五月七号，苏州Oracle精彩大放送 5月7号苏州oracle

五月七号，苏州Oracle精彩大放送

苏州Oracle是大家耳熟能详的一家专业的信息技术服务公司，其研发实力一直备受行业专家和客户的赞赏。如今，苏州Oracle将于五月七号在苏州举办一场精彩大放送活动，旨在向客户和业内人士展示其最新技术和产品。

此次活动将会有苏州Oracle研究所的专家和顶级工程师进行技术演示，并展示其最新开发的产品。此外，活动还将包括互动问答环节和技术交流会，以便参与者有机会在现场与行业内知名专家和企业领袖一起探讨业界热点话题。

以下是苏州Oracle活动日程安排：

时间 活动内容

09:00-10:00 活动准备，客户注册签到

10:00-10:30 开场致辞：苏州Oracle总经理李明

10:30-11:00 技术演示：Oracle数据库技术新特性

11:00-11:30 开放式技术论坛

11:30-12:00 技术演示：Oracle云平台新功能和应用

12:00-13:00 午餐及技术解答

13:00-13:30 技术演示：Oracle移动应用与物联网技术

13:30-14:00 技术演示：Oracle应用

14:00-15:00 专家面对面互动环节

15:00-15:30 总结讨论及颁奖仪式

以上议程仅供参考，具体内容以现场为准。

请注意，此次活动将提供中、英、日三语服务，同时还将在现场进行技术问答环节，以满足不同地域、不同专业领域的参与者的需求。

此外，苏州Oracle在此次活动中还将展示其最新产品，其中不少是针对客户需求量身定制的。这些产品包括但不限于数据库系统、云平台、自动化测试工具等等。

我们向广大客户和业内人士发出诚挚邀请，让我们携手共同探讨Oracle技术的最新动态，为改善企业信息系统管理和升级提供有力的技术支持。

如需了解更多苏州Oracle的信息技术服务，请访问公司官网：https://www.oracle.com/cn/index.html。

以下是技术演示代码，供参考：

1. Oracle数据库技术新特性

CREATE TABLE employees (

employee_id NUMBER(6),

first_name VARCHAR2(20),

last_name VARCHAR2(25),

eml VARCHAR2(25),

phone_number VARCHAR2(20),

hire_date DATE,

job_id VARCHAR2(10),

salary NUMBER(8,2),

commission_pct NUMBER(2,2),

manager_id NUMBER(6),

department_id NUMBER(4)

);

2. Oracle云平台新功能和应用

SELECT department_name, COUNT(*) FROM employees INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id GROUP BY department_name

3. Oracle移动应用和物联网技术

var express = require(‘express’);

var app = express();

var mongoose = require(‘mongoose’);

var bodyParser = require(‘body-parser’);

var databaseConfig = require(‘./config/database’);

mongoose.connect(databaseConfig.url, { useMongoClient: true,autoIndex: false });

app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false }));

app.use(bodyParser.json());

app.use(express.static(__dirname + ‘/public’));

var port = process.env.PORT || 8080;

var router = require(‘./app/routes’)(app, express);

app.use(‘/api’, router);

app.listen(port);

console.log(‘Server is listening at http://localhost:’ + port);

4. Oracle应用

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

from keras.optimizers import SGD

import numpy as np

# Generate dummy data

x_trn = np.random.random((1000, 20))

y_trn = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

x_test = np.random.random((100, 20))

y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))

model = Sequential()

model.add(Dense(64, input_dim=20))

model.add(Activation(‘relu’))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(64))

model.add(Activation(‘relu’))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(1))

model.add(Activation(‘sigmoid’))

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

model.compile(loss=’binary_crossentropy’, optimizer=sgd, metrics=[‘accuracy’])

model.fit(x_trn, y_trn, epochs=20, batch_size=128)

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)