DBA职业规划技术成长路线
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/42237127 DBA职业规划 一、Oracle DBA路线 课程规划: OracleDBA基础实战班 30课时 OracleOCP认证实战 72课时 OracleOCM认证实战 150课时 Oracle DSI核心技术实战 120课时 QTune系列I CBO内部
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/42237127
DBA职业规划
一、Oracle DBA路线

课程规划:
OracleDBA基础实战班 30课时
OracleOCP认证实战 72课时
OracleOCM认证实战 150课时
Oracle DSI核心技术实战 120课时
QTune系列I CBO内部算法 12课时
QTune系统IItransformaction 12课时
QTune系统III QTune案例实战 12课时
QTune系统IV各种丰富的调优工具 12课时
OracleRAC&ASM实战 48课时
DTrace&Mdb深入调试Oracle 48课时
二、MySQL DBA路线

课程规划:
MySQL I实战班 48课时
初级DBA(维护方向)
MySQL II实战班 48课时
中级DBA(优化方向)
MySQL III实战班 24课时
高级DBA(架构方向)
MySQL IV实战班 【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】 48课时
超级DBA (源码方向)
三、大数据工程师路线

课程规划:
实战Hadoop系列之基础入门 12课时
实战Hadoop系列之深入解析HDFS 12课时
实战Hadoop系列之深入解析MapReduce 16课时
实战Hadoop系列之Hadoop新特性和案例分析 12课时
最新开班,请登录网站:http://www.jianfengedu.com

欢迎加入技术QQ群交流:
Oracle 技术交流群: 98587689
MySQL技术交流群: 124788901
Hadoop技术交流群: 366294602
尖峰线上沙龙活动VIP
登录淘宝,购买VIP:http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1.w4023-5177757000.10.ygYUJF&id=38629931035
10元你买不到吃亏
10元你买不到上当
10块换取无价的知识
10元享受终生会员制
10元物超所值,干货多多
10元让你看见更大的世界
10元进VIP群享受特殊服务
10元听大师的课,如沐春风,受益匪浅
10块的VIP,一个字值,二个字很值,三个字非常值,你用一顿快餐的钱就能享受下面的所有视频
+++++++++最近分享活动视频(不断更新中)
VAGE分享主题《DTrace汇报演出 : 找寻等待事件的G点
---- SQL*Net类等待事件解析》
(只要找到G点,再平凡的姿势(知识),也能玩出火花)
链接:http://pan.baidu.com/s/1dDzmSgx
caibird2005分享主题《数据仓库环境的表拆分、分区表、并行计算 》
链接:http://pan.baidu.com/s/1eVA14
Clojure大师分享主题《racstudy from scratch 》
链接: http://pan.baidu.com/s/16FRIm
Jack分享主题《存储的前世今生和未来----存储的若干关键技术和虚拟化》
链接:http://pan.baidu.com/s/1eQrcHr0
Dasight博士分享主题《大数据时代的技术发展和对IT人的挑战》
链接:http://pan.baidu.com/s/1bnenDtd
链接:http://pan.baidu.com/s/1sj0fJ5r
guoyJoe分享主题《BBED汇报演出 : UPDATE恢复揭密》
链接: http://pan.baidu.com/s/1i3mlPC5
Dasight博士分享主题《漫谈大数据》
链接:http://pan.baidu.com/s/1mgLrAuG
链接:http://pan.baidu.com/s/1c0hCsSS
杜兴分享主题《MySQL 5.6版本特性介绍及如何从MySQL5.5向MySQL5.6》
链接:http://pan.baidu.com/s/1eQ5oQp8
东大博士Dasight分享主题《Hadoop与Nosql技术的适用性分析》
链接: http://pan.baidu.com/s/1mg9g3Za
原支付宝MySQL首席DBA杜兴分享主题《1000+MySQL集群如何自动化运维?》
链接:http://pan.baidu.com/s/1ntiaMNn
链接:http://pan.baidu.com/s/1bnAf5s7
链接:http://pan.baidu.com/s/1i35P4yh
猫大师在线分享《通过一个案例彻底读懂10046trace--字节级深入破解》
链接:http://pan.baidu.com/s/1pJsfFWv
链接:http://pan.baidu.com/s/1GmLqu
猫大师在线分享《执行计划之误区,为什么COST很小,SQL却跑得很慢?》
链接:http://pan.baidu.com/s/1qWyjEES
链接:http://pan.baidu.com/s/1o64txSQ
链接:http://pan.baidu.com/s/1sjNkksX
猫大在线免费分享《QTune不可不知的一些基础概念》
链接:http://pan.baidu.com/s/1bntQWDh
梁敬彬在线免费分享《从索引中探索SQL优化I》
链接:http://pan.baidu.com/s/1o6nyYAQ
周亮在线免费分享《Oracledataguard性能优化》
链接:http://pan.baidu.com/s/1ntv8CKp
梁敬彬在线免费分享《从索引中探索SQL优化II》
链接:http://pan.baidu.com/s/1pJym5SZ
郭一军在线免费分享《bbed之重现ora-8102错误及处理》
链接:http://pan.baidu.com/s/1tnuAq
欢迎加入尖峰VIP群-学术交流,促进学习,加快成长!
交完10元VIP会员费的童鞋请找陈老师QQ:354331153,获取VIP群号,加入VIP群时请注明淘宝ID,并编VIP号(编号按进群的顺序):编号-真实姓名-城市

欢迎加入QQ技术交流:
尖峰线上技术分享群 252296815
尖峰Oracle研究院群 127149411
尖峰OCP认证考试群 297227448
尖峰OCM认证考试群 99606943
尖峰MySQL研究院群 124788901
尖峰Hadoop研究院群 366294602

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Sila ambil perhatian bahawa lelaki persegi ini berkerut dahi, memikirkan identiti "tetamu tidak diundang" di hadapannya. Ternyata dia berada dalam situasi berbahaya, dan apabila dia menyedari perkara ini, dia segera memulakan pencarian mental untuk mencari strategi untuk menyelesaikan masalah itu. Akhirnya, dia memutuskan untuk melarikan diri dari tempat kejadian dan kemudian mendapatkan bantuan secepat mungkin dan mengambil tindakan segera. Pada masa yang sama, orang di seberang sana memikirkan perkara yang sama seperti dia... Terdapat adegan sedemikian dalam "Minecraft" di mana semua watak dikawal oleh kecerdasan buatan. Setiap daripada mereka mempunyai latar identiti yang unik Contohnya, gadis yang disebutkan sebelum ini adalah seorang kurier berusia 17 tahun tetapi bijak dan berani. Mereka mempunyai daya ingatan dan pemikiran serta hidup seperti manusia di bandar kecil yang terletak di Minecraft ini. Apa yang mendorong mereka adalah sesuatu yang baru,

Setahun selepas pelancarannya, Peta Google telah melancarkan ciri baharu. Sebaik sahaja anda menetapkan laluan ke destinasi anda pada peta, ia meringkaskan laluan perjalanan anda. Setelah perjalanan anda bermula, anda boleh "Semak imbas" panduan laluan daripada skrin kunci telefon anda. Anda boleh menggunakan Peta Google untuk melihat anggaran masa ketibaan dan laluan anda. Sepanjang perjalanan anda, anda boleh melihat maklumat navigasi pada skrin kunci anda dan dengan membuka kunci telefon anda, anda boleh melihat maklumat navigasi tanpa mengakses Peta Google. Dengan membuka kunci telefon anda, anda boleh melihat maklumat navigasi tanpa mengakses Peta Google. Dengan membuka kunci telefon anda, anda boleh melihat maklumat navigasi tanpa mengakses Peta Google Dengan membuka kunci telefon anda, anda boleh melihat maklumat navigasi tanpa mengakses Peta Google Dengan membuka kunci telefon anda, anda boleh melihat maklumat navigasi tanpa mengakses Peta Google anda. anda boleh melihat maklumat navigasi tanpa mengakses Peta Google.
