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[20260420]再论参数use_large_pages(补充use_large_pages=true).txt
[20260420]再论参数use_large_pages(补充use_large_pages=true).txt--//前面测试use_large_pages=ONLY，AUTO，AUTO_ONLY等3种情况。还是完善测试补充use_large_pages=true的情况.1.环境：SYS@book> @ ver2==============================PORT_STR
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[20260420]再论参数use_large_pages.txt
[20260420]再论参数use_large_pages.txt--//现在服务器内存越来越大，一开始上线最好采用hugepages，而不是以后某个时间再修改，这样无形增加运维的工作量。--//现在缺省参数use_large_pages缺省等于true，非常容易混淆，并不是一定全部采用HugePage，而是优先使用HugePage，如果不足采--//用small pages作为补充，oracle
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Oracle 26ai安全实战：构建基于AI的SQL防火墙与智能体防御体系
在Oracle 26ai中，随着AI Agent和自然语言转SQL（Select AI）的普及，数据库面临新的安全挑战：如何防止恶意的提示词注入（Prompt Injection）或异常的高频查询？Oracle 26ai增强了SQL防火墙与AI审计能力，允许利用AI模型实时分析SQL语句的意图，自动拦截不符合业务逻辑的“越界”操作，为AI应用穿上“防弹衣”。
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Oracle 26ai智能运维：基于DeepSeek的AWR报告自动诊断
Oracle 26ai不仅赋能业务应用，更将AI引入数据库运维本身。通过集成大模型（如DeepSeek），DBA可以将AWR或ASH报告直接投喂给AI，让AI自动识别性能瓶颈、缺失索引或异常等待事件，并生成优化建议，实现“AI辅助DBA”。
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Oracle 26ai自治湖仓一体：打通Iceberg数据湖与AI分析
Oracle 26ai推出了Autonomous AI Lakehouse，支持与Apache Iceberg格式的无缝对接。这意味着企业可以直接在Oracle数据库中查询存储在数据湖（如OCI Object Storage、AWS S3）中的Iceberg表数据，并利用Oracle的AI引擎进行向量搜索和机器学习，打破数据孤岛。
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Oracle 26ai实战：零代码构建企业级RAG知识库
Oracle 26ai将向量数据库与生成式AI深度集成，支持在数据库内部完成“文档嵌入-向量索引-语义检索-答案生成”的完整RAG流程。通过DBMS_VECTOR包，开发者无需搭建复杂的向量数据库或中间件，即可利用私有数据构建基于大模型的智能问答系统。
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【MATLAB源码】近场 XL-MIMO 一体化接入检测、信道估计与协作定位仿真平台
近场 XL-MIMO 一体化接入检测、信道估计与协作定位仿真平台面向 ISAC 场景的 MMV/GMMV 稀疏恢复与多子阵协作定位统一实现近场球面波建模 · 结构化块稀疏恢复 · MUSIC/WLS 定位闭环为什么选择在近场超大规模天线场景中，传统“远场平面波 + 单任务估计”流程难以同时兼顾活动用户检测、信道恢复与定位精度。 本项目以统一的近场几何信道模型为基础，将 AUD、CE 与
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Oracle数据库数据字典概述
Oracle数据库数据字典概述数据字典介绍每个 Oracle 数据库的核心只读参考表及视图的集合，这些统称为数据字典。Oracle 数据库的一个重要部分是它的数据字典，它是一组提供有关数据库管理元数据的只读表。 数据字典包含如下信息： 1、在数据库中每个模式对象的定义，包括列的默认值和完整性约束信息 2、分配给模式对象的空间量及当前已使用量 3、Oracle 数据库用户的名称、 授予用户的权限和角
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百奥赛图跑通了全球新药研发的“时间价值复利模型”
百奥赛图跑通了全球新药研发的“时间价值复利模型”
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Oracle数据库物化视图概述
Oracle数据库物化视图概述物化视图介绍物化视图是查询结果被提前存储或"物化"的模式对象。在查询的 FROM 子句中可以是命名表、 视图、和物化视图。总体上，这些对象被称作主表（复制术语） 或明细表 （数据仓库术语）。 物化视图(Materialized View)是Oracle数据库中一种特殊的物理表，它存储了查询结果的物理副本，而不是仅仅存储查询的定义。 物化视图会实际
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Oracle JSON 数据库的“融合”之道
在当今的敏捷开发时代，我们经常面临一个架构选型难题：开发团队喜欢 MongoDB 这种文档型 NoSQL 数据库，因为 JSON 格式“无模式 (Schema-less)”的特性极大地加快了迭代速度，改个字段再也不用等 DBA 去执行 DDL 了；但是，作为 DBA 和架构师，我们深知核心业务对 ACID 事务、数据一致性以及复杂 SQL 关联分析的强依赖。为了兼顾开发的敏捷性和企业级的数据安全，
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Oracle Database In-Memory简介
在传统的数据库架构设计中，交易型系统（OLTP）和分析型系统（OLAP）往往面临着“鱼与熊掌不可兼得”的困境：OLTP 需要行式存储，以便快速处理高频的 INSERT/UPDATE。OLAP 则依赖列式存储和海量的分析型索引，以加速大规模数据的扫描与聚合。为了解决这个痛点，很多企业的传统做法是构建繁琐的 ODS 层或进行复杂的 ETL 抽取，这不仅带来了数据延迟，也大大增加了运维成本。那么，有没有
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oracle数据库透明数据加密
一、 为什么我们需要 TDE？在默认情况下，Oracle 数据库的数据文件、备份和导出文件都是明文存储的 。TDE 的核心价值在于：静态数据加密：对磁盘文件、备份数据、导出数据进行加密 。应用透明性：执行查询时，加密数据会自动为授权用户解密，无需修改现有应用程序的 SQL 代码 。权限隔离：防止操作系统用户或存储管理员未经授权直接通过文件系统访问敏感数据 。二、 TDE 核心架构与密钥管理TDE
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Oracle 弹性分片 (Sharding) 打造超大规模全球分布式数据库
随着互联网应用规模的爆炸式增长，许多企业在面对海量数据时，不得不在关系型数据库的“强一致性”和 NoSQL 的“可扩展性”之间做出妥协。然而，Oracle 弹性分片 (Sharding) 的出现打破了这一僵局。一、 什么是 Oracle 弹性分片？扩展互联网应用程序的主要方法之一是数据的水平分区 。Oracle Sharding 采用的是一种纯粹的无共享硬件架构 (Shared-nothing a
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Oracle 区块链表 (Blockchain Table)
1. 什么是 Oracle 区块链表？传统的分布式区块链技术在一个对等网络中维护分类账，虽然解决了信任问题，但架构复杂 。Oracle 区块链表则走了一条极具实用主义的路线：集中式分类帐模型 。简单来说，区块链表在数据库中表现得就像一张普通的表，支持标准的 SQL 声明和操作 。但是，它在底层融合了区块链的密码学机制：仅追加 (Append-Only)： 区块链表只允许插入（Insert）操作 。
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解读 Oracle 数据库最高安全架构 (MSA)
一、 现状：数据即资产，安全即合规在数字经济时代，敏感数据直接等同于商业价值 。然而，近年来数据泄露事件频发，例如华住集团约 5 亿用户数据泄露、万豪集团约 5 亿数据泄露以及 Capital One 约 1 亿用户受影响等，对受害者、品牌和企业造成了不可逆转的损害 。目前，全球已有 107 个国家制定了数据隐私保护相关法律法规 。我国自 2019 年 12 月 1 日起实施的等保 2.0 (GB
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Oracle数据库分区表概述
Oracle数据库分区表概述分区介绍分区能够将非常大的表和索引分解成更小、 更易于管理的多个分区对象。 每个分区是一个独立的对象，具有其自己的名称和 （可选的）的存储特征。 从应用程序的角度来看，只有一个模式对象已存在。DML 语句不需要作任何修改就可以访问该分区表。 分区对许多不同类型的应用程序都很有用，特别是那些管理大量数据的应用程序。分区优点可用性增强：其中某个分区不可用并不意味着整个对象不
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智元精灵G2产线落地：8小时2283次零失误，具身智能规模化商用里程碑
2026 年 4 月，智元机器人重磅宣布全球具身智能 3C 精密制造产线正式规模落地
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Oracle数据库序列和同义词概述
Oracle数据库序列和同义词概述序列介绍序列(SEQUENCE)是序列号生成器，可以为表中的行自动生成序列号，产生一组等间隔的数值(类型为数字)。不占用磁盘空间，占用内存。 其主要用途是生成表的主键值，可以在插入语句中引用，也可以通过查询检查当前值，或使序列增至下一个值。 序列是一种模式对象，多个用户可以用它来生成唯一整数。 序列发生器提供高可扩展性的和性能良好的方法，来为数字数据类型生成代理键
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【MATLAB源码】BCH：纠错码仿真平台
BCH 纠错码仿真平台面向通信纠错的 BCH 编解码与性能验证平台在 MATLAB 中快速复现 BCH 编解码与纠错性能BCH 编码 纠错性能 误码率仿真 MATLAB 对标📌 为什么选择BCH 码广泛用于存储与通信，但参考实现难以直接服务 MATLAB 研究与教学。本工程提供对标实现、可视化与测试闭环，便于快速验证与复现实验。痛点方案编码流程难追溯位级 LFSR 与中文日志纠错效果难量化BER
