1、什么是VPD?虚拟专用数据库 (VPD) 提供了角色和视图无法提供的行级访问控制。对于互联网访问，虚拟专用数据库可以确保在线银行的客户只能看到他们自己的帐户。Web 托管公司可以在同一Oracle 数据库中维护多个公司的数据，但只允许每个公司查看其自身数据。在企业内部，虚拟数据库可在应用程序部署方面降低拥有成本。可以在数据库服务器一次实现安全性，而不用在访问数据的每个应用程序中分别实现安全性。
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2014-05-29 10:03:32
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1、什么是VPD?虚拟专用数据库 (VPD) 提供了角色和视图无法提供的行级访问控制。对于互联网访问，虚拟专用数据库可以确保在线银行的客户只能看到他们自己的帐户。Web 托管公司可以在同一Oracle 数据库中维护多个公司的数据，但只允许每个公司查看其自身数据。在企业内部，虚拟数据库可在应用程序部署方面降低拥有成本。可以在数据库一次实现安全性，而不用在访问数据的每个应用程序中分别实现...
原创
2022-04-11 15:56:51
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1.未创建前使用oe用户登录查询： 2.创建VPD策略 以sys用户用sysdba权限登录pdb22.1.创建策略函数 2.2.创建VPD策略 3.测试以oe用户登录pdb2 4.删除VPD策略
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2015-12-14 10:42:00
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1、什么是VPD?虚拟专用数据库 (VPD) 提供了角色和视图无法提供的行级访问控制。对于互联网访问，虚拟专用数据库可以确保在线银行的客户只能看到他们自己的帐户。Web 托管公司可以在同一Oracle 数据库中维护多个公司的数据，但只允许每个公司查看其自身数据。在企业内部，虚拟数据库可在应用程序部署方面降低拥有成本。可以在数据库服务器一次实现安全性，而不用在访问数据的每个应用程序中分别实现...
原创
2021-08-09 22:50:05
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背景： 最近某公司在ERP做库存领料时，发现选择物料后报错： 用户退出意外错误（1），来自 QT_EU.Create 结构树。 此form界面为客户化，错误来自查询现有量信息。分析问题： 遂查询该物料现有量，输入物料后发现，现有量是有的，但可用性界面各数量均为空
原创
2019-01-31 14:55:10
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这里为了理解关键使用步骤做个最简化的common-pools2要实现commons-pool2框架，组要有三部分组成 1 ，ObjectPool:简单说这就是池，传说中的对象池，实现对象存取和状态管理的：如线程池，数据库连接池都可以用这个 2，PooledObject:这个是池化对象，简单说就是你想囤积的对象，专业术语叫池化对象。这个最后要放到ObjectPool对象里面去。同时也添加了一些附加信
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2023-12-11 13:26:37
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http://boylook.itpub.net/post/43144/520544 大家都知道，Oracle的锁机制是行级别的，下面来看看Oracle的安全访问机制： 安全的数据过滤，必须在基础数据表的一层就完成，这样用户无论是通过视图还是基础表都无法绕过安全控制。而VPD（virtual private database）最根本的能力就是“会透明的过滤数据”，提供行级安全保护。 Oracl
原创
2013-09-18 11:32:21
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http://boylook.itpub.net/post/43144/520545 通过VPD策略的设置，David只能够查看部门60和80的记录。SQL> conn davidEnter password: Connected.SQL> select employee_id,salary,first_name from hr.employees;EMPLOYEE_ID SALA
原创
2013-09-18 11:34:06
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回归分析是指针对大量样本数据进行一定的拟合分析得到一种确切的，可描述不同数据量之间内在关系的一种分析方法。在数据处理的过程中因为误差（系统误差和随机误差）导致的样本点偏离理论值的情况在一定程度上会削弱这种内在关系的直接体现，因此，我们需要滤除这些误差的干扰，对原有的数据样本抽丝剥茧，得到我们真正想要的信息。常见的数据处理手段从线性与否进行分类有线性回归与非线性回归，从变量类型分类可以分为一元回归分
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2024-04-01 08:49:55
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VPD架构图vSphere Essentials Plus Kit 及以上版本包含VPD，且免费核心是Changed Block Tracking (CBT)技术VDP使用了EMC的Avamar的数据复制技术备份数据会被去重和压缩支持1对多的数据复制数据传输过程中会加密如果被保护的VM使用的存储不能被VDPappliance访问，j就需要安装VDP proxy必须配置DNS和时钟同步可以自动实施定
原创
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2017-03-01 09:50:18
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新的工作主要专注于数据仓库的构建，因此开始阅读oracle的data warehouse guide文档，随便在这里记下一点笔记。希望能够坚持看完。和OLTP系统不同，数据仓库的主要目的是用于查询和分析数据。因此，数据仓库一般会包含大量的历史数据，用于分析其中的信息和趋势。数据仓库理论的鼻祖William Inmon给数据仓库的特性归纳为一下四点：面向主题(Subject Oriented)集成
线性回归和分类问题线性回归普通最小二乘法（OLS）极大似然估计线性分类器最大似然估计和逻辑回归验证曲线学习曲线 线性回归首先，我们知道线性回归的模型为： 而线性回归求解其实就是权重的最优解。普通最小二乘法（OLS）普通最小二乘法是计算权重的方法之一。 OLS可以最小化因变量实际值和模型得出的预测值之间的均方误差：那么要解决最小化问题，就要求出上式的导数，并求出导数等于0时，权重W的值，这涉及到矩
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2023-11-12 09:35:04
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在统计学中，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。 OLS通过最小二乘法原则选择一组解释变量的线性函数的参数：最小化给定数据集中观察到的因变量（被预测变量的值）与预测变量之间残差的平方和。一元线性回归求解过程我们先以一元线性模型为例来说明。假设有一组数据 ，我们希望求出对应的一元线性模型来拟合这一组
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2024-03-15 23:31:38
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作者：月亮咖啡茶
比如张晓峒老师那本书里面的案例3,要估计CONS=C1+C2*GDP,因为GDP是随机变量不满足经典假设,需要用工具变量来进行估计,即使用了二阶段最小二乘法.在Method直接点击那个TSLS,上面输入你原来准备估计的方程,如这个例子中,原来要估计CONS=C1+C2*GDP,可直接输入CONS C GDP.下面是输入工具变量,只需输入例子中的工具变量
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2024-01-16 21:37:09
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文章目录简介Why We Prefer SparsitySparsity例子:Housing Price Application确定特征的方法Option1:Exhaustive Search:"all subsets"Option2:Greedy Approaches·Forward Stepwise·Backward StepwiseOption3:via Regularization: A
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2024-03-26 09:04:01
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数学建模-OLS回归模型 斯皮尔曼相关系数 数值模拟 多目标规划-养老服务床位需求预测与运营模式研究养老服务床位需求预测与运营模式研究摘要 随着时间的推移，我国人口老龄化逐渐增多，老龄化的社会问题越来越突出，从2009年到2018年，无论是老年人口数量，还是老年人口化所占的比例都有明显的增长，解决养老服务
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2024-04-19 13:59:12
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下面是一个回归过程，用于拟合收入和教育情况import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sms
import statsmodels.api as sn
sdata = pd.read_csv('../input/traindatas/char7/Salary_Data.csv')
print(sdata
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2023-12-06 22:38:11
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本文为你介绍数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了 "美国最好的 2
七，专著研读（Logistic回归）分类：k-近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。运用k-近邻算法，使用距离计算来实现分类决策树，构建直观的树来分类朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始数据逻辑回归（Logistic Regression）：虽然名字中有“回归”两个字，但是它擅长处理分类问题。LR
使用statmodel进行最小二乘法预测房租价格 # utf-8import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport lxmlimport osimport csvimport pandasimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport timeimpo..
原创
2023-03-07 01:22:28
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