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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。

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。

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 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，

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

[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

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\"。

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_

局部互信息的图像融合方案，在 MATLAB 里实现起来其实挺顺的。整个流程围绕着图像的清晰区域怎么提取、怎么合成展开，核心是一个四叉树结构 + 形态学操作的思路，思路不复杂，代码也清爽。尤其是用local MI来做融合决策，效果比简单对比清晰度那种方式稳得多。 local MI的优势就在于它能把图像中某一小块区域的信息差异算得比较细致，适合做多焦点图像融合。像你手头有两张焦点不同的图，左图清前景，右图清背景，这个方法就能自动拼出一个全清晰版本。 具体步骤其实也蛮规整的。先预图像，转灰度、归一化之类的。构建四叉树，图像分块逐层，这样一方面可以定位清晰区域，另一方面还能降低计算负担。第三步是重点，

企业信息治理的实用指南，内容挺全的，适合刚接触或者准备系统梳理数据治理方案的朋友。文档思路清晰，讲了怎么从零开始搭建数据治理体系，也提到后续的扩展和成熟路径，比较接地气。里面不少思路，像是数据目录怎么做、角色怎么分工，用在实际项目里都还挺实用的。如果你平时对数据治理、信息架构这些词有点模糊，看完这篇白皮书应该会清楚不少。