oracle dba和sysdba的区别
oracle dba和sysdba的区别如下：
1、dba是一种role对应的是对Oracle实例里对象的操作权限的集合，而sysdba是概念上的role是一种登录认证时的身份标识而已。而且,dba是Oracle里的一种对象，Role 和User一样，是实实在在存在在Oracle里的物理对象，而sysdba是指的一种概念上的操作对象，在Oracle数据里并不存在。
2、SYSDBA不是权限，当用户以SYSDBA身份登陆数据库时，登陆用户都会变成SYS。
sysdba身份登陆可以打开，关闭数据库，创建SPFILE，对数据库进行恢复操作等，而这些是DBA角色无法实现的；
sysdba 是系统权限，dba是用户对象权限；
sysdba，是管理oracle实例的，它的存在不依赖于整个数据库完全启动，只要实例启动了，他就已经存在；
以sysdba身份登陆，装载数据库、打开数据库，只有数据库打开了，或者说整个数据库完全启动后，dba角色才有了存在的基础；
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课程设置中都有项目实战，
第一阶段移动前端制作基础（HTML5+CSS3基础）
第二阶段移动前端交互基础（JS+JQ+Ajax）
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第四阶段项目实训
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HTML 教程
HTML 教程
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手册简介
HTML 指超文本标签语言。 HTML 是通向 WEB 技术世界的钥匙。 在 W3Cschool 的 HTML 教程中，您将学习如何使用 HTML 来创建站点。 HTML 非常容易学习！你会喜欢它的！
手册说明
HTML是现在世界通用的超文本标记语言，通过它，可以实现图片、链接、音乐以及程序等等多种元素。现如今，HTML已经是程序员必须掌握的一项基本功。
如果您想要更快、更系统地学会HTML，您最好采用边学边练的学习模式：HTML微课
如果您觉得HTML的学习难度较高，不易理解，建议您采用视频教程进行学习：HTML视频课程
学完本教程之后，W3Cschool推荐您进行实战练习：HTML实战
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HTML发展史
HTML没有1.0，因为关于它的初版存在争议，1995年HTML 2.0面世，1997年由国际官方组织W3C推出了HTML 3.2以及HTML 4.0标准，后面W3C(万维网联盟)也渐渐变成Web技术领域的权威，经过漫长的演变，2014年，HTML 5标准最终面世。
HTML 2.0——1995年11月，RFC 1866发布
HTML 3.2——1997年1月14日，W3C发布推荐标准
HTML 4.0——1997年12月18日，W3C发布推荐标准
HTML 4.01——1999年12月24日，W3C发布推荐标准
HTML 5——2014年10月28日，W3C发布推荐标准
HTML结构
HTML的结构一般包括《head》标签和《body》标签，《head》和《body》这2个标记符分别表示网页的头部和正文。头部中可包含页面的标题、关键词、描述说明等内容，它本身不作为内容来显示，但影响网页显示的效果。《body》《/body》当中是网页实际显示的内容，正文标记符又被称为实体标记。页面当中通常包含有很多指向其他相关页面或其他节点的指针，通过点击，可以很方便地获取新的网页，这是HTML获得广泛推广运用最重要的原因之一，而由这些相互之间存在关联的页面组成的有机集合便是网站。
究竟HTML为什么会被普及?这就要归功于互联网的高速发展，对于编程语言的需求直线上升。而HTML5具有超集方式的简易性、运用广泛的可拓展性、灵活应变的平台适应性以及简单的通用性。凭借着这些特性，HTML越来越受到人们的喜爱。
HTML5编辑规范
1、文件拓展名默认使用htm或者html，便于操作系统或者程序辨认文件，而图片则基本上存为gif或jpg
2、浏览器默认忽视回车符，不过为了方便阅览，人们还是会习惯地在写完一段代码后进行回车
3、标记符号用尖括号括起来，带斜杠的元素表示该标记说明结束，大多数标记符必须成对使用，用以说明起始和结束。
4、必须使用半角而不是全角字符
5、HTML注释《!--注释内容--》的内容不给予显示。
除了这本手册，你还可以参考
《HTML验证》
《HTML实例》
《HTML测验》
《HTML实战》
《HTML参考手册》
开始学习HTML
接下来，你可以打开这本教程，先了解html的基本概念，然后一个一个地掌握HTML标签、HTML注释、HTML框架的用法，并且参考借鉴一些优秀的网站，通过浏览器的“查看源代码”功能来了解别人写的HTML代码结构。
HTML对于系统环境配置要求一点也不高，基本上，你只需要有一台电脑就够了。
为何说Transformer是目前人工智能领域工程落地实践Bayesian理论的典型
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）通过提供不确定来回答“Why Should I Trust You？”这个问题。实现上讲，贝叶斯通过集成深度学习参数矩阵中参数的Uncertainty来驾驭数据的不确定性，提供给具体Task具有置信空间Confidence的推理结构。
一般的神经网络我们称为Point estimation neural networks，通过MLE最大似然估计的方式建立训练的目标函数，为神经网络中的每个参数寻找一个optimal最优值；而贝叶斯深度学习一种把概率分布作为权重的神经网络，通过真实数据来优化参数的概率分布，在训练的过程中会使用MAP最大后验概率集成众多的模型参数的概率分布来拟合各种不确定的情况，提供处理数据不确定性的信息表达框架。
Transformer是一个符合Bayesian深度学习网络的AI架构，尤其是其经典的multi-head self-attention机制，该机制其实采用模型集成的思想来从工程角度落地贝叶斯深度学习网络；基于Prior先验信息的正则化效果，multi-head机制所表达的信息多元化及不确定性能够提供具有高置信度区间的回答 “Why Should I Trust You？”
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段1：线性回归及神经网络AI技术底层通用的贝叶斯数学原理及其有效性证明
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段2：人工智能算法底层真相之MLE和MAP完整的数学推导过程概率、对数、求导等以及MLE和MAP关系详解
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段3：语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段4：图解Transformer精髓之架构设计、数据在训练、推理过程中的全生命周期、矩阵运算、多头注意力机制可视化等
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段5：什么叫Bayesian Transformer，Bayesian Transformer和传统的Transformer的核心区别是什么？
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段6：Bayesian Transformer这种新型思考模型在学术和工业界的意义是什么，为什么说Transformer中到处都是Bayesian的实现？
贝叶斯Bayesian Transformer课程片段7：贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析
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