1，图书馆常见的外文数据库有哪些

ACS ；EBSCO ；OVID； EI； SCI(ISI) ； ScienceDirect； SpringerLink
图书馆里提供的是买了使用权限的吧,所以你不用缴费就可以进入.如果你想在家免费使用,要麼黑图书馆,要麼黑外文数据库供应商,要麼就乖乖付钱吧.

图书馆常见的外文数据库有哪些

2，主流数据库比如oraclemysqlsybase等有哪些提供了存储传

你到底下找MySQL Connectors -> Connector/C或/C++的下一个相应的版本就行 ------------------- 用法搜索下就行 MySQL C API MySQL C++ API MySQL++蓝屏
sql几乎都是一样的，你会了那么多，完全不用学了，遇到输入你以前的语句不执行时，在百度里面输入mysql和你的语句，一搜索就明白了。 差别不太大的，都是一些细节问题，比如我们一般对表名、字段名使用合理的单词，避免使用table、select这样的关键字，如果你使用了，mssql要求用[]来标识，mysql是``。

主流数据库比如oraclemysqlsybase等有哪些提供了存储传

3，数据库有哪些

基本上可以分成三大类(主流的)：1.大型数据库:如Oracle,DB22.中型数据库:如SQLServer,sybase3.小型数据库:如MySQL还有一些（没什么人用的）如：VF（foxpro），Access mdb ，infomix ，cloudscape
常见的数据库．如access，mssql，mysql，oracle，db2.一般前三个用得多一点．acc用于一般的企业网站．数据量小．访问量小．后两个，用于大点的网站．在效率上会比acc要高．最后两个，一般都是大型的应用平台才会用到．当然，还会有其它的数据库．但一般用得少．
全球使用率60%的Oracle全球使用率20%的DB2还有：foxAccess mdb sybase infomixfoxpro dbf sqlserver mdf mysqlmysql myd vircloudscape 基本就这些
全球使用率60%的Oracle 全球使用率20%的DB2 还有： fox Access mdb sybase infomix foxpro dbf sqlserver mdf mysql mysql myd vir cloudscape 扩展名: *.ora *.dbf *.ctl *.log *.arc *.txt *.xxx 基本就这些

数据库有哪些

4，nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase
nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。 互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。 1. in-memory kv store : redis in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。 2. disk-based kv store: leveldb 真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。 3. document store: mongodb 分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。 4. column table store: hbase 这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

5，除了mnist手写字体数据库有哪些

任务占坑
1 cifar10数据库　　60000张32*32 彩色图片 共10类　　50000张训练　　10000张测试　　下载cifar10数据库 　　这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。　　2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp　　将他include到MainCaller.cpp中。如下：　　编译....我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_data.exe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb　　可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10.binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。　　cmd进入bin文件夹　　执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。　　当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。　　3 下面我们要求数据图像的均值　　编译../../tools/comput_image_mean.cpp　　编译成功后。接下来求mean　　cmd进入bin。　　执行后，在bin文件夹下出现一个mean.binaryproto文件，这就是所需的均值文件。　　4 训练cifar网络　　在.../examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有mean.binaryproto文件拷到cifar0文件夹下。　　修改cifar10_quick_train.prototxt中的source: "cifar-train-leveldb" mean_file: "mean.binaryproto" 和cifar10_quick_test.prototxt中的source: "cifar-test-leveldb"　　mean_file: "mean.binaryproto"就可以了，　　后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quick.bat，内容如下：　　[plain] view plaincopy　　copy ..\\..\\bin\\MainCaller.exe ..\\..\\bin\\train_net.exe　　SET GLOG_logtostderr=1　　"../../bin/train_net.exe" cifar10_quick_solver.prototxt　　pause

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