计算机数据备份技巧

计算机数据备份技巧（精选7篇）

计算机数据备份技巧 第1篇

例1将一定质量的碳酸钙和铜粉的置于一敞口容器中, 加热燃烧使其完全反应。若反应前后容器质量不等, 则容器中铜和碳酸钙的质量比是 () 。

A11:14 B20:14 C44:25 D16:25

分析:本题涉及铜跟氧气的化合反应和碳酸钙的分解反应, 反应前后固体质量不变。其原因是跟铜反应的氧气的质量与碳酸钙分解放出二氧化碳的质量相等, 抓住这一关键即可列式求解。

解:设混合物中铜的质量为X, 碳酸钙的质量为Y,

由题意可得32x/128=44y/100

解得X:Y=44:25答案选 (C)

二、利用质量代换求解

例2若干克铜粉和铁粉的混合物与盐酸充分反应后过滤, 将滤渣在空气中充分加热, 加热后产物的质量恰好等于原混合物的质量, 则原混合物中铁的质量分数为 () 。

A20%B40%C50.4%D80%

解析:据题意, 所得产物氧化铜中氧元素和原混合物中铁在质量上发生了等量代换, 求铁在原混合物中的质量分数, 即是求氧的化学式Cu O中的质量分数, 氧的质量分数=16/80×100%=20%, 故选 (A) 。

三、利用假设数据求解

例3相同质量的二氧化硫和三氧化硫中氧元素的质量比是 () 。

A1:1B2:3C5:6D6:5

分析:这是一道关于化学式计算题的选择题, 可设它的质量分数为1, 求出各自所含氧元素的质量, 再求其比值。

解;设二氧化硫和三氧化硫的质量的质量各为1克, 则各自所含氧元素的质量比为:32/64比48/80=5:6, 答案为 (C) 。

四、利用质量守恒求解

例4:向一定量的Ba Cl2溶液中加入适量稀硫酸, 所得溶液质量与原氯化钡溶液质量相等, 求硫酸溶液的质量分数。

分析:向氯化钡溶液中加入稀硫酸, 使溶液质量增加, 反应后生成硫酸钡沉淀, 使溶液质量减少, 据题意, 硫酸溶液的质量等于硫酸钡沉淀的质量。

设稀硫酸中含溶质的质量为m克, 反应后生成硫酸钡的质量为x克, 则

则硫酸溶液的质量为233m/98克。

则硫酸溶液的质量分数为m:233m/98×100%=42.1%

五、借助化学方程式求解

例5在稀硫酸和硫酸铜溶液中, 加入适量的铁粉, 使其恰好完全反应。反应后经过滤后得到固体物质与所加铁粉质量相等, 求原混合物硫酸和硫酸铜的质量比。

可知, 可有64克Cu生成, 则溶液中必有硫酸铜160克, 消耗铁56克。又由于加入铁粉质量与生成铜的质量相等。则有 (64-56) 克铁与硫酸反应, 通过计算知溶液中硫酸的质量比为14:160=7:80。

六、利用差量求解

例6把盛有等质量的盐酸的两个等质量的烧杯分别置于托盘天平的两端, 分别在两烧杯中各放入一定量的铁粉和碳酸钙粉末, 完全溶解后, 天平仍保持平衡, 则所加入的铁粉和碳酸钙粉末的质量比是多少?

分析:由题意知, 铁和碳酸钙分别与盐酸反应, 放出气体后, 天平仍保持平衡, 说明两烧杯中净增加的质量相等。

解:设加入铁和碳酸钙的质量分别为x和Y, 溶解后天平两端的烧杯中净增的质量为m, 则

由上题解得x=56M/54 y=100m/56

铁与碳酸钙的质量比X:Y=392:675

摘要：初中化学有一类计算题, 整道题不出现一个数据, 全是文字叙述, 这类题不是真的没有数据, 而是数据被隐含在题目中。解题时只要从基础知识入手, 精心分析潜在的条件, 就不难使隐藏的数据“显露”出来, 从而找到量的关系, 进而求解, 下面利用不同的方法进行数据的挖掘。

例谈无数据计算题的解析技巧 第2篇

例1 将一定质量的铁粉和硫粉的混合物置于一充满空气 (假设N2、O2的体积比为4∶1, 其他气体忽略不计) 的恒压密闭容器中加热引燃 (在这种情况下, S优先与铁反应) , 反应完毕后恢复至原温 (室温) , 反应容器中气体的体积变为原来的9/10.然后向容器中加入足量的稀硫酸, 充分反应后, 有少量固体残留物, 恢复至室温时容器中气体的体积与最开始时相同.再后, 向容器里滴加足量的NaOH溶液, 充分反应后恢复至室温时反应容器中气体的体积又变为最开始时的9/10.试回答下列问题:

(1) 原混合物中铁和硫物质的量之比的关系正确的是 ( )

(A) n (Fe) ∶n (S) >5∶2

(B) n (Fe) ∶n (S) =5∶2

(C) n (Fe) ∶n (S) <5∶2

(D) 无法判断

(2) 写出上述过程中反应化学方程式.

解析: (1) 依据阿伏加德罗定律, 在同温同压下, 气体体积之比等于其物质的量之比.由题意进行了3次反应:

第1次反应 (引燃) 时, 理论上可发生三个反应:

$\begin{array}{l}\text{F}\text{e}+\text{S}\underset{}{\overset{△}{=}}\text{F}\text{e}\text{S}\\ \text{S}+\text{Ο}{}_2\underset{}{\overset{\text{点}\text{燃}}{=}}\text{S}\text{Ο}{}_2\\ 3\text{F}\text{e}+2\text{Ο}{}_2\underset{}{\overset{\text{点}\text{燃}}{=}}\text{F}\text{e}{}_3\text{Ο}{}_4\end{array}$

反应完毕后由于气体体积减少了1/10, 说明S全部与Fe反应了, 没有S过量 (若是S过量则生成SO2, 气体体积不会减少) , 减少气体体积是过量的Fe与O2的反应, 但容器中O2还有剩余 (若有Fe剩余, 气体体积要减少1/5) .

第2次反应 (加足量稀硫酸) 时, 有三个反应:

FeS+H2SO4 (稀) =FeSO4+H2S↑

Fe3O4+4H2SO4=

2Fe2 (SO4) 3+FeSO4+4H2O

Fe2 (SO4) 3+H2S=2FeSO4+S↓+H2SO4

由题意知 (气体体积与原来相同) , 逸出的H2S与消耗O2的量相同.值得注意的, 反应过程中生成的H2S有部分未逸出, 被溶液中的Fe3+氧化为单质S析出 (即少量固体残留物) .

第3次反应 (加足量NaOH溶液) 时, 有四个反应:

H2SO4+2NaOH=Na2SO4+2H2O

H2S+2NaOH=Na2S+2H2O

FeSO4+2NaOH=Fe (OH) 2↓+Na2SO4

4Fe (OH) 2+O2+2H2O=4Fe (OH) 3

由题意 (气体体积又减少到原来9/10) 知, 证实了Fe没有过量, 加稀硫酸时产生的气体只有H2S (没有H2) .

由“逸出的H2S与消耗O2的量相同”, 即

n (O2) =n (H2S)

n (Fe) =n (H2S) +1.5n (O2)

假设参与反应n (O2) 为1mol, 则n (Fe) = (1+1.5) mol=2.5mol.由于在第2次反应过程中, 生成的Fe3+可将生成的部分H2S氧化.由假设参与反应n (O2) 为1mol, 即生成Fe3O4为0.5mol, Fe2 (SO4) 3亦为0.5mol, 可氧化H2S 0.5mol.由此, 反应过程中n (S) = (1+0.5) mol, n (Fe) =n (O2) 1.5+n (S) = (1.5+1.5) mol, n (Fe) ∶n (S) =3∶1.5<5∶2.

因此, (C) 项符合题意.

答案: (1) (C)

(2) 开始加热引燃时的反应:

$\begin{array}{l}\text{F}\text{e}+\text{S}\underset{}{\overset{△}{=}}\text{F}\text{e}\text{S}\\ 3\text{F}\text{e}+2\text{Ο}{}_2\underset{}{\overset{△}{=}}\text{F}\text{e}{}_3\text{Ο}{}_4\end{array}$

加入稀硫酸时的反应:

FeS+H2SO4 (稀) =FeSO4+H2S↑

Fe3O4+4H2SO4=

Fe2 (SO4) 3+FeSO4+4H2O

Fe2 (SO4) 3+H2S=2FeSO4+S↓+H2SO4

加入NaOH溶液时的反应:

H2SO4+2NaOH=Na2SO4+2H2O

H2S+2NaOH=Na2S+2H2O

FeSO4+2NaOH=Fe (OH) 2↓+Na2SO4

4Fe (OH) 2+O2+2H2O=4Fe (OH) 3

例2 一定质量的Fe、Al、Si的混合物 (混合均匀的粉末) 均分后置于两个固液反应制取气体的装置中, 然后分别加入足量稀硫酸和足量的NaOH溶液, 待反应完全后, 收集到相同体积的气体 (相同条件) , 则下列对混合物的叙述中错误的是 ( )

(A) m (Fe) ∶m (Al) ∶m (Si) =4∶3∶1

(B) m (Fe) ∶m (Al) ∶m (Si) =4∶1∶1

(C) n (Fe) ∶n (Al) ∶n (Si) =2∶1∶1

(D) n (Fe) ∶n (Al) ∶n (Si) =1∶2∶1

解析:一定质量的Al与足量的稀硫酸或与足量的NaOH溶液反应时产生H2的量相同.由题意知:铁与稀硫酸反应时产生的H2与硅与NaOH溶液反应时产生H2的量相同, 即 n (Fe) /n (Si) =2/1, n (Al) 可为任意值 (x) , 即 n (Fe) ∶n (Al) ∶n (Si) =2∶x∶1;转换成质量关系时, m (Fe) /m (Si) = (562) /281=4/1, m (Al) 可为任意值 (y) , 即 m (Fe) ∶m (Al) ∶m (Si) =4∶y∶1.因此, 符合题意的答案为 (D) .

例3 一定质量的单质C和CaCO3的混合物在氧气中加强热至固体质量不再改变时, 经检测:C完全被氧化, 残留固体是一种碱性氧化物, 且生成CO2的质量与原固体混合物的质量相等.则原混合物中单质C的质量分数为, 写出该混合物在氧气氛围里加强热过程中反应的化学方程式:.

解析:由题给信息知:C最终氧化为CO2, CaCO3分解为CaO和CO2, 其反应关系可表示为:

CaCO3+C+O2=CaO+2CO2

根据质量守恒定律, 由

m (CaCO3) +m (C) =m (CO2)

得 m (O2) =m (CaO)

设有1 mol CaO生成, 则参与反应的 n (O2) =56 g/32 g/mol=1.75 mol=n (C) .

w (C) = (12 g/mol1.75 mol) / (12 g/mol1.75 mol+100 g) =17.36%

在氧气氛围里加强热过程中反应的化学方程式可表示为:

$\text{C}\text{a}\text{C}\text{Ο}{}_3+1.75\text{C}+1.75\text{Ο}{}_2\underset{}{\overset{\text{高}\text{温}}{=}}$

CaO+ (1+1.75) CO2

即$4\text{C}\text{a}\text{C}\text{Ο}{}_3+7\text{C}+7\text{Ο}{}_2\underset{}{\overset{\text{高}\text{温}}{=}}\text{C}\text{a}\text{Ο}+11\text{C}\text{Ο}{}_2$

例4 加热分解一定质量的Ca (HCO3) 2固体, 至固体质量为原来一半时, Ca (HCO3) 2的分解率为, 残留固体的化学成分及其物质的量之比为.

解析:取1 mol Ca (HCO3) 2进行反应并计算.1 mol Ca (HCO3) 2的质量为162 g, 全部分解时固体为CaCO3, 质量为100 g.当固体质量只有81 g 时, 生成的CaCO3将有一部分也分解了, 是此, Ca (HCO3) 2的分解率为100%.后来分解CaCO3的物质的量即为该过程中产生n (CO2) =n (CaO) = (100 g-81 g) /44 g/mol=0.432 mol, 剩余 n (CaCO3) =1 mol-0.432 mol=0.568 mol.

残留固体的化学成分及其物质的量之比为:

n (CaCO3) /n (CaO) =0.568/0.432

=71/54

例5 将某浓度的亚硫酸溶液 (事实上还有SO2, 这里将其看成亚硫酸) 分为两等份, 向一份中持续缓慢通入H2S气体 (假设气体没有损失) , 通至V1 L时, 静置所得溶液, 测其溶液的 pH=7;另一份用浓度为 a mol/L KMnO4溶液滴定, 滴定至滴入最后一滴KMnO4溶液不褪色时用去KMnO4溶液V2 mL.回答下列问题:

(1) 反应过程中消耗H2S和消耗KMnO4的物质的量之比为 ( )

(A) (V1/22.4) ∶ (aV2/1000)

(B) 5 (V1/22.4) ∶ (aV2/1000)

(C) 5∶1

(D) 5∶2

(2) 写出两份溶液中反应的离子方程式:, .

解析:由于没有告知H2S气体所处的状况, 无法计算出H2S的物质的量;用去的KMnO4虽然可计算出物质的量, 但与H2S无法比较, 所以 (A) 、 (B) 选项均错.由于H2S与KMnO4是分别和等量亚硫酸反应, 其反应的化学方程式分别为:

H2SO3+2H2S=3S↓+3H2O

5H2SO3+2KMnO4=

K2SO4+2MnSO4+2H2SO4+3H2O

设溶液中亚硫酸物质的量为1 mol, 由化学方程式知:亚硫酸完全反应时分别需H2S 2 mol, 需KMnO4 0.4 mol, 所以, 反应时消耗H2S和KMnO4的物质的量之比为:2/0.4=5/1, 即 (C) 选项符合题意.

答案: (1) (C)

(2) H2SO3+2H2S=3S↓+3H2O

5H2SO3+2MnO-4=

5SO${}_4^{2-}$+2Mn2++4H++3H2O

湖北省武汉市黄陂一中

计算机数据备份技巧 第3篇

1 SQL Server数据库结构功能论述

现下市场上数据库的主流厂商以及产品样式包括IBM DB2、Microsoft SQL SERVER2000等等, 其中SQL Server作为微软在Windows平台上开发设计的新型数据库, 一直以来饱受客户青睐。其实际上与Fox Pro等小型数据库区别明显, 包括可支持开发的引擎、标准的SQL语言程序以及扩展特性等功能集于一身;同时其使用起来比较简单, 尤其在良好兼容特性支撑下, 可以随时与微软服务器程序加以紧密衔接, 最终为稳定功能发挥可靠适应程度。

2 SQL Server数据库备份功能研究

操作者需要将特定企业管理器SQL Server打开, 从中顺利提取需要进行备份的数据库。单纯拿平台数据库srp2003为例, 操作程序表现为:右键点击软件-选取所有任务-备份数据库;之后点击“添加”、“浏览”按钮, 确保从中选取实际备份路径, 同时为备份文件重新命名, 点击“确定”按钮;至于后续各类对话框均选定“确定”按钮功能, 一直持续到有“数据库备份成功”提示信息弹出过后, 整个数据库备份工作也算顺利完成了。

3 SQL Server的数据库还原功能研究

首先, 将SQL Server企业管理器程序打开, 具体操作程序就是:开始-程序-Microsoft SQL Server-企业管理器, 同时令SQL Server组、服务器以及数据库单元界面同时展开, 从中提取需要加以还原的数据库, 进行右键点击-选择所有任务-还原数据库。其次, 检验这类对话框中是否已经提供可以进行还原的源文件路径, 如若提示正确, 就可顺势点击“确定”按钮进行数据库还原工作收尾;如果路径因特殊原因提示错误, 就选择“从设备”单选按钮, 之后便是重复进行“从设备”、“设备选择”按钮点击, 之后选取“添加”-“浏览”按钮进行要还原的源文件提取, 并单击“确定”, 至于以后不同界面依次保证点击“确定”按钮就可以了, 直到提示还原数据库成功为止。

4 SQL数据库总体备份与恢复技巧补充

4.1 SQL Server Management studio里进行数据库还原

操作过程中确保已经启动SQL Server Management studio程序, 同时点击需要进行还原的数据库, 在已经弹出的快捷菜单中进行任务-还原-数据库-弹出-还原数据库等对话框选择, 同时针对SQL Server2005在选择用于还原的备份集区域里进行完善工作处理, 此时能够同时选取多个备份集进行数据库还原, 至于SQL Server2005本身会自动依照次序进行上述备份资料还原。如若操作顺利的话, 数据库就可自行还原成功。

4.2 利用T-SQL语言进行数据库还原

这类语言程序中专门提供RESTORE DATABASE语句进行数据库备份恢复, 使用这类语句可以进一步恢复完整、差异以及文件组备份功能。需要特别强调的是, 如须额外进行事务日志备份还原, 则可以考虑配合REWSTORE LOG语句加以调试。尽管说RESTORE DATABASE语句完全有实力进行完整、差异以及文件组备份恢复, 但是操作过程中仍需借鉴其余方式加以参考调试, 现在就针对其中较为简单的程序加以解析。如在处理用户名为“North wind”备份过程中, 特定设备只用于换用North wind数据库, 相关辅助代码如下所示:

USE master

RESTORE DATABASE North wind

FROM North wind备份

4.3 特殊案例解析

如在使用用友软件时我们经常会使用系统管理进行数据备份和数据恢复, 在备份的数据中我们会发现有一个1、2K大的.lst文件, 文件名一般是Uf Erp Act.lst或者Uf Erp Yer.lst, 而在数据恢复时这些文件是必须存在。简单的说, Uf Erp Act.lst及代表的备份数据是整个帐套的备份数据, 包括各个年度的数据;而Uf Erp Yer.lst及代表的备份数据只是某个年度的的数据备份。

综上所述, 透过复制获取的数据库需要结合上述强调的调试方式, 确保整体操作时间不至于过长且复原简易。实际上数据库能够完全复制在磁盘之中, 并且透过文件操作形式加以排列引导。当然, 不论操作人员应用上述哪类模式加以操作, 数据库复制期间管制人员都必须进行深入监督, 避免任何错误问题的滋生。

参考文献

[1]刘美娇.Lab VIEW与SQL数据库之间的连接与在输电铁塔振动监测中的应用[J].电子世界, 2012, 26 (24) :123-135.

[2]熊金猛.《SQL数据库设计与实现》“4+1”考核模式的改革与实践[J].价值工程, 2013, 18 (13) :35-41.

MATLAB中海量数据的存储技巧 第4篇

MATLAB全称Matrix Laboratiry, 顾名思义“矩阵实验室”以矩阵和数组为核心, 提供了大量的内置函数以便进行算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算等操作, 是一种交互式的应用开发环境。相对于较传统的C、C++或者FORTRAN语言, MATLAB提供高效快速求解各种科学计算问题的方法, 其中, 数学计算功能是MATLAB的重要组成部分, 也是最基础的部分, 包括矩阵运算、数值运算以及各种算法。但是, 我们在使用时常常遇到“out of memory”的错误提示使我们束手无策, 相信读者起初和我有一样的困扰:这是一种怎样的错误呢?这样的错误如何避免或者解决呢?类似这样的问题我们将在本文进行讨论。

二、处理海量数据出错分析

2.1海量数据

对于用户来说, 凡在PC机上处理数据时遇到“out of memory”错误提示的数据量均可称为海量数据, 即数据量很大, 他是相对于当前计算机处理能力而言的, 不同的应用领域, 不同的学科以及不同的硬件条件下海量数据所呈现的数据量也不尽相同。在科学计算中, 我们所使用和分析的数据量越来越多, 如何能利用有限的计算机硬件资源进行快速的海量数据分析成为我们研究与计算的第一步, 所以通过了解MATLAB中数据存储机制而发现其出错的根本原因可以让我们更好的解决这个问题。

2.2MATLAB数据存储机制

由文献[3][4]可知MATLAB创建大矩阵维数与三个因素有关, 分别为MATLAB位数、计算机分配给MATLAB的内存空间和创建矩阵的数据类型。MATLAB有32位与64位, 其所能创建的矩阵维数分别为 维与 维;在MATLAB中可以通过调用memory函数来查看其能利用的最大存储空间;而在MATLAB中创建矩阵时所有的元素是放置在一片连续的内存空间的, 可调用feature memostats查看连续内存空间大小;例如在MATLAB中默认用double型来表示数据变量, 一个数字需要占用8B的存储空间, 矩阵占用的内存空间用矩阵数据元素的个数与每个数据占用的字节的乘积表示, 这样, 在存放一个10000阶的double型矩阵时就需要一个大小为800M的连续空间, 从而看出矩阵存储对连续内存空间的要求很高。

2.3错误原因分析

发生此错误一方面是因为硬件本身内存不能满足大型矩阵存储, 例如若在一个内存总和较大的存储空间中碎片过多, 则意味着此空间中最大连续内存空间不是很大, 这样, 当元素较多的矩阵进行存储时就可能没有足够的空间来存储而发生“out of memory”错误提示。

另一方面, 还可能因为程序设计考虑不周全和一些坏的编程习惯导致错误提示。例如在设计一些变量较多的复杂程序时, 如果不及时释放一些不再会用到的变量所占用的内存时, 随着程序的运行, 变量越来越多, 内存中的碎片也越来越多, 此时再去存储大型矩阵时将会发生此类错误。

三、处理“out of memory”错误的方法

3.1有效地增加可用内存的方法

由上文可知出现“out of memory”错误的本质原因是所需连续内存大于系统所能提供的内存, 所以, 我们首先想到的是如何增加内存使问题得到改善。一个显而易见的解决方法是从物理上增加内存容量, 但是这往往会受到机器自身的限制, 而且无疑要增加系统成本, 因此这种方法是受到限制的。另一种方法是从逻辑上扩充内存容量, 这就用到了虚拟存储技术。

所谓的虚拟存储器[5], 是指具有请求调入功能和置换功能, 能从逻辑上对内存容量加以扩充的一种存储器系统, 其逻辑容量由内存容量和外存容量之和所决定, 使用户看到的内存容量远远大于实际内存容量。由于32位Windows操作系统的限制, 每个进程最多只能使用2GB的虚拟内存地址空间, 因此MATLAB的可分配内存也受到相应的限制, 所以可以利用Windows的3GB开关使每个进程可以多分配1GB的虚拟内存空间。

3.2减少内存消耗的方法

不合理的编程技巧和习惯同样致使“out of memory”错误的出现, 所以, 在资源有限的条件下我们如何应用高效的编程技巧来提高程序质量是规避此错误的关键, 参考文[2]结合自已的实践概括如下:

(1) 在读取大型数据文件时, 我们需要的并不是整体而只是部分数据, 此时可以有选择的进行导入避免“冗余”数据占用宝贵的内存空间;如果读取的文件格式复杂并且体积较大时可使用textscan函数进行有选择的高效读取, 可挑出所需的行或列即可, 此函数返回的数据存放在cell数组中, cell数组是MATLAB中较为独特的数据类型, 由一系列cell组成, 每个cell中可以存放不同类型的数据, 如果导入到cell数组的数据均为数值型即可将其转化成数值矩阵以节省内存空间。

(2) 根据问题的需要我们要选择适当的数据类型, 由于cell型的数组不需要连续的内存空间来存储, 所以即使空的cell型数组每个cell单元也要占用4B的内存空间。一个空的结构数组更是要占用124B的内存空间, 由此可以得出在设计程序时应尽量采用double型数组。

(3) 对于含有零元较多的矩阵通常采用稀疏矩阵来存储, 假设存储一个含有m个零元素的n阶double型矩阵, 如果使用常规的方法存储, 我们需要建立一个内存容量为 (8n2) B的空间, 而采用稀疏矩阵存储时则只需 (8m) B的连续内存空间即可, 当m远小于n, 即矩阵中非零元素个数远远小于零元个数, 矩阵稀疏性十分强时, 这种存储方式的内存节省将表现的更为明显。在实际中很多大型的线性规划问题的约束矩阵的稀疏性都很强, 如果不采用稀疏矩阵形式表示, 惊人的计算量以及内存消耗量会使得在计算机上几乎无法求解大型规划问题。

(4) 在程序设计阶段, M文件中的每个模块实现功能不同所需数据变量也不尽相同, 更有些早早使用过得变量在之后的程序中将不再调用, 如果这些对后面程序“无用”变量在整个程序运行过程中依然存在, 将占用大量的内存使内存碎片增多, 随着程序的运行就可能发生“out of memory”的错误提醒。所以, 在程序设计时应对每个变量进行分析, 将先前有用而后无用的变量进行输出或记录后运用MATLAB中的clear函数及时清除, 从而保证了程序拥有较大的内存运行。

四、总结

在利用MATLAB处理海量数据时, 我们不仅要寻求一台性能良好的计算机进行运算, 还需要学会在现有的条件下利用计算机知识扩充自己PC机的虚拟内存, 有效地利用虚拟内存减少系统成本或更新设备的成本;同时, 还要养成良好的编程习惯, 在程序设计过程中不要只考虑程序实现效果而忽略程序本身质量和存储运算等效率, 及时地释放空间不仅为程序提供一个良好运行环境, 还节省了运行时间避免了不必要的内存溢出错误。

摘要：本文针对MATLAB处理海量数据过程中常常出现的“out of memory”问题进行分析, 探究了MATLAB中的数据需要连续内存空间存储的机制。从问题本质出发, 找到了有效增加可用内存——扩充虚拟内存方法和适当减少内存消耗的若干方法来规避内存溢出问题的出现。

关键词：MATLAB,海量数据,内存溢出,数据存储机制,虚拟存储空间

参考文献

[1]薛山.MATLAB基础教程编著[M].北京:清华大学出版社, 2011, 3.

[2]吴鹏.MATLAB高效编程技巧与应用25个案例分析[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2010, 6.

[3]敖莉, 于得水, 舒继武, 等.一种海量数据分级存储系统THTS[J].计算机研究与发展, 2011, 86 (6) :1089-1111.

[4]张德山, 李海浩.海量数据存储管理方法的研究[J].信息化研究, 2011, 37 (4) :4-7.

数据维护的几点经验和技巧 第5篇

1 区分不同的数据库

不同的数据库的连接和管理都有所区别，笔者的经验主要来自Access和SQL，下面就对这两种数据库作一简单的比较：

Accss数据库的结构比较简单，运行起来也比较稳定，但其安全机制和错误处理机制等不及后者完善;通过ADO控件与其进行连接后，进行不同的操作要对控件的CommandType属性进行不同的设置，对SQL语句的要求也比较严格(主要体现在空字段上)，要根据具体情况自行完善错误处理。

SQL数据库的内部管理机制比较完善;通过ADO控件与其进行连接后，完全可以通过调用存储过程和执行SQL语句完成对数据的操作。

另外需要注意的是，尽管各类数据库的连接和操作过程是相似的(都是先建立连接，然后执行命令，之后返回结果)，但是不同数据库内部的数据类型有所差别，因此需要对具体的SQL语句进行微调。

2 建立数据维护表

关系数据库中的表名、列名等信息的物理存储一般都是用英文命名，通常创建数据库结构图都会对其物理模式和逻辑模式分别进行描述，物理模式用英文命名而逻辑模式采用使用户一目了然的中文命名。在应用程序中，一般用户最好在逻辑模式下进行操作，因此就需要完成一个映射。另外，在应用程序中列举用户可操作的表时，如果直接从数据库中读出，复杂性较高而且效率也差。为了解决这个问题，建立数据维护表。

数据维护表相当于“元信息”，即描述信息的信息。在应用程序中，采用3种表：

(1）数据库表：

描述数据库中表的物理名、逻辑名以及类型;

(2）列属性对照表：

描述各个表中各列的物理名、逻辑名以及类型;

(3）下拉值列表：

描述个别表中需要限制输入值的字段的取值范围。

在应用程序中，主要通过读取这三张表来完成所需的映射和列举。

3 利用数据库的内部机制

对内部管理机制比较完善的数据库，在编程过程中最好尽量利用，来完成对有依赖关系的表的级连操作等等，这样不仅会简化程序的编制，还会提高程序的可靠性、稳定性和通用性。

这就要求在设计中就要考虑到对数据的维护，在创建数据库时就创建相应的存储过程、触发器等等。当用户的某一操作引发这些程序的执行时，由数据库内部机制去完成相关的处理，使用数据库设计软件Erwin可以轻松完成这一过程。在此请读者注意两点：

(1)级连更新或级连删除都是很危险的操作，为防止误操作，最好加以限制。

(2)在应用程序中，可以多采用事务来维护数据的完整性，只要建立有效的连接ADO控件的BeginTrans、CommitTrans和RollbackTrans方法可以方便地实现事务操作。

4 提供查询功能

对于数据量比较大的数据库进行维护，最好提供查询功能。这样会极大地提高更新和删除的效率。下面是我们在数据维护程序中设计的查询部分，在用户选择了要操作的表的逻辑名之后，列名的下拉列表中会自动输入该表的各列的逻辑名，选择列名之后值的下拉列表中会自动输入该列的所有已取的值，运算符会根据字段类型自动调整。查询条件由程序生成。

随着数据库技术的完善和发展，数据库系统本身会具备更加完善的维护机制，这也是我们从表层的数据维护深入研究的方向之一。

参考文献

[1]袁鹏飞.SQL Server7.0数据库系统管理与应用开发.北京:人民邮电出版社,1999.

[2]Evangelos Petroutsos.Visual Basic6从入门到精通.北京:电子工业出版社,1999.

计算机数据备份技巧 第6篇

1 查询优化

SQL Server数据库查询优化处理的目的在于使整个SQLServer数据库更加的自动化。 (1) SQL Server数据库的查询优化处理, 查询分析是第一步。需要对整个的查询过程以及查询的标准进行优化, 对SQL Server数据库进行一些查找上的限制, 使查询优化器处理行、读入数据页数量和索引变少。(2) SQL Server数据库的查询优化处理 , 选择索引是第二步。首先, 要确定有没有索引。其次, 对独立的索引或其他索引进行一个检测, 以确保索引是可进行下个环节的。单个索引的可行性是根据能够退回的行数决定的。最后, 对索引进行一个统计。根据得来的值来获取这索引信息。不同访问方法产生的的开销的评估, 是根据评估逻辑的和物理的页读入量得来的。(3) SQL Server数据库的连接选择成本最低、最可用的索引。

2 注意事项

SQL Server数据库在设计的时候需要一个合理的标准进行规范, 使数据库在一个完整系统中准确地进行。SQL Server数据库在设计的时候还要针对不同的产品进行设计, 保持其合理性。这样才会使系统的整个的程序编写以及日后的维护难度降低。能够保障系统在一个高效率的状态下有序进行。在设计SQL Server数据库时需要注意一些基本原则。 (1) 拆分数据量较大的表。(2) 适当使用可变长度列。 (3) 数据库完整性约束的设计。(4) 尽量减少冗余数据。

3 安全技巧

SQL Server数据库中包含着很多种不同类型的对象。如:表格、视图、储存过程、关键字、 用户自定义数据类型等等。SQL Server数据库的对象不一定是一个主体, 也可能是数据库中的其中一个小构件。SQL Server数据库的设计是基于安全的基础上。其版本的升级有权限的要求, 以角色安全为考量,对不同对象的访问进行权限设置, 在SQL Server内进行的用户组织, 从而使Windows内组织用户的需求减少。可按照角色, 将用户聚集, 实行单元应用权限。不同的组有不同的权限, 可将有相似功能和权限的作为同等角色, 一个用户通过不同的角色扮演, 从而拥有更多权限。

SQL Server数据库中每个角色所具备的功能都是十分不同的。(1) 除了较为固定的服务器角色, 其他角色都存在于是在服务器的内部之中。因此, SQL Server数据库的在对用户进行集中的时候, 不需要通过Windows管理员, 便可操作。(2) SQL Server数据库中每个角色除了不能循环嵌套外 , 对于嵌套的深度方面是没有要求的。(3) SQL Server数据库的用户可以演变为多个角色的成员, 由于SQL Server数据库的角色较为独特, 使得数据库DBA能够合理地对权限进行规划。(4) SQL Server的角色可以进行自定义角色设定, 使SQL Server数据库中的权限管理更为方便。数据库DBA也能够根据不同的程序角色进行不同的定义, 向特定应用程序的用户提供一些权限。SQL Server能够根据不同用户的角色定义, 实行自动的限制。数据库DBA用户是能够扮演所有角色的。不同的等级用户, 其应用角色也不一样。

使SQL Server数据库的安全得到保障, 能够促进自动化管理系统的有序进行。系统数据通常是不稳定的, 时常会有很多的问题发生。操作的失误和数据服务器硬件坏损, 都能使系统出现严重的问题。假如SQL Server数据库被非法侵入,其中的数据可能会被弄丢。因此, SQL Server数据库安全是一个十分重要的问题, 所有的研发人员都需要投入打起十二分精神, 投入更多的时间做好备份工作。SQL Server数据库的安全策略, 是对SQL Server数据库的访问设限。SQL Server数据库在访问设置上确保访问的合法性。这样不仅能够防止用户的非法使用或更改, 也能避免破坏系统等。

4 修复技巧

4.1 解析 SQL Server 数据库文件

SQL Server数据库在操作运行的过程中, 总是会遇见一些突发状况, 如遭到病毒侵入或是断电等。然而这些情况的发生直接导致了SQL Server数据库的数据坏损和无法识别, 可能是连系统自身的恢复工具也难以处理的问题。基于这种情况, 所进行的分析是, 数据遇到破坏, 其数据还是存在的。对于这种文件头或部分信息的坏损, 能够根据对SQL Server数据库文件进行解析并将其储存, 从而进行恢复。

4.2 分析系统表信息和用户表信息

数据文件主要分为文件头、系统表信息和用户表信息,是根据对SQL Server数据库文件的结构进行分析后得出的。想要对SQL Server数据库文件进行恢复, 主要分为分析系统表信息 (系统表信息将用户表的结构定义信息进行了有效的保存) 和用户表信息 (用户表信息主要对用户表信息记录的物理存储结构进行分析, 然后再对用户表的数据进行恢复)。

4.3 分析完全修复、批量登记修复和简单修复

SQL Server 2000新增了3种恢复模型 , 分为完全修复、批量登记修复和简单修复。(1) 完全修复是最具灵活性的修复方式, 能够将SQL Server数据库恢复到制定时刻。完全修复是通过完全数据库的备份和事务备份进行结合, 也可以针对文件差异和文件级别进行备份。(2) 批量登记修复也能够将SQL Server数据库进行完全修复。若事务日志文件是批量操作, 要对整个日志进行恢复, 并且SQL Server数据将无法恢复到特定时刻。(3) 简单恢复。简单恢复是最基本的备份恢复, 此种恢复具有一定的局限性, 只能恢复完全数据库与差异备份数据库。如果要将数据恢复到特定时刻, 还是完全修复模式最为适用。

5 结语

大数据下的术语汉译搜索技巧 第7篇

“网络大数据是指‘人、机、物’三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据,简称网络数据。”(王元卓、靳小龙、程学旗,2013:1126)IBM指出大数据的主要特征在于大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)。这一海量数据的产生不仅改变了行业运行决策模式,也对数据搜索与数据分析提出了巨大挑战。

大数据时代的到来也对术语翻译提出了新的挑战。大数据未出现之前,译者通常借助在线词典或专业词典翻译术语,这种方式虽然准确度较高,但效率低,覆盖范围窄,当译者在翻译大量专业性科技文献时,专业词典的作用更是微乎其微。大数据出现以后,借助搜索引擎及一定的搜索技巧,译者可以在短时间内“搜索参考文献”“查找对应的译文”和“检验译文的准确地道”(王勇,2005:28-29),从而准确地翻译术语。

2 搜索引擎辅助术语翻译

按工作方式,搜索引擎可分为三类:全文搜索引擎、目录索引类搜索引擎与元搜索引擎。译员最常用的搜索引擎(谷歌、百度、必应等)都属于全文搜索引擎。(周杰,2007)在这种搜索引擎的数据库中保存着每个网页的全部内容。用户在搜索框中输入关键词后,搜索引擎便可通过网络蜘蛛沿着网址逐一检索所有与关键词相关的网页和字段,并最终反馈至搜索界面。在大数据时代,若不掌握一定的搜索技巧,便会迷失在海量数据中,被成千上万的无用信息所湮没。本节笔者将结合实例,介绍4种在术语汉译过程中的信息搜索技巧。本文查询中文时主要使用百度搜索(www.baidu.com),查询英文信息时主要使用谷歌搜索(www.google.cn)。

2.1 英文原文+学科领域

当译员碰到陌生的英语术语或日常用语术语化的情况时,可将英文术语与学科领域作为关键词进行搜索。这样,互联网便可筛选掉与该学科不相关的术语,帮助译者更快地找到译文。例如:

例1:The techniques necessary for placing concrete depend on the type of member to be cast.

译文:浇筑混凝土所需技术取决于待浇筑构件的类型。

例1摘自某公司钢筋混凝土简介。句中术语member属于日常词语术语化。若不加上学科领域进行限制,百度搜索的反馈结果大多都是该词的常用意义,即“成员”“会员”,而难以找到符合该语境的译文。因此,笔者再次以“member钢筋混凝土”为关键词进行检索。检索结果显示,术语member在该领域应译为“构件”,表示墙体、柱子、基础等构成建筑物的各个要素。

2.2 英文术语+中文试译

当译者已知英文术语的部分翻译,却查询不到整体术语译文时,可尝试先直译该术语,再将中文试译作为关键词来缩小搜索范围,筛选有用信息。例如:

例2:In this chapter we subdivide the design guidelines into two sections:friction drive belt conveyors and positive drive belt conveyors,as each type requires a different method of torque transfer from the drive.

本句中第一个术语friction drive belt conveyor从字面意思可以推断为“摩擦传动带式输送机”。为了查找更精确的译文,译者可将“摩擦传动带式输送机”同时作为关键词进行搜索。虽然并未查到该中文术语,但笔者了解到摩擦传动本身就是带传动的一种。考虑到精简性,笔者将译文更改为“摩擦传动输送机”再次进行搜索,最终找到了3730个符合条件的结果。由此可以确定,friction drive belt conveyor的译文为“摩擦传动输送机”。本例句中第二个术语positive drive belt conveyors的翻译方法将在2.4中具体说明。

2.3 术语切割法

当译员遇到由多个单词组成的复合术语时,可先将该术语作为整体(利用布尔逻辑搜索)尝试搜索。若无法检索到对应的译文或有用信息,可尝试根据语义单位将复合术语划分为几个小段分别进行检索,再将每个小段的译文组合成一个新“术语”。最后,以该新术语为关键词进行验证检索,查看该术语是否符合逻辑。

例3:Researchers from A*STAR’s Institute of Microelectronics(IME)have developed the first compact high performance silicon-based cavity-backed slot(CBS)antenna that operates at 135 GHz.

译文:新加坡科技研究局旗下新加坡微电子研究院(A*STAR’s Institute of Microelectronics(IME))的研究人员研发了世界上第一款高品质的硅基背腔缝隙天线(CBS),其结构紧凑、性能高、工作频率为135GHz。

例3摘自《每日科学》网站(www.sciencedaily.com/),属于无线通讯领域。当笔者以silicon-based cavitybacked slot antenna为关键词搜索时,并未直接查到译文,但是发现了很多关于cavity-backed slot antenna的信息。因此,笔者将该术语切分为silicon-based与cavity-backed slot antenna两段分别查询。通过检索silicon-based,笔者发现该词汇在科技文件中通常被译为“硅基”,表示以硅材料为基础而发展起来的其他事物。而cavity-based slot antenna查询到的译文则主要有“背腔式缝隙天线”和“背腔缝隙天线”两种。其中“背腔式缝隙天线”的词频为3320,而“背腔缝隙天线”的词频为12400,因此笔者决定选择“背腔缝隙天线”作为cavity-based slot antenna的译文。为了验证“硅基背腔缝隙天线”是否正确,笔者首先以“硅基天线”作为关键词,检索两者之间是否存在逻辑错误。结果显示存在“硅基微带天线”的用法。硅基微带天线是利用硅基片构成的天线,其中有一类是微带缝隙天线。因此,笔者最终确定译文为“硅基背腔缝隙天线”。

2.4 概念匹配法

概念匹配法是指译者在经过多方努力仍无法直接查询到术语译文时所采用的一种间接查询方式。该方法首先查询英文术语所属范畴的相关中文信息,然后对比英文术语和中文术语的概念或信息最后确定译文。由于有些中英文科技发展的差异,尤其是机械部件等型号和种类之间的差异,该方法可能无法查询到最终结果。因此,本方法仅作权宜之计。本文以例2中的另一个术语positive drive belt conveyors为例进行说明。

分析例2,笔者得知该语段主要讲述的是根据带式输送机传动方式的不同进行分类。但笔者无论以positive drive belt conveyors作为关键词,还是以positive drive为关键词,均无法搜寻到有用信息。考虑到本例句的分类标准是带传动方式,笔者便以“带传动”为关键词进行搜索。在搜索结果中,笔者了解到带传动分为“摩擦型带传动”和“啮合型带传动”两种类型。于是笔者尝试以“positive drive啮合传动”为关键词进行搜索,出现了“同步带传动”相关词条。经过了解详细信息,笔者发现在带式输送机领域,同步带传动即为“啮合型带传动”。因此笔者推断positive drive belt conveyors为“同步带传动输送机”。但当笔者以“同步带传动输送机”为关键词进行搜索验证时,搜索结果中并未出现该术语,而更多的是“同步带输送机”。最后,笔者分别以positive drive belt conveyors和“同步带输送机”为关键词搜索图片,搜索结果一致。因此,笔者确定该术语的译文为“同步带输送机”。

2.5 数据选择三原则

“大数据告诉我们‘是什么’而不是‘为什么’。在大数据时代,我们不必知道现象背后的原因,我们只要让数据自己发声。”(Schönberger&Cukier,2013:19)网络大数据呈现给科技翻译工作者的仅仅是已被创造的数据。这些数据良莠不齐。它能帮助译者填补背景知识的空白,但也可能误导译者。因此,一名合格的科技翻译工作者,在辨别筛选数据时应遵循权威优先、词频次之和语境复核三大原则。

权威优先是指信息源的权威性。权威信息源包括:中国规范术语网、国际组织或政府机构官网、行业权威网站、国家标准等。若原文来自于某公司内部,则该公司的多语种网站也可作为权威信息源。在选择搜索结果时,这些信息源应成为译者的首要参考选项。因为,从这些信息源上查找到的材料一般为行业认可材料,可免去后续繁琐、反复的检验步骤。

当在权威信息源上找不到有用信息时,笔者将词频的多少作为选择的首要依据。词频的多少不仅反映了该术语在行业间是否存在,还代表着该术语在行业间的接受程度和使用频率。因此,在确定了学科方向后,译者可以根据搜索结果的词频来判断术语的准确性。

但仅将词频作为选择依据还远远不够,因为这样便无法区分在该行业中存在的多义术语。为了更加准确、地道地翻译术语,译者应在参考词频的同时,观察该术语的语境,以确定该术语是否使用正确、是否符合原文逻辑。这便是语境复核原则。

总而言之,译者在利用搜索引擎提供的资料时,应时刻保持批判的意识,仔细甄选材料的可靠性和准确性,而不应该全权依赖、随意使用。

3 结语

网络大数据犹如一把双刃剑,既可让译者在科技翻译中所向披靡,也可让译者迷失在茫茫数据中,止步不前。为了更快地在海量数据中找到有用信息,译者在利用搜索引擎翻译英文术语时,既可直译中文,剔除不相关信息,直接查找译文,也可拆分术语逐个击破,或通过概念匹配,从中英两个方面迂回作战,找出译文。但译者也必须清醒地意识到网络大数据是把双刃剑,在甄选资料时小心谨慎、反复验证。

摘要：“互联网+”时代的到来预示着互联网将渗透至各行各业。翻译,尤其是科技翻译更是离不开互联网及依托于互联网的大数据。对于科技翻译工作者而言,网络中的海量数据不仅是引领译员走向各行各业的启蒙老师,更是译员战胜术语的利器。利用好互联网大数据,译员便可在翻译术语时游刃有余。本文主要探讨了在翻译过程中,如何通过一定的搜索技巧借助互联网大数据翻译术语,并分析总结了在术语选取中应遵循的三项原则。

关键词：互联网大数据,搜索技巧,术语翻译

参考文献

[1]Schönberger,V.M.,Cukier,K.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].周涛译.杭州:浙江人民出版社,2013:19

[2]王勇.搜索引擎与翻译[J].中国科技翻译,2005(1):28-29.

[3]王元卓,靳小龙,程学旗.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013(6):1126.