数据治理知识体系与企业建设实践

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

SQL Server 2005安装

视频教程指导观众完成COC2005的安装过程。详述从安装介质自动启动，接受许可条件，到必备组件安装如downa remark2.0和sql native plank。强调系统配置检查的重要性，涵盖软硬件要求。介绍安装向导操作，包括注册信息输入、组件选择如数据库服务、medicine service，特别指出reporting service的IS依赖性。引导用户通过实例管理安装多个数据库实例，并提供账户权限配置及服务启动方案。最后，讲解身份验证设置，包括windows验证和混合模式，并强调排序规则的设置重要性。内容适合数据库管理员、服务器运维人员、IT专业学生、系统架构师、软件开发人员。

MySQL备份恢复12个项目

视频内容围绕MySQL数据库的备份与恢复操作案例展开，强调了六种不同工具（mysql dump、mysql pub、my dumper、cp、Xtrabackup 以及公司官方企业版工具）的实际应用。通过具体情境模拟，比如数据库误删除和数据目录被清空，讲解了如何使用上述工具进行数据恢复。课程设计注重于实战操作，旨在使学员能够快速掌握基本的备份恢复技巧，进而处理实际工作中可能遇到的数据丢失事件。内容强调快速入门并以后续深入学习为目标，适合初级和中级数据库管理员，特别是新进技术人员快速培养实战能力。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。