitOps 配置邮件通知

《OpenShift 4.x HOL教程汇总》 说明：本文已经 在OpenShift 4.15 OpenShift GitOps 1.11.2 环境中验证 文章目录 ArgoCD 的 Notification 功能简介启动 OpenShift GitOps 的 Notification 功能配置邮件通知验证参考 说明：先根据《OpenShift 4 之 GitOp…
阅读更多...
Peter算法小课堂—树状数组

Peter算法小课堂—树状数组

大家好，我是人见人爱，花见花开，车见车爆胎的树状数组Peter Pan，hhh 讲正文前，先来一个长文警告⚠很重要的知识点：L SB（SB？） LSB 怎么算呢？ 哦……懂了&…
阅读更多...
环形链表2--绝妙的运算

环形链表2--绝妙的运算

一、要求 给定一个链表的头节点 head ，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。 如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，评测系统…
阅读更多...
静态路由协议实验综合实验

静态路由协议实验综合实验

需求： 1、除R5的换回地址已固定外，整个其他所有的网段基于192.168.1.0/24进行合理的IP地址划分。 2、R1-R4每台路由器存在两个环回接口，用于模拟连接PC的网段；地址也在192.168.1.0/24这个网络范围内。 3、R1-R4上不能直接编写到…
阅读更多...
机器学习KNN最邻近分类算法

机器学习KNN最邻近分类算法

文章目录 1、KNN算法简介2、KNN算法实现2.1、调用scikit-learn库中KNN算法 3、使用scikit-learn库生成数据集3.1、自定义函数划分数据集3.2、使用scikit-learn库划分数据集 4、使用scikit-learn库对鸢尾花数据集进行分类5、什么是超参数5.1、实现寻找超参数5.2、使用scikit-lea…
阅读更多...
【vite】

【vite】

目录 vite介绍vite的基础应用vite创建项目vite创建vue3项目vite创建vue2项目vite创建react项目 vite中使用css的各种功能vite中使用ts vite介绍 一、特点： 开发时效率极高开箱即用，功能完备摄取丰富，兼容rollup超高速热重载预设应用和类库打…
阅读更多...
vulhub中 Struts2-015 远程代码执行漏洞复现

vulhub中 Struts2-015 远程代码执行漏洞复现

影响版本: 2.0.0 - 2.3.14.2 ## 原理与测试 漏洞产生于配置了 Action 通配符 *&#xff0c;并将其作为动态值时&#xff0c;解析时会将其内容执行 OGNL 表达式&#xff0c;例如&#xff1a; xml <package name"S2-015" extends"struts-default"> …
阅读更多...
上位机图像处理和嵌入式模块部署（qmacvisual之n点标定）

上位机图像处理和嵌入式模块部署（qmacvisual之n点标定）

【 声明&#xff1a;版权所有&#xff0c;欢迎转载&#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱&#xff1a;feixiaoxing 163.com】 工业场景中&#xff0c;很多时候图像是用来做测量的。虽然我们很希望载台是平的&#xff0c;摄像头是正对着拍摄物体的&#xff0c;但是运行时间长…
阅读更多...
可视化图表：象形柱图，比柱图漂亮、有趣100倍。

可视化图表：象形柱图，比柱图漂亮、有趣100倍。

一、什么是象形柱图 象形柱图&#xff08;Pictorial Bar Chart&#xff09;是一种可视化图表&#xff0c;它使用图形或图片代替传统的矩形柱子来表示数据。每个图形或图片的大小和形状都与对应的数据值相关联&#xff0c;从而形成一种视觉上的象征性表示。 象形柱图通常用于展…
阅读更多...
【每日刷题】Day3

【每日刷题】Day3

【每日刷题】Day3 &#x1f955;个人主页&#xff1a;开敲&#x1f349; &#x1f525;所属专栏&#xff1a;每日刷题&#x1f34d; 目录 1. 69. x 的平方根 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 2. 70. 爬楼梯 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 3. 118. 杨辉三…
阅读更多...
STL容器（3）

STL容器（3）

1,stack容器 1.1 基本概念 概念&#xff1a;stack是一种先进后出的数据结构&#xff0c;它只有一个出口 因此&#xff1a; 栈中只有顶端的元素才可以被使用&#xff0c;因此占不允许有遍历行为 栈中进入数据称为--入栈&#xff08;push) 栈中弹出数据称为--出栈&#xff08…
阅读更多...
【Linux】虚拟机连不上外网 (1)，2024百度网络安全岗面试真题收录解析

【Linux】虚拟机连不上外网 (1)，2024百度网络安全岗面试真题收录解析

vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 BOOTPROTOstatic ONBOOTyes IPADDR? NETMASK? GATEWAY? dns18.8.8.8 dns1144.144.144.144 这两个必填 自我介绍一下&#xff0c;小编13年上海交大毕业&#xff0c;曾经在小公司待过&#xff0c;也去过华为、OPPO等大厂…
阅读更多...
深入理解Armv9 DSU-110中的L3 cache

深入理解Armv9 DSU-110中的L3 cache

快速链接: 【精选】ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录] &#x1f448;&#x1f448;&#x1f448; 关键词&#xff1a; DynamIQ cluster、DSU-110、DSU-120、DSU、cache、mmu、缓存、高速缓存、内存管理、MPAM 思考&#xff1a; 1、L1、L2、L3 cache的替换策略是怎样的&#xff…
阅读更多...
Android中的aidl接口及案例说明

Android中的aidl接口及案例说明

目录 一、什么是AIDL 二、AIDL语法规格 三、AIDL实例 客户端： 服务端： 一、什么是AIDL AIDL，即 Android Interface Definition Language，用于android不同进程间通信接口。同一个应用里面还是建议用正常接口实现功能即可。 官方说明：Android 接口定义语言 (AIDL) | …
阅读更多...
如何使用屏幕变式控制SAP系统操作界面字段的必输、显示或隐藏

如何使用屏幕变式控制SAP系统操作界面字段的必输、显示或隐藏

在SAP/ERP项目实施中经常会遇到要求把SAP系统操作的界面中某些字段设置为必输&#xff0c;显示或隐藏&#xff0c;遇到这种需求时&#xff0c;有些业务操作界面可以通过后台进行屏幕的字段状态设置解决&#xff0c;而有些业务的操作界面是没有屏幕字段的后台设置的&#xff0c;…
阅读更多...
DSP实时计算平台设计方案：912-基于6U CPCIe的双路光纤图像DSP实时计算平台

DSP实时计算平台设计方案：912-基于6U CPCIe的双路光纤图像DSP实时计算平台

基于6U CPCIe的双路光纤图像DSP实时计算平台 一、设备概述 设备基于6U CPCIe架构&#xff0c;通过背板交换实现4片信号处理板卡的互联传输&#xff0c;每个信号处理板卡支持双TMS320C6678&#xff0c;支持2路光纤的图像处理&#xff0c;实现FPGA的预处理和备份工…
阅读更多...
机器学习中的GBDT模型及其优缺点(包含Python代码样例)

机器学习中的GBDT模型及其优缺点(包含Python代码样例)

目录 一、简介 二、优缺点介绍 三、Python代码示例 四、总结 一、简介 GBDT&#xff08;Gradient Boosting Decision Tree&#xff09;是一种集成学习算法&#xff0c;被广泛应用于机器学习中的回归和分类问题。它由多个决策树组成&#xff0c;每个决策树都通过迭代逐渐提升…
阅读更多...
之前翻硬币问题胡思乱想的完善

之前翻硬币问题胡思乱想的完善

题目背景 小明正在玩一个“翻硬币”的游戏。 题目描述 桌上放着排成一排的若干硬币。我们用 * 表示正面&#xff0c;用 o 表示反面&#xff08;是小写字母&#xff0c;不是零&#xff09;&#xff0c;比如可能情形是 **oo***oooo&#xff0c;如果同时翻转左边的两个硬币&#x…
阅读更多...
Transformer位置编码详解

Transformer位置编码详解

在处理自然语言时候&#xff0c;因Transformer是基于注意力机制&#xff0c;不像RNN有词位置顺序信息&#xff0c;故需要加入词的位置信息来显示的表明词的上下文关系。具体是将词经过位置编码(positional encoding)&#xff0c;然后与emb词向量求和&#xff0c;作为编码块(Enc…
阅读更多...
9(10)-1(2)-CSS 布局模型+CSS 浮动

9(10)-1(2)-CSS 布局模型+CSS 浮动

个人主页&#xff1a;学习前端的小z 个人专栏&#xff1a;HTML5和CSS3悦读 本专栏旨在分享记录每日学习的前端知识和学习笔记的归纳总结&#xff0c;欢迎大家在评论区交流讨论&#xff01; 文章目录 一、CSS 布局模型1 流动模型&#xff08;标准流&#xff09; 二、CSS 浮动1 浮…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023