etl数据oracle学习资料

时间: 2023-09-14 17:09:06 浏览: 29
以下是一些学习ETL数据和Oracle的资料推荐: 1. 《ETL实战:数据仓库开发指南》 这本书介绍了ETL的基本概念、设计原则、实现方法和最佳实践,以及详细的Oracle数据库操作指南。 2. 《Oracle数据仓库技术指南》 本书详细介绍了Oracle数据仓库的架构、设计、建模、实现和维护等方面的知识,适合ETL开发人员和数据库管理员阅读。 3. 《Oracle PL/SQL编程》 这本书介绍了Oracle数据库中的PL/SQL编程语言,包括基本语法、存储过程、函数、触发器等,适合ETL开发人员和数据库管理员学习。 4. 《数据仓库与数据挖掘技术》 本书介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、架构、设计和实现方法,以及常见的数据挖掘算法和工具,适合ETL开发人员和数据分析师阅读。 5. 《Oracle数据库11g实用教程》 这本书介绍了Oracle数据库11g的基本操作、SQL语句、PL/SQL编程、备份和恢复等方面的知识,适合初学者学习。
相关问题

oracle数据仓库培训

Oracle数据仓库培训是指通过课程和培训,学习和掌握Oracle数据仓库技术的过程。在这个培训中,学员将学习如何通过使用Oracle数据库软件来构建和管理数据仓库。 首先,学员将学习数据仓库的概念和原则。他们将了解数据仓库的核心思想和目标,以及它在组织中的重要性。此外,他们还将了解数据仓库的架构和设计原则,包括如何进行数据建模和数据集成。 其次,学员将学习如何使用Oracle数据库来构建和管理数据仓库。他们将学习如何使用Oracle的各种工具和技术,如Oracle Database、Oracle Data Integrator和Oracle Business Intelligence Suite等。通过这些工具和技术,他们将学习如何创建和维护数据仓库,如数据抽取、转换和加载(ETL)、数据清洗和数据存储等。 此外,学员还将学习如何使用Oracle数据库来进行数据分析和报表。他们将学习如何使用Oracle Business Intelligence Suite等工具来查询和分析数据,以及如何生成报表和仪表盘。 在培训过程中,学员将通过理论和实践相结合的方式进行学习。他们将参与到实际的数据仓库项目中,通过实际操作和练习来巩固所学的知识和技能。 总结起来,Oracle数据仓库培训将为学员提供使用Oracle数据库构建和管理数据仓库所需的知识和技能。通过这个培训,学员将能够应对组织中复杂的数据分析和报表需求,并为组织提供可靠和准确的决策支持。

数据仓库学习从0到1

数据仓库学习从0到1需要掌握以下几个关键步骤: 1. 理解数据仓库的基本概念:数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统。它包括数据提取、转换和加载(ETL)过程,以及用于查询和分析的数据模型。 2. 学习ETL过程:ETL是数据仓库中最重要的步骤之一,它涉及从源系统中提取数据、对数据进行转换和清洗,然后加载到数据仓库中。了解ETL工具和技术,如抽取数据的SQL、转换和清洗数据的脚本编写,以及加载数据的方法。 3. 掌握数据建模技巧:数据建模是为了支持数据仓库的查询和分析需求而设计的。学习使用维度建模和星型/雪花模型来设计数据仓库的数据模型。了解事实表和维度表之间的关系,并学会识别和建模业务指标和维度。 4. 学习数据仓库架构:了解常见的数据仓库架构,如传统的企业数据仓库(EDW)、基于云的数据仓库和数据湖。熟悉不同架构的优缺点,以及如何选择适合自己需求的架构。 5. 掌握数据仓库工具和技术:学习使用常见的数据仓库工具和技术,如关系型数据库(如Oracle、SQL Server)、数据仓库平台(如Teradata、Snowflake)、ETL工具(如Informatica、DataStage)和分析工具(如Tableau、Power BI)。 6. 实践项目经验:通过参与实际的数据仓库项目来巩固所学知识。可以从小规模的个人项目开始,逐渐扩大到更大规模的企业项目。通过实践,不断提升自己在数据仓库领域的技能和经验。 总之,数据仓库学习是一个系统性的过程,需要不断学习和实践。建议结合在线教程、培训课程和实际项目来全面掌握数据仓库的知识和技能。

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Oracle ODI(Oracle Data Integrator)是一款由Oracle公司推出的数据集成工具,旨在帮助企业实现高效、可靠的数据管理和数据集成。 Oracle ODI的白皮书是一份详细介绍和解释该工具功能、特点及应用的官方文档。白皮书的内容主要包括以下几个方面: 首先,白皮书会详细介绍Oracle ODI的基本架构和工作原理。它会解释数据提取、转换和加载(ETL)过程中的各个组件和流程,比如模型、接口、映射等,让读者能够了解数据集成的整体流程。 其次,白皮书会介绍Oracle ODI的核心功能和特点。它会讲解该工具的数据管理、数据集成和数据转换能力,以及提供的数据质量控制、数据血缘分析和数据监控等功能。通过详细的说明,读者可以了解Oracle ODI在实现企业数据管理和数据集成方面的优势和价值。 此外,白皮书还会列举Oracle ODI的应用场景和成功案例,展示该工具在各行业、各种规模的企业中的应用,并介绍了一些客户的实际使用体验。这样可以帮助读者更好地理解Oracle ODI的实际价值和应用潜力。 最后,白皮书还会提供关于Oracle ODI的技术支持、培训和升级等方面的信息,以及相关资源和工具的下载链接。这使得读者可以深入学习和了解Oracle ODI,并在实际使用中得到相应的支持和帮助。 总之,Oracle ODI的白皮书是一份官方的详细文档,旨在向读者全面介绍该工具的功能、特点和应用。通过阅读白皮书,用户可以了解Oracle ODI的作用和优势,以及如何将其应用到实际的数据管理和数据集成工作中。
### 回答1: 数据研发工程师需要掌握大数据技术、数据库技术、数据挖掘和机器学习等相关技术。其中,大数据技术包括Hadoop、Spark等技术;数据库技术包括MySQL、Oracle、MongoDB等;数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则等;机器学习技术包括深度学习、强化学习、决策树等。此外,数据研发工程师还需要掌握一些编程语言和工具,例如Python、R、Scala、Java、Shell等。同时,对于数据分析、数据可视化等方面的技术也要有一定了解。 ### 回答2: 数据研发工程师在日常工作中需要掌握多项技术。 首先,数据研发工程师需要有扎实的数据处理和分析能力。他们应熟练掌握常用的数据处理工具和编程语言,如Python、R或SQL,能够使用这些工具对大量数据进行清洗、转换和整理,以确保数据的准确性和一致性。此外,他们还应具备统计学和数学建模的基础知识,能够运用统计分析方法和建模技术解决实际问题。 其次,数据研发工程师需要具备良好的数据库管理能力。他们需要熟悉关系数据库的基本原理和常用操作,能够设计和优化数据库的结构,以提高数据的存取效率和查询性能。此外,他们还应熟悉分布式数据库和大数据存储技术,能够处理超大规模数据的存储和查询需求。 第三,数据研发工程师需要具备广泛的数据工具和平台的应用经验。他们应熟悉各类数据开发工具和平台,如Hadoop、Spark等,能够使用这些工具和平台处理大规模数据、构建数据流水线和实现数据的实时处理和分析。 最后,数据研发工程师还需要具备良好的沟通和团队协作能力。他们常需要与业务人员、数据科学家和其他数据团队成员合作,理解业务需求、交流技术方案,并能够将技术成果有效地传达给相关利益相关方。 总体来说,数据研发工程师需要综合运用数据处理与分析、数据库管理、数据工具和平台应用以及沟通协作等各方面的技术,以解决实际问题并推动数据驱动的业务发展。 ### 回答3: 作为数据研发工程师,需要掌握以下技术: 1. 数据处理和分析技术:熟悉数据清洗、转换和集成技术,能够编写有效的SQL查询语句,并掌握数据分析和挖掘算法,如聚类、分类、回归等。 2. 数据仓库和ETL技术:了解数据仓库设计原理和ETL(抽取、转换和加载)流程,能够选择和使用合适的ETL工具,并对数据仓库进行性能优化。 3. 大数据技术:掌握Hadoop生态系统(如HDFS、MapReduce、Hive、Spark等)的使用,能够处理大规模数据并进行分布式计算。了解流数据处理技术(如Kafka、Flink等)和数据流工作流引擎(如Airflow、Oozie等)也很重要。 4. 数据可视化技术:熟悉数据可视化工具和技术,如Tableau、Power BI、matplotlib等,能够根据需求设计和开发交互式的数据报表和仪表盘。 5. 编程语言和开发工具:熟悉至少一门编程语言,如Python、R或Scala,并能够使用相关库和框架进行数据处理和分析。同时,掌握版本控制工具(如Git)和开发工具(如Jupyter Notebook、PyCharm等)也很重要。 6. 数据库和NoSQL技术:了解关系型数据库(如MySQL、Oracle)和NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra),熟悉数据库设计和优化。 7. 机器学习和深度学习:具备机器学习和深度学习理论知识,并能够使用常见的机器学习库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行模型训练和评估。 8. 敏捷开发和项目管理:具备敏捷开发方法和项目管理知识,能够跟踪项目进度、有效沟通和协作,并具备解决问题和快速学习新技术的能力。 综上所述,数据研发工程师需要广泛的技术知识,包括数据处理和分析、数据仓库和ETL、大数据、数据可视化、编程语言和开发工具、数据库和NoSQL、机器学习和深度学习、敏捷开发和项目管理等方面的技能。
### 回答1: 答:成为高级ETL工程师的计划应该包括以下几个方面:1、熟悉ETL工具的基本概念,以及ETL开发的基本流程;2、熟悉ETL工具的使用,包括脚本、调度、管理等;3、了解ETL工具的功能,如数据源支持、数据转换功能、负载均衡等;4、学习ETL工具的新特性,以及ETL开发的新技术;5、练习模拟真实业务场景下的ETL开发,并提高实战能力;6、不断积累实践经验,以提升自身的ETL技术水平。 ### 回答2: 要在一个月内成为高级 ETL 工程师,我建议你按照以下详细计划进行学习和实践: 第一周: 1. 研究 ETL(Extract, Transform and Load)的基本概念和原理。了解数据仓库的结构和操作流程。 2. 学习一门主流的 ETL 工具,如Informatica PowerCenter、IBM DataStage或Microsoft SSIS。掌握其基本功能和操作方法。 第二周: 1. 多观看相关领域的视频教程,深入理解 ETL 的工作原理和技术细节。 2. 进行一些练习项目,例如从不同数据源中提取数据并进行转换、加载到目标数据库中,熟悉不同类型的转换过程。 第三周: 1. 学习数据仓库设计原则和数据模型。了解星型模型和雪花模型等常用的数据模型。 2. 研究数据质量管理的方法和技巧,如数据清洗、数据验证和错误处理等。 第四周: 1. 学习高级 ETL 技术,如数据标准化、数据合并和数据分区等。了解如何优化 ETL 过程,提高数据处理效率。 2. 进行一些较为复杂的练习项目,如多源数据合并、大数据处理等,以加强自己的实践经验。 此外,还建议你积极参加相关的在线学习社区和技术论坛,与其他专业人士交流,分享经验和解决问题。在日常工作中多尝试新的工具和技术,持续学习和实践,不断提升自己的技能和能力。记得要保持耐心和毅力,ETL 工程师的技术要求较高,需要不断学习和适应新的技术和方法。 ### 回答3: 要成为高级ETL工程师,你需要系统性的学习和实践。以下是一个月内成为高级ETL工程师的详细计划: 第一周:建立基础知识 1. 研究ETL概念和工作流程,了解相关术语和基本原理。 2. 学习数据仓库和数据集成的相关知识,包括数据模型、数据抽取、转换和加载。 3. 掌握至少一种ETL工具,如Informatica、SSIS或Talend。 第二周:深入学习数据库技术 1. 学习SQL语言,包括查询、过滤、连接和聚合操作。 2. 理解关系数据库的原理和常见的数据库管理系统(例如MySQL、Oracle、SQL Server)。 3. 学习优化数据库查询和设计高效数据模型的技巧。 第三周:实践数据清洗和转换 1. 实际操作ETL工具,使用示例数据集进行数据抽取、清洗和转换。 2. 熟悉数据质量检查和错误处理的方法。 3. 学习使用ETL工具进行数据集成和数据加载。 第四周:开展实际项目 1. 选择一个实际的数据集成项目,例如将多个数据源合并、从外部系统提取数据等。 2. 设计和实施该项目,包括数据抽取、清洗、转换和加载。 3. 进行测试和调试,确保项目的稳定性和准确性。 请注意,这个计划只是一个基本指南,根据个人实际情况可以进行调整。在执行计划的过程中,要注意持续学习和实践,探索各种技术和工具的最新发展。同时,积极参与相关社区或论坛,与其他ETL工程师交流经验,提升自己的技能。
### 回答1: 数据平台架构通常用于支持大规模数据的存储、处理和分析。随着大数据和云计算的发展,数据平台架构已经成为许多企业必不可少的一部分。 数据平台架构通常包含以下几个组件:数据存储、数据处理、数据集成和数据可视化。在这些组件中,各种主流技术栈被广泛应用。 在数据存储方面,主流技术栈包括关系型数据库如MySQL和PostgreSQL,非关系型数据库如MongoDB和Cassandra,以及分布式文件系统如Hadoop和HDFS。这些技术栈提供了不同的数据存储模型和可扩展性,可以根据实际需求选择适合的存储方案。 在数据处理方面,主流技术栈包括Apache Spark、Apache Flink和Hadoop MapReduce等。这些技术栈提供了强大的数据处理能力,支持批量处理和流式处理,并且具有良好的容错和可伸缩性。 数据集成是数据平台架构中重要的一环,用于将来自不同数据源的数据整合起来。主流技术栈包括ETL工具如Apache Airflow和Talend,以及消息队列如Apache Kafka和RabbitMQ。这些技术栈可以帮助实现数据的抽取、转换和加载,实现数据的同步和共享。 数据可视化是将数据转化为有意义的图表和报表,用于帮助用户理解和分析数据。主流技术栈包括Tableau、Power BI和D3.js等。这些技术栈提供了丰富的可视化工具和功能,可以根据用户的需求进行定制和展示。 总之,数据平台架构与主流技术栈密切相关,它们相互配合,为企业提供强大的数据处理和分析能力。根据实际需求选择适合的技术栈,并进行合理的架构设计,将有助于提高数据平台的性能和效率。 ### 回答2: 数据平台架构是指一个公司或组织使用的技术模型和解决方案,用于存储、处理和分析大规模数据。数据平台架构通常由多个组件组成,包括数据存储、数据传输、数据处理和数据分析等。 主流的数据平台架构通常包括以下几层: 1. 数据采集层:这一层负责数据的收集和传输。常见的技术栈包括Flume、Kafka等,用于实时或批量地从不同来源收集数据,并将其传输到下一层进行处理。 2. 数据存储层:这一层负责数据的存储和管理。主要的技术栈有Hadoop和HDFS,用于分布式的存储大规模数据;另外,还有NoSQL数据库如MongoDB和Cassandra,用于存储非结构化和半结构化数据;还有传统的关系型数据库如MySQL和Oracle,用于存储结构化数据。 3. 数据处理层:这一层负责对数据进行加工和清洗,以便后续的分析。常用的技术栈有Hadoop的MapReduce和Spark的SparkSQL,用于处理大数据集的计算任务;此外,还有流处理技术如Storm和Flink,用于实时地处理数据。 4. 数据分析层:这一层负责对数据进行分析和挖掘,以发现数据背后的价值和关联。主要的技术栈有数据仓库如Hive和Presto,用于运行复杂的查询和分析任务;还有机器学习和人工智能相关的技术栈如TensorFlow和PyTorch,用于构建和训练模型。 总之,数据平台架构与主流技术栈密切相关,通过不同的技术组合和配置,可以满足不同规模和需求的数据处理和分析需求。在选择和设计数据平台架构时,需要根据具体的业务需求和数据规模,综合考虑各种因素,以实现高效、可靠和可扩展的数据处理和分析能力。 ### 回答3: 数据平台架构是指利用计算机技术和相关工具构建起来的一个系统,用于存储、管理和处理海量的数据。数据平台架构的设计需要考虑到数据的存储、计算、传输等方面的需求,以及可扩展性、高可用性、安全性等方面的要求。 在数据平台架构中,主流的技术栈包括了各种开源工具和技术。其中,Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它使用分布式文件系统(HDFS)来存储大规模数据,并利用MapReduce模型来进行分布式计算。Hadoop生态系统中的其他工具,如Hive、Pig和Spark等,也被广泛应用于数据存储和处理的场景中。 除了Hadoop之外,NoSQL数据库也是数据平台架构中常用的技术之一。NoSQL数据库可以提供高可扩展性、高性能和灵活的数据模型,适用于大规模和高并发的数据处理场景。目前较为流行的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。 此外,数据平台架构还需要考虑数据的可视化和分析需求,因此数据可视化和数据分析工具也是主流技术栈中的重要组成部分。例如,Tableau是一款流行的数据可视化工具,它可以将数据以图表、仪表盘等形式展示出来,帮助用户更好地理解和分析数据。而Python的数据分析库Pandas和可视化库Matplotlib,则提供了强大的数据处理和数据可视化能力。 综上所述,数据平台架构与主流技术栈密切相关,通过选择适合的技术,可以构建出功能完善、高效可靠的数据平台,满足不同场景下的数据存储、处理和分析需求。
作为一个ETL工程师,我在银行个人信贷项目中参与了以下工作: 1. 数据收集和清洗:从不同的数据源(如数据库、API、文件等)中收集数据,并对数据进行清洗、转换和整合,确保数据的质量和一致性。 2. 数据仓库设计和建立:根据业务需求和数据模型,设计和建立数据仓库,包括数据表结构、数据仓库架构和数据流程。 3. ETL数据集成:使用ETL工具(如Talend、Informatica等)对数据进行提取、转换和加载,将数据集成到数据仓库中,保证数据的及时性和完整性。 4. 数据质量管理:通过数据质量检查、数据清洗和数据标准化等手段,保证数据的准确性、完整性和一致性。 5. 数据分析和报告:根据业务需求和数据模型,利用BI工具(如Tableau、PowerBI等)进行数据分析和报告,帮助业务人员了解业务情况和趋势。 在这个项目中,我们使用了以下技术栈: 1. 数据库:Oracle、MySQL等 2. ETL工具:Talend、Informatica等 3. 数据仓库:Snowflake、Redshift等 4. BI工具:Tableau、PowerBI等 这个项目的内容是建立一个个人信贷数据仓库,包括个人客户的基本信息、信用评级、贷款申请、还款记录等数据。通过对这些数据的收集、清洗、整合和分析,帮助银行了解客户的信用状况和贷款情况,提高风险控制和贷款决策的准确性和效率。同时,通过BI报告,帮助业务人员了解业务情况和趋势,做出更好的业务决策。
### 回答1: 《史上最强-kettle-培训教程.pdf》是一本关于Kettle软件的培训教程,旨在帮助读者了解和掌握Kettle工具的使用。Kettle(Kitchen Extract,Transform,Transport and Load Environment)是一款强大的ETL工具,用于数据仓库建设、数据抽取、转换和加载等工作。 这本培训教程通过详细的步骤和案例介绍了Kettle工具的各个功能和应用场景。首先,它从Kettle的基本介绍开始,包括Kettle的功能特点、安装和环境配置等方面。接着,介绍了Kettle的三个核心模块:抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load),并通过实际案例演示了如何进行数据抽取、清洗、转换和加载。 此外,该培训教程还介绍了Kettle常用的数据处理技术和工具,如数据清洗、数据合并、数据拆分、数据过滤等,以及Kettle与其他数据库软件(如MySQL、Oracle)的集成方法。同时,还详细介绍了Kettle的作业调度、性能优化、运行监控等高级功能,使读者能够更好地使用Kettle进行大规模数据处理和ETL工作。 总的来说,《史上最强-kettle-培训教程.pdf》是一本全面而实用的Kettle培训教程,无论是初学者还是有一定Kettle使用经验的人都能从中受益。通过学习这本教程,读者能够系统地掌握Kettle的使用方法和技巧,提高数据处理的效率和质量,为企业的数据分析和决策提供有力支持。 ### 回答2: 《史上最强-kettle-培训教程.pdf》是一本介绍数据集成工具Kettle的培训教程。Kettle,全称“Kettle Extraction, Transformation, Loading”,是一款开源的ETL(Extract, Transform, Load)工具,可以帮助用户高效地进行数据集成和数据处理。 这本教程由作者经过精心编写,旨在帮助读者快速掌握Kettle的使用方法和技巧。教程的内容分为多个章节,涵盖了Kettle的基本概念、安装配置、基本操作、数据抽取与转换、数据加载等方面的知识点,旨在帮助读者系统地了解Kettle的功能和应用场景。 教程的特点是内容详尽、通俗易懂。作者在讲解每个知识点时,都采用了简单明了的语言和图例,使得读者能够轻松理解和掌握。此外,教程还提供了实例演示和练习题,帮助读者巩固所学的知识并能够独立运用Kettle进行数据集成和处理。 《史上最强-kettle-培训教程.pdf》毫无疑问是一本对于想要学习和应用Kettle的人来说非常有价值的资料。无论是对于初学者还是有一定经验的用户,都能够从中获得新的知识和技能。通过学习这本教程,读者将能够充分利用Kettle的强大功能,提高工作效率,并能够更好地应对数据集成和处理的需求。 ### 回答3: 《史上最强-kettle-培训教程.pdf》是一本关于使用 Kettle 软件进行培训的教程资料。Kettle 是一款强大的开源的ETL工具,用于数据抽取、转换和加载。这个教程资料以其详细、全面和易懂的内容,被誉为史上最强的培训教程之一。 首先,这本教程在内容上非常丰富,涵盖了Kettle软件的各个方面。无论是初学者还是有一定经验的从业者,都能从中找到适合自己的学习内容。教程按照逻辑顺序,从介绍Kettle的基本概念开始,逐步深入讲解了数据源连接、数据转换、数据处理和数据加载等主要功能。此外,还有许多实际案例和示例,帮助读者更好地理解和应用所学知识。 其次,这本教程的讲解方式简洁明了,语言通俗易懂。即使没有相关的IT专业知识背景,读者也能够轻松理解和掌握Kettle的使用方法。教程中使用了大量的图表、示意图和代码示例,通过直观的形式展示Kettle的操作步骤和实际效果,使学习过程更加直观、生动。 最重要的是,这本教程注重实践的指导,强调学以致用。教程中不仅讲解了理论知识,还提供了许多实践操作的机会,使读者能够通过实际操作来巩固所学的知识。同时,教程还介绍了一些常见的问题和解决方案,帮助读者解决在实际应用中遇到的困难。 总之,《史上最强-kettle-培训教程.pdf》是一本内容丰富、讲解清晰、实践导向的教程资料。无论是初学者还是有经验的用户,都能从中受益匪浅。通过学习这本教程,读者可以更好地掌握Kettle软件的使用,提高数据处理和分析的能力。

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