data recovery

在IT领域，硬盘数据恢复是一项至关重要的技术，主要用于帮助用户找回因误删除、系统崩溃、硬盘损坏等原因丢失的重要文件。在这个过程中，我们通常会利用专业的数据恢复软件，如SuperRecovery，来尝试从硬盘中恢复丢失的数据。\\了解硬盘的工作原理是进行数据恢复的基础。硬盘存储数据的方式是通过磁性介质上的磁道和扇区。当数据丢失，可能是由于这些磁性标记被覆盖或硬盘物理结构出现问题。\\在硬盘数据恢复过程中，首先要确定数据丢失的原因。如果是误删除，数据可能仍存在于硬盘的FAT或NTFS中，只是文件系统的引用被取消。这时，数据恢复软件可以通过扫描硬盘寻找未被覆盖的文件碎片并重组文件。\\SuperRecovery是一款强大的数据恢复工具，它可以深度扫描硬盘，找出已被删除或丢失的文件。支持多种文件系统，包括FAT16、FAT32、NTFS、EXT等，能恢复各种类型的文件，如文档、图片、视频、音频等。\\使用SuperRecovery进行数据恢复的步骤：\1. 停止使用硬盘：发现数据丢失后，立即停止向该硬盘写入新数据，防止丢失的数据被覆盖。\2. 下载安装软件：获取合法版本并安装到另一台电脑上。\3. 运行软件：连接问题硬盘，启动SuperRecovery，选择需要扫描的分区或整个硬盘。\4. 扫描：选择适当的扫描模式，然后开始扫描过程。\5. 预览和恢复：扫描完成后，选择需要恢复的文件，指定保存位置，然后点击恢复。\\注意，虽然数据恢复软件能提高找回数据的可能性，但并非所有情况都能保证100%成功。对于物理损坏的硬盘，可能需要专业数据恢复服务。为预防数据丢失，建议定期备份。

CAM：安全访问控制管理和身份信息 tTrust安全访问管理基于身份信息和规则进行访问授权管理，特别是在企业身份认证的支持下，可以对企业身份进行授权管理。Trust安全访问管理采用安全数据属性控制、用户属性控制和权限分配三层体系结构来进行具有充分柔韧性的安全访问管理。 tTrust主要包含以下权限集合：- System Change- User Change- Session admin- ObjectSys admin- Object Admin- ObjectAttr Admin Trust特别对于Object权限做了充分的扩展，提供了no rows、one rows、few rows、many rows以及all rows扩展，使用户可以细致的控制对于敏感数据的访问控制。

高级办公文档密码恢复工具，用于恢复Microsoft Office文档密码

仅限于帮助找回丢失的密码，严禁用于非法用途！Advanced Access Password Recovery能够帮助您找回微软Access 95/97数据库的密码。试用版仅显示计算出的密码的前3位。注册版不仅能找回密码，还可以将密码更改为您指定的新密码！注册码：8KCApk6PrrhV87gfxeftwsqm。

DB2重定向恢复是一种高级恢复技术，用于在原始存储空间不足或无法使用时，将数据库的表空间恢复到其他位置。这种恢复方法允许将数据库的备份数据从一个路径恢复到另一个路径，特别是在备份文件所在的磁盘空间不足或需要迁移到新存储设备时。在DB2中，执行重定向恢复的基本命令结构如下： db2 RESTORE DATABASE dbname FROM backup_path TAKEN AT timestamp TO new_storage_path REDIRECT 例如，如果数据库名为NB_DATA，备份文件位于E:db_databack_up，且想将表空间重定向恢复到E:New_DB_Storage，可使用以下命令： db2 RESTORE DATABASE NB_DATA FROM E:db_databack_up TAKEN AT 20120725135059 TO E:New_DB_Storage REDIRECT 执行命令后，可能会遇到SQL2563W错误，表示某些表空间未能恢复，通常是因为目标路径没有足够的空间。这时，需要手动设置每个表空间的容器位置。具体步骤如下：1. 使用SET TABLESPACE CONTAINERS FOR命令，指定每个表空间的新容器路径。例如： db2 => SET TABLESPACE CONTAINERS FOR 0 USING (PATH \"E:DB2NODE0000NB_DATA0000\") db2 => SET TABLESPACE CONTAINERS FOR 1 USING (PATH \"E:DB2NODE0000NB_DATA0001\") db2 => SET TABLESPACE CONTAINERS FOR 2 USING (PATH \"E:DB2NODE0000NB_DATA0002\") 接下来，再次执行RESTORE DATABASE命令，加上CONTINUE选项： db2 RESTORE DATABASE NB_DATA CONTINUE 验证恢复是否成功，可以查看相关日志。

这是一款针对 ACCESS 数据库密码的工具，可处理长度最高达 20 位的密码。软件小巧精悍，功能实用，欢迎尝试。注册码已包含在内。

图像强度值由反照率分量和阴影分量确定。反照率分量描述了地球表面不同物体的物理性质，土地覆盖类别因其固有的物理材料而彼此不同。因此，我们恢复高光谱图像的内在反照率特征以利用空间语义信息。然后，我们使用支持向量机（SVM）对恢复的固有反照率高光谱图像进行分类。SVM尝试最大化最小边距以实现良好的泛化性能。实验结果表明，在视觉质量和三个定量指标方面，具有内在反照率特征方法的SVM比最先进的方法实现了更好的分类性能。如果您使用这些代码，请引用论文： @文章{ZhanJEI2017july,作者= {詹、坤和王、海波和谢、元歌和张、楚彤和敏、玉芳}， title = {用于高光谱图像分类的反照率恢复}，杂志= {电子影像杂志},年= {2017},体积= {26}，数字= {4}，页数= {043010}， doi = { http://dx.doi.org

Oracle 10.2 Backup and Recovery Advanced User’s Guide

Oracle数据库的备份与恢复是确保数据安全性的重要环节。在Oracle中，恢复主要涉及两种类型：一致性恢复和不一致恢复，这两种恢复方式都是为了应对不同类型的故障情况，保持数据库的完整性和一致性。 一致性恢复通常用于实例故障，比如由于系统崩溃、异常关闭等原因导致的数据库中断。在这样的情况下，Oracle在下次启动时会自动执行实例恢复，这包括向前滚动来恢复数据文件中未记录的信息，回滚未提交的事务，释放被锁定的资源，并解决任何待处理的分布式事务。这一过程确保数据库在恢复后处于事务一致状态。 不一致恢复则针对更严重的情况，如介质故障或文件错误，可能导致数据丢失或数据库不一致。不一致恢复分为完全介质恢复和不完全介质恢复。完全介质恢复需要数据库备份、归档日志的配合，以便恢复所有丢失的修改。如果不完全介质恢复是必要的，DBA可以选择基于撤销、时间或修改的恢复策略。基于撤销的恢复允许DBA控制到特定日志组的恢复，而基于时间或修改的恢复则允许恢复到特定的时间点或系统改变号（SCN），例如，恢复到某个数据表被意外删除之前的状态。 在实际操作中，进行数据库恢复时需要一个合适的测试环境，例如在上述描述中提到的Windows 2000 Server操作系统上运行的Oracle 816数据库。恢复操作涉及到对数据文件、控制文件等关键组件的监控和管理。例如，v$datafile视图用于查看数据文件的状态，v$controlfile用于查看控制文件的信息，这些都是恢复操作的基础。 在进行备份与恢复操作时，还需要理解Oracle的备份工具，如exp（Export）和imp（Import），它们分别用于导出和导入数据库对象，是数据迁移和灾难恢复的重要工具。exp可以创建数据库对象的逻辑备份，而imp则用于将这些备份导入到另一个数据库，或者在原始数据库的恢复过程中使用。 总结来说，Oracle备份与恢复是数据库管理中的核心技能，涉及到实例恢复、介质恢复、不同类型的不完全恢复策略，以及使用如exp和imp等工具进行数据迁移。了解并熟练掌握这些概念和技术，能够帮助DBA有效地应对各种故障情况，保护企业的关键数据不受损失。在实践中，应定期进行备份并测试恢复流程，以确保在真正的灾难发生时能够迅速、准确地恢复数据库服务。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。