用户等价

在部署很多的集群软件时都需要配置SSH用户等价，这确保了以oracle用户从一个节点登录另一个节点时无需密码。Clusterware和Database的安装过程先在一个节点完成，然后自动将软件复制到其他节点，这是一个后台拷贝过程。配置过程中需确保每个节点的SSH key文件合并拷贝，密码字段必须留空。

任意y，如果学生95002选修了y，那么学生x也选修了y。不存在这样的课程y，学生95002选修了y，而学生x没有选。

Oracle 的用户配置在 10gRAC 部署里，真的是个绕不开的点。UID/GID 一致这事儿挺关键的，不统一就各种权限报错，部署到一半卡住那种，真心劝你提前搞定。你只要在两台机器上保证Oracle 用户和 DBA 组的 UID、GID 一致，后面多坑就都省了。等价性配置那块儿，用 SSH 免密登录，真是省事不少。SSH 互信配置完，节点间通信就顺溜多了。你要是搞 RAC 的，肯定绕不开这个步骤，尤其是高可用环境里，谁也不想每次都手敲密码对吧？如果你还不太熟悉怎么操作，这篇文章挺清楚的，图文结合，适合手把手跟着做。还有一点，别忘了装RPM 依赖包，两台机器环境必须对齐。不然装完发现库不一致，

深入探讨了Oracle SQL优化的实际案例，通过对比不同的等价改写技巧，展示了如何提升SQL查询性能。读者将从中学习到如何有效地优化数据库查询，以应对复杂的数据需求。

Dequiv 是一个专为 MATLAB 开发的 数字等价物库，提升用户的数值计算能力和效率。通过使用 Dequiv，用户能够更轻松地处理复杂的数值问题，并实现高效的数学模型计算。

在数据库课件中，我们继续探讨关系代数的等价变换规则。这些规则包括连接和笛卡尔积的结合律，如 (E1 × E2) × E3 ≡ E1 × (E2 × E3)，以及关系的嵌套组合。这些变换对于数据库操作的优化具有重要意义。

频繁项集挖掘是数据挖掘的重要应用，但庞大的频繁项集数量限制了其实际应用。为减少频繁项集数量，使其更易于应用，提出一种基于格结构的频繁项集精简模型，并证明该方法产生的支持度误差范围。在此基础上，提出模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明，该方法在显著减少频繁项集数量的同时，能有效控制支持度误差，与Index-Meta算法相比，产生的支持度误差更小。因此，基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法具有较高应用价值。

要判断函数依赖集F是否等价于G，只需逐一检查F中的每个函数依赖X→Y，并验证Y是否属于X的闭包G+。根据引理5.3，我们得到了判断两个函数依赖集是否等价的有效算法。

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

用户画像，即 User Profile，是基于用户在互联网上的行为数据，经过收集和分析，为用户打上的一系列标签的集合。这些标签可以是用户的性别、地域、收入、情感状态、兴趣爱好以及消费倾向等。用户画像的构建有助于理解用户特征和行为模式。 需要注意的是，用户画像并非简单的标签堆砌，它更强调对用户群体特征的概括和提炼。用户画像的构建需要结合数据分析和专业领域知识，才能更加准确地描述用户群体。 与用户画像容易混淆的概念是用户角色 (User Persona)。用户角色是产品设计和用户调研中常用的方法，它通过构建虚拟的典型用户来代表目标用户群体。用户角色的描述通常包含用户的年龄、职业、教育背景、兴趣爱好