FILE_NOTIFY_INFORMATION

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Google File System的中文描述
这份文档详细介绍了谷歌早期的GFS文件系统,GFS是Hadoop HDFS的前身,是一种重要的数据存储解决方案。
Control File Functionality in Oracle DBA
控制文件的作用是小的二进制文件,在数据库MOUNT时需要使用。控制文件与一个数据库有关,应当复用以防止文件丢失。
rpm-file-compat-db-4.2.52-5.1-for-Oracle
这个是我上次在Linux中安装Oracle的时候,锁用到的rpm文件。 当时找了很久才找到的,希望对你有帮助。
MySQL information_schema使用详解
MySQL 的information_schema有点像数据库的“书”,但不是写给人看的,是写给程序员的。它记录了数据库里所有对象的信息,像库名、表名、列类型、索引情况、权限啥的,通通都在这儿。你要查表结构?查用户权限?还是想看看索引怎么建的?统统可以搞定。查数据库状态、结构啥的,我一般都靠information_schema。它是只读的,不怕你查多了出事。比如用SELECT table_name FROM information_schema.tables,就能知道某个库里有多少表,响应也快,用起来蛮方便。权限管理也是它的强项之一,什么全局权限、表级权限、列权限,它都管。你要是做数据库审计,
Comprehensive Analysis of SQLite Database File Formats
This article provides a comprehensive analysis of SQLite database file formats, focusing on B+ tree, B-tree, and other structural elements. It is particularly suitable for professionals engaged in data mining, data parsing, and data recovery. The analysis covers key components of SQLite's database f
Image Registration Using Mutual Information with Optimization Toolbox
[使用优化工具箱的二维互信息匹配]这是新墨西哥大学的Kateryna Artyushkova编码的IP工具箱用户使用互信息更新的自动图像配准。对象函数'image_registr_MI.m'最初是由人编码并由我修改的。我使用优化工具箱为完整的图像配准添加了一个比例因子。因此,运行此程序需要优化工具箱。zip文件包含三个文件:- opti_MI_scaling.m %主要代码- image_registr_MI.m %对象函数- image.mat %图像矩阵。在“image.mat”中,IM1和IM2仅用于示例目的。- IM1:230 X 230 MRI 8位图像- IM2:512 X 512
MATLAB2017b-License-File-Setup
软件安装完毕后,将“license_standalone.lic”文件复制到软件安装目录中的“licenses”文件夹内,默认路径为\"C:\Program Files\MATLAB\R2017a\licenses\"。然后运行一次软件(如果报错可以无视),最后再将“netapi32.dll”文件复制粘贴到安装目录中的win64文件夹内即可,默认路径为\"C:\Program Files\MATLAB\R2017a\bin\win64\"。
Data File Management in Oracle 9i
数据文件可以是文件或裸设备,包含用户数据。ORACLE的第一个数据块与操作系统有关的文件头信息,第二块包含所有数据块的恢复信息。每个数据文件仅与一个数据库相关联,而一个表空间可包含多个数据文件。数据文件的详细信息记录在控制文件中,可通过以下SQL语句查看: SELECT name FROM v$datafile; 示例数据文件:- /u05/dbf/PROD/system_01.dbf- /u06/dbf/PROD/temp_01.dbf- /u04/dbf/PROD/users_01.dbf- /u09/dbf/PROD/rbs_01.dbf- /u06/dbf/PROD/applsys_
MATLAB File Feature Extraction Code for StackOverflow Clustering
MATLAB提取文件要素代码通过编程语言和答案投票对StackOverflow问答进行聚类。本回购包含我对Coursera课程作业的解决方案。结果显示,k均值聚类进行了44次迭代以收敛,共有45个集群:中位数投票(答案)主导语言(%)和问题数量如下:0 MATLAB(100.0%)3725,1 CSS(100.0%)113598,1 Groovy(100.0%)2729,1 C#(100.0%)361835,1 Ruby(100.0%)54727,1 PHP(100.0%)315734,1 Objective-C(100.0%)94617,1 Java(100.0%)383473,1 Java
Dynamic Precision Rough Set Model for Mixed Information Systems
粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论,邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型。为了提高对混合型数据的抗噪能力,提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型;由于现实环境下信息系统的动态性,进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型。首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系,然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制,最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法。实验结果表明,所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率,从而验证了所提出模型的有效性,同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境。