Oracle 11g 官方中文文档集萃【完整版】介绍
此仓库包含Oracle 11g官方中文文档的完整打包资源,是数据库领域专业人士、学者及爱好者不可多得的学习资料。以下是资源文件的具体内容概述:
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Oracle 11g:ORACLE ACTIVE DATA GUARD.pdf:深入了解Oracle Active Data Guard的功能与使用,实现数据的高可用性。
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Oracle Database 11g 高可用性.pdf:探讨Oracle Database 11g如何实现高可用性,确保业务的连续性。
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Oracle 数据库 11g :真正应用测试与可管理性概述.pdf:介绍Oracle真正应用测试和可管理性的基本概念及其在11g版本中的应用。
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Oracle 数据库 11g 中的分区.pdf:详细讲解Oracle数据库11g中的分区技术,以及如何利用它提高数据库性能。
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Oracle 数据库 11g:可管理性概述.pdf:概述Oracle数据库11g的可管理性特点,帮助用户简化数据库管理任务。
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Oracle 数据库 11g:新特性概述.pdf:全面介绍Oracle数据库11g中的新特性,让用户掌握最新的数据库技术。
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Oracle 真正应用集群 11g .pdf:探讨Oracle真正应用集群在11g版本中的使用,实现数据库的高效协同工作。
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Oracle高级压缩.pdf:详细介绍Oracle高级压缩技术,帮助用户减少存储需求并提高性能。
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Oracle性能优化包 11g .pdf:深入分析Oracle 11g性能优化包的使用方法,提升数据库性能。
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Oracle真正应用测试.pdf:探讨Oracle真正应用测试的各个方面,以确保应用的稳定性和性能。
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Oracle诊断包 11g.pdf:介绍Oracle诊断包在11g版本中的功能,帮助用户诊断和解决问题。
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Tips to write good SQL.pdf:提供编写高效SQL语句的技巧和建议,适用于Oracle数据库用户。
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TOTAL RECALL.pdf:深入了解Oracle TOTAL RECALL功能,实现对历史数据的查询和分析。
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Windows 上的 Oracle Database 11g 架构.pdf:介绍在Windows平台上部署Oracle Database 11g的架构和配置。
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安全企业搜索.pdf:探讨如何在Oracle数据库中实现安全的企业搜索功能。
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闪回数据存档.pdf:详细讲解Oracle的闪回数据存档功能,帮助用户轻松管理历史数据。
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适用于Oracle数据库11g的Oracle变更管理包.pdf:介绍Oracle变更管理包在11g版本中的应用,简化数据库变更管理过程。
这些文档集萃是Oracle 11g中文官方文档的宝贵集合,适合各层次用户深入学习Oracle数据库11g的相关知识。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00