Oracle的很多经验并不是来自工业环境.很多问题和经验都可以从自己的测试里积累        实验要做,但也要想!        那思维的起点是什么?        以下是我的看法.或者有些不合理:               ㈠ 针对问题寻找出一种不会出错的方法           如何实现,请参见:如何思考                  ㈡ 哪些步骤或操作不能做或者慎做?               ㈢ 为什么要这么做?               ㈣ 为什么不能那样做,那样做会造成哪…

  本周由部门新入职的同事为我们分享oracle实施方法论,本次重点围绕项目启动会来做介绍,并着重介绍了oracle与我们不一样的地方.收获颇丰,简单总结几个值得学习借鉴的要点: 1.      细节彰显专业!oracle把握住了文档管理的所有细节,从文件的标准命名,到版本管理,处处彰显专业.其实明源也有文档管理规范,但是我们实施顾问在实施过程中都没有按规范执行下来.其实做好文档管理并不会增加大家的工作量,它仅仅是一个习惯问题. 2.      趁项目启动会把责任状落实到位!这是oracle让人…

[三思笔记]全面学习Oracle分区表及分区索引 2008-04-15 关于分区表和分区索引(About PartitionedTables and Indexes) 对于 10gR2 而言,基本上可以分成几类: v  Range(范围)分区 v  Hash(哈希)分区 v  List(列表)分区 v  以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定 compress 属性),只不过分区依赖列不能是…

这本<Linux内核修炼之道>已经开卖(网上的链接为: 卓越.当当.china-pub ),虽然是严肃文学,但为了保证流畅性,大部分文字我还都是斟词灼句,反复的念几遍才写上去的,尽量考虑到写上去的每段话能够让读者产生什么疑惑,然后也都会紧接着尽量的去进行解释清楚,中间的很多概念也有反复纠结过怎么解释能够更容易的理解,力求即使对于初学者也可以有很少阻碍的一气读完.同时我也把书中一部分自己的感悟抽出来整理了精华版,share出来.当然水平有限,错漏之处有发现而修订时遗漏的,也有尚没有发现的.这本书…

世界悲结束了,章鱼哥也退役了,连非诚勿扰中的拜金女也突然的少了很多.这本<Linux内核修炼之道>在卓越.当当.china-pub上也已经开卖了,虽然是严肃文学,但为了保证流畅性,大部分文字我还都是斟词灼句,反复的念几遍才写上去的,尽量考虑到写上去的每段话能够让读者产生什么疑惑,然后也都会紧接着尽量的去进行解释清楚,中间的很多概念也有反复纠结过怎么解释能够更容易的理解,力求即使对于初学者也可以有很少阻碍的一气读完.同时我也把书中一部分自己的感悟抽出来整理了精华版,share出来.当然水平有限,…

如何学习Oracle?分清几个概念是关键     经常有一些Oracle的初学者问到以下几个问题,这里集中解答一下,希望对大家有帮助.   1.如果有一定的数据库基础,知道SQL是怎么回事,即使写不出来简单的SQL,但可以看动它们,你就可以跳到2.否则请先看一下数据库基础和SQL语言,不需要很深,更不需要去记忆那些复杂的SQL命令,这些可以留在以后边应用边学习.记忆.   2.要想学好ORACLE,首先要学习ORACLE的体系结构,现在你不需要深入理解它们,但要分清几个关键的概念:   inst…

开始学习Oracle了,加油 参考书Oracle开发实战经典,李兴华老师编著…

第一篇介绍了ERP软件是供应链管理软件.告诉你这个软件改善或提升企业管理的切入点和着力点.有了着力点才能给力. 第二篇介绍了什么是咨询以及咨询工作共通的章法,告诉了你咨询的套路是什么,就像练习一套拳,套路就是这样的,这些是形式的东西. 第三篇介绍了EXCEL和基于数据库的软件在数据处理方面的异同. 第四篇介绍了在国内做咨询你应该具备的一些基础理论常识. 从本篇也就是第五篇开始着手介绍一些循序渐进学习ORACLE EBS的知识.面向的读者是ORACLE EBS系统实施新手.并欢迎高手不吝批评纠正.…

关于分区表和分区索引(About Partitioned Tables and Indexes)对于10gR2而言,基本上可以分成几类: •       Range(范围)分区 •       Hash(哈希)分区 •       List(列表)分区 •       以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定compress属性),只不过分区依赖列不能是lob,long之类数据类型,每个表的分区…

StarSpace是用于高效学习实体向量的通用神经模型,用于解决各种各样的问题: 学习单词,句子或文档级嵌入. 文本分类或任何其他标签任务. 信息检索:实体/文件或对象集合的排序,例如 排名网络文件. 度量/相似性学习,例如 学习句或文档相似性. 基于内容或协作过滤的建议,例如 推荐音乐或视频. 嵌入图表,例如 多关系图如Freebase. 项目地址:https://github.com/facebookresearch/Starspace StarSpace StarSpace is a ge…