Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统之一，尤其在企业级应用中占据了重要的地位。这份"Oracle_数据库管理基础_官方ppt_中文版_英文版"提供了学习Oracle数据库管理的宝贵资源，包括官方英文版PPT以及中文翻译版本，为初学者和专业人士提供了深入理解Oracle数据库核心概念和操作的平台。 Oracle数据库的基础知识涵盖了许多方面，我们需要了解数据库的基本概念，如关系型数据库模型，表、视图、索引、存储过程等基本元素。在Oracle9i Database Administration Fundamentals I的课程中，你将学习到如何创建和管理数据库实例，包括启动、关闭数据库，以及配置数据库参数以优化性能。 数据库管理的一个关键部分是数据存储和组织。Oracle支持多种数据类型，包括数值、字符串、日期时间、二进制等，以及复杂的数据结构如BLOB（Binary Large Object）和CLOB（Character Large Object）。理解这些数据类型对于正确设计数据库至关重要。 在Oracle中，安全性也是核心考虑因素。通过用户权限和角色管理，你可以控制谁可以访问哪些数据，以及他们可以执行的操作。这部分内容在学习过程中会详细介绍如何创建和管理用户，分配权限，以及如何使用视图来提供数据访问的安全层。 备份和恢复是数据库管理的另一个关键环节。Oracle提供了多种备份策略，如物理备份和逻辑备份，以及RMAN（Recovery Manager）工具，用于自动化和简化备份过程。在遭遇数据丢失或系统故障时，恢复技术能帮助我们迅速恢复业务运行。 此外，性能监控和调优是确保数据库高效运行的重要任务。这包括使用SQL*Plus、企业管理器（EM）或者其他监控工具来分析SQL查询性能，识别瓶颈，并进行索引优化、分区策略调整等操作。 Oracle9i数据库管理基础I的两份PDF文档，可能分别从不同的角度深入讲解这些主题，提供了丰富的案例和练习，帮助读者理论结合实践，更好地掌握Oracle数据库的管理技能。 这份压缩包中的学习资料是全面了解和掌握Oracle数据库管理基础的宝贵资源，无论是对数据库管理员（DBA）、开发人员还是对Oracle感兴趣的技术爱好者来说，都将受益匪浅。通过深入学习和实践，你将能够有效地管理和维护Oracle数据库，确保其稳定、安全、高效地运行。

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计算机编程语言自诞生以来，已经走过了半个多世纪的发展历程。在这期间，编程语言经历了从低级语言到高级语言，再到面向对象语言的演化，每一次变革都极大地推动了软件开发技术的发展。 低级语言，也称机器语言，是最接近硬件的一种编程语言。它的指令由计算机可以直接理解和执行的二进制代码组成。但因其不易理解和编写，人们开始寻求更加易于使用的语言。 随后，高级编程语言应运而生。高级语言以其接近自然语言和数学语言的特点，极大地提高了程序的可读性和开发效率。其中，C语言因其跨平台、高效、灵活的特点，成为世界上最广泛使用的编程语言之一，它的诞生被视为现代程序语言革命的起点。 面向对象编程（OOP）语言是编程语言发展史上的又一个里程碑。这类语言以对象为中心来构建程序，使得程序更加模块化，易于维护和扩展。C++、Java和C#等语言都是面向对象编程语言的典型代表，它们在企业级应用、系统开发和网络编程等领域中扮演着重要角色。 进入21世纪，编程语言的发展趋势更加注重开发效率、跨平台能力和社区生态建设。Python、JavaScript、Ruby等动态脚本语言因其简明的语法和强大的社区支持而受到开发者的喜爱。其中，Python凭借其在数据分析、人工智能和Web开发等领域的广泛应用，成为近年来增长最快的编程语言之一。 在选择编程语言时，需要考虑多个因素，包括语言的用途、学习曲线、社区活跃度以及未来的发展潜力。例如，C/C++因其出色的性能被广泛用于系统编程和游戏开发；Java则因跨平台能力强大，在企业应用中有着广泛的应用；而Python因其简洁的语法和丰富的库，在数据科学和人工智能领域广受欢迎。 在未来，编程语言的发展趋势可能会朝着更高的抽象层次、更强的跨平台能力、更智能的编程辅助和更安全的方向发展。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，编程语言也会不断适应新的技术挑战，为开发者提供更好的工具和环境。同时，开源社区的活跃和发展将继续推动编程语言的创新和普及。 随着技术的演进，编程语言的发展也会更加注重简洁、易用和安全性，以适应快速变化的软件开发需求。在未来，我们可能会看到更多的领域特定语言（DSLs）和图形化编程语言的出现，这些语言将使得编程更加贴近人类的自然思维方式，从而降低编程的门槛，使更多人能够参与到软件的创造过程中来。 计算机编程语言的发展呈现出多样化、专业化和智能化的趋势，其目标是使编程更加高效、安全和易于普及。随着新的编程范式和技术的不断涌现，编程语言将继续演进，以满足不断发展的软件开发需求。

配电室环境监控系统又称为配电室环境与设备监测系统，主要基于智能传感器、边缘计算网关、云平台管理系统等技术，实现火灾报警、环境监测、运行状态视频监控以及电气测控等功能，解决了传统配电站房以人工为主的作业方式，

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2.多边形的描述 考虑到多边形的特征属性：顶点和边，在描述多边形时，既要指明组成多边形的顶点，又要指出组成多边形的边。 一般来说，用顶点的序列来表示多边形，其中的边即指两顶点所构成的线段，这样来表示的多边形如下： p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7

Resting-state fMRI（功能性磁共振成像）是一种非侵入性的脑成像技术，用于研究大脑在无特定任务时的自发活动模式。在数据处理方面，其流程包括多个关键步骤，这些步骤对于确保数据质量、减少噪声和提取有意义的神经信号至关重要。以下是对这些步骤的详细说明： 1. **数据整理**：原始的fMRI数据通常以DICOM格式存储，这是一种医学图像标准格式。为了进行进一步的分析，需要将这些数据转换为NIFTI（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）格式，这是一种更便于处理和分析的格式。这个过程可以使用如MRIcroN或SPM5的工具完成。 2. **去除前10个时间点**：由于扫描开始时机器稳定性和受试者适应环境可能需要一定时间，通常会丢弃前几个时间点的数据，以减少这些因素的影响。 3. **Slice Timing**：由于fMRI数据是逐层采集的，不同层面的采集时间不同，可能导致时间对齐问题。Slice Timing校正就是用来解决这个问题，通过调整时间序列以确保所有层面的活动在同一时间点被同步。 4. **Realign**：头部运动是fMRI数据处理中的主要挑战，因为受试者的微小移动会显著影响结果。Realign步骤通过配准所有时间点的图像，以消除头动的影响。可以使用软件检查和量化头动程度，例如MATLAB代码中的`b=load('rp_name.txt'); c=max(abs(b)); c(4:6)=c(4:6)*180/pi;`来计算最大位移和旋转角度。 5. **Normalize**：这一步骤将受试者的大脑图像标准化到一个标准模板，如MNI空间，以便于跨个体比较和群体分析。 6. **Smooth**：通过使用高斯滤波器进行空间平滑，可以降低噪声并增强信号的统计功效。通常使用的滤波器半径在4-8毫米之间。 7. **去线性漂移**：去除低频波动，如呼吸和心跳等生理信号的影响，通常通过高通滤波实现，这里使用的频率范围是0.01-0.08 Hz。 8. **ALFF, ReHo, FC计算**：这些是常用的fMRI数据分析指标。ALFF（Amplitude of Low-Frequency Fluctuation）衡量局部区域的低频波动幅度，ReHo（Regional Homogeneity）评估邻近像素的相似性，FC（Functional Connectivity）分析不同脑区之间的相关性。 9. **统计**：在进行这些计算后，通常会进行统计分析，如t检验、方差分析或者基于连接性的网络分析，以确定不同组间或条件下的差异。 10. **结果呈现**：将统计结果可视化，例如生成颜色编码的脑图，以清晰地展示出显著差异的区域。 11. **文献管理**：在整个研究过程中，管理和引用相关的科学文献是非常重要的，以确保研究的准确性和可重复性。 以上所述的步骤构成了resting-state fMRI数据处理的基本流程，每个步骤都对最终结果的可靠性和解释性有着深远的影响。在实际操作中，研究人员可能还需要根据具体研究需求进行其他额外的预处理步骤或分析。