位向量维护

位向量维护操作包括删除和插入。删除操作将相应位置的位向量改为0，并在行号-行标识表中打上删除标记。插入操作只需修改与关键值相关的位向量，因为压缩算法会忽略位向量末尾的连续0。新行的修改仅涉及修改相关的两行。

这份PPT详细比较了Oracle的实际应用和维护技巧。

Oracle 日常维护的实用手册，整理得蛮细，基本涵盖了日常 DBA 会遇到的那些事儿。像是日志监控、表空间使用、控制文件备份这些都有说到，嗯，内容够硬核但不啰嗦。尤其是数据库坏块怎么，文档里有具体操作步骤，照着做就行，不太容易踩坑。监控表空间用得多的可以重点看看字典管理表空间那块，讲得还挺实在。还有定时作业那段，思路也清晰，适合你排查执行异常。配套的相关文章也蛮全的，像坏块修复指南、表空间迁移这些，扩展阅读用起来也方便，都是实际工作中能用得上的。如果你是刚接手 Oracle 环境，或者常常要和生产库打交道，这份手册拿来当日常 checklist 用，挺合适。别忘了，操作前备份总是第一位的。

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

SVM，挺牛的一个机器学习算法。简单来说，它通过寻找一个超平面来划分数据，目标是让两类数据的间隔最大化，最终提升模型的泛化能力。对于小样本数据集有用，常见于文本分类、图像识别这些领域。最有意思的部分是它的核技巧，能把非线性问题变成线性问题，这样就能更好地复杂的数据集。 SVM 有个核心原则叫做最大间隔，就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类，这样能有效降低过拟合的风险。而且，支持向量离决策边界越近，它对分类结果的影响越大。所以，训练时找到合适的支持向量尤为重要。 说到核技巧，SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核（RBF），每种核函数适应不同的数据情况，比如 RBF

Oracle 数据库的日常维护手册，内容挺扎实的。除了基本的安装指导，还详细说了常见错误的方法，挺适合做运维的小伙伴收藏。安装数据库容易遇到各种坑，比如路径错误、权限配置不当，这里面都有提到。 数据库的安装步骤写得比较清楚，从建库到配置监听，每一步都有操作截图，嗯，看着不费劲。是对一些老旧版本的支持也挺全，像11g、12c都有覆盖。 你平时遇到那种莫名其妙的ORA-XXXXX错误？可以直接翻到错误那部分，对照着找方法，效率提升不止一点点。像ID 1706这类安装时的报错，文章也有专门解析。 日常维护方面，像表空间监控、备份恢复、用户权限管理也有提，虽然不算深，但对于日常操作已经够用了。 建议你

李航老师的《统计学习方法》里的支持向量机部分，笔记整理得还蛮清楚的，适合你刚入门 SVM 或者想快速回顾重点的时候看看。内容不啰嗦，图示也挺直观，看起来不会头大。支持向量机（SVM）这种算法吧，虽然看着数学味儿挺浓，其实搞懂了核函数的核心逻辑，多分类任务都能用得上，比如文本分类、人脸识别这些场景就挺常见的。笔记作者整理了不少实用资源，比如Matlab的代码示例、粒子群优化（PSO）调参数的案例，还有经典的鸢尾花数据集实验，比较全也蛮接地气，配合起来看学习效率更高。哦对了，如果你平时用Python，虽然这些代码是 Matlab 写的，但思路是一通百通的，逻辑和参数选择都能参考。你要是准备搞个毕业

介绍Sybase体系及其常用操作命令，提供常见问题解决方案。同时讨论操作系统维护和数据库监控方法，包括关机和开机操作。

Oracle系统的日常维护涵盖了用户系统的各个方面，是确保系统稳定运行的关键步骤。

ORACLE 维护手册