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Oracle快速恢复误删数据的方法

日常工作中，我们经常会出现误删Oracle数据的情况，当delete和drop(未加purge)表时，我们可以通过如下进行快速恢复： (1) delete 误删数据时： 我们可以通过构造一致性读的方式来进行恢复...，前提是及时发现误删的数据，同时当前的undo块或者撤销快未被覆盖 create table quick_table as select * from emp_temp as of timestamp...(SYSTIMESTAMP - INTERVAL '60' MINUTE); 此时 quick_table就是包含了该表60分钟前的数据，这里的60可以根据实际情况来改变。...XXX to before drop; 以此来进行快速的恢复。...总结 以上的方法都有局限性，这就要求我们在日常工作中操作数据库时，一定要格外小心，同时做好相应的备份工作，保证每天都有备份，做到有备无患。

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一种基于时间点的快速恢复方案

一种mysql基于时间点的快速恢复方案 之所以有这样一篇文章，是因为在前几天的一个晚上，要下班的时候，业务方忽然有一个需求，是需要恢复一个表里面的数据，当时问了下情况，大概是这样的：业务方不小心在一个表里面做了一个...update的操作，可能是where条件没有写对，导致表里面的数据被写坏了，但是数据目前还没有落盘，只是在内存中的值修改了，现在要求恢复到之前的数据。...于是翻了翻percona的博客，找到一种方法，看了看精髓，就大概记录了下来，这儿方法我还没有亲自实现，只是记录在这里，以后有时间了可以亲自操作一把，看看是否能够比较高效的解决这个问题。...（xtrabackup_binlog_info中的binlog名和pos），然后同步至误操作点停止，将恢复的表，导出，然后恢复至生产原主。...这个方法是否可行，还有待验证，按照文章中作者讲述的思想来看，是比单实例应用binlog的方法好，因为一旦发生了应用binlog过程中的错误，它能够快速确定实在那个点位发生的错误，有助于我们快速解决问题。

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一种快速安装InnoDB Cluster的方法

如果想快速入手InnoDB Cluster有什么好的方法吗，其实也有，不如我们换几个问法。 1）如果安装过程图形化，你是不是会觉得相比命令的方式要快捷的多。...2）如果你想快速模拟学习，在本机测试还是找好多台机器来测试好一些 3）如果你不懂MySQL Router,MySQL Shell，但是能够通过搭建的过程快速了解，相比你先学习它们是什么，然后再尝试搭建，...其实这些也是我在学习的过程中经常会纠结的几个问题，上面的问题可以再进行一次抽象，即图形化，本机快速测试，过程清晰。...如果不大了解MySQL Router的作用，这就是一个很好的机会，这个中间件也算是官方卷土重来，相信会越来越完善，目前的功能还是相对单薄很多，只能完成一些读写分离的需求，还做不了sharding之类的功能...安装MySQL Router的过程其实还是比较清晰的，毕竟这个中间件本身不大。 ? 后续的部分就是读写的配置了，下面有个check的按钮，可以在线检查，实时输出状态。 ?

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MYSQL Group replication Crash 的快速恢复方法

最近，在检测开发的语句后，发现有些语句的问题，根本不在语句优化，MYSQL的系统优化，慢的根本原因是，客户的要求太奇葩。...个人观点，这样的客户我们的引导，教化，虽然在21世纪，还是要允许有些人不懂IT的逻辑，终归人家不是做这方面工作的，这就要求我们的工作的深度和广度。...好了话归正题，MGR 崩溃的后怎么来快速修复，这里的方法首先是快速的并且是稳定的，能应对任何环境中的。当然方法既然这么好那么好，必然有他的限制。...这里采用了最快速的方法，备份在恢复的手段，选中其中一台机器进行备份，备份后将数据恢复到已经损坏的机器中，重新启动机器，但还是报错。...然后在 重新启动集群加入节点 相关的机器已经回到集群中并开始工作 修复的过程看似上面简单，其实为了找寻其他的方法和其实过程时曲折和糟心的（这里就不说了）。

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PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法

（PiSSA）方法。...PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。 这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...利用奇异值分解（SVD），PiSSA初始化主奇异值和奇异向量以训练这两个矩阵，同时在微调过程中保持残差矩阵静态。 PiSSA与LoRA的架构相一致，继承了诸如可训练参数减少、轻松部署等好处。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...PiSSA展示了加速的收敛速度、与训练数据的稳健对齐，并在类似的可训练参数配置下胜过LoRA。 利用快速SVD技术有助于PiSSA在初始化速度和性能之间取得平衡。

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一种快速复制单表的方法

// 一种快速复制MySQL单表的方法 // 01 复制MySQL单表的方法 作为MySQL DBA，在日常运维过程中，经常需要对某张表进行备份恢复。...然后通过mysql命令行或者source 指令来恢复表结构。 2、通过select into outfile xxx 的方法来导出表的数据，然后使用load data的方式将表恢复到另外一个表里面。...3、insert into tbl_B select * from tbl_A的方法 今天，我们来看另外一种物理复制的方法。...上述物理复制的方法，核心在于中间的cp命令，它的本质是物理拷贝，如果某个表非常大，那么这个物理拷贝，就比逻辑上的SQL写入快很多。...注意： 因为存在锁表的情况，所以这种方法更适合在从库上停掉复制关系，然后执行这个表复制的操作。如果有业务操作当前的源表，请慎用该方法。

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分享一种快速下载SRA数据集的方法

今天，我们想给大家分享的是另一个自认为比较便捷，适用且快速的SRA 数据集下载方法，关键还是免费使用的（其实，就是通过链接直接使用idm软件下载的一种方式）！喜欢的家人们记得收藏哈！...今天的分享就到这里了，内容很简单，希望我小小的分享能给您的科研道路带去一点余光！...Aspera Connect：Aspera Connect是一个高速数据传输客户端，它与SRA Toolkit集成，可以用于快速下载SRA数据。...具体的API文档和使用方法可以在NCBI的官方网站上找到。 编程语言库：一些编程语言可能有专门的库或模块，用于简化与SRA数据库的交互，如Python的Biopython库。...具体的API使用方法和参数可能会随时间更新，因此建议直接查阅NCBI提供的官方文档或资源链接以获取最新信息。

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一种基于Linux文件系统的数据恢复方法_武汉病例轨迹

尝试一: 首先找到一篇lvm数据恢复的文章,PC 上的 LVM 灾难修复,虽然文章中类似情景,但是恢复的时候需要/etc/lvm/backup/ 中有对应的lvm备份信息,而我的磁盘但是不是在现在的机器分的所以没有相应信息...文章至少透露出一个重要信息,可以恢复,应该直接恢复出分区表即可....尝试三: 直接查找linux的数据恢复软件,最终找到一款靠谱的:testdisk 官方文档 简单介绍: 它不能从故障的存储设备上拷贝数据，相反，它可以解决一些因为分区的原因而 造成数据无法访问的问题...该工具可以帮助你恢复丢失的分区，让磁盘重新变得可以启动，整理分区表，恢复主引导记录，恢复引导扇区以及文件系统表，可以从 NTFS、FAT、exFAT和ext2类型的文件系统中恢复被删除的文件，还能从已经删除了的...怀着一颗忐忑的新重启后惊喜的发现,分区已经恢复,检查数据一切正常: `Command (m for help): p Disk /dev/sdb: 465.8 GiB, 500107862016

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Excel图表技巧06：一种快速创建动态图表的方法

有很多方法可以创建动态图表，然而本文所介绍的方法别出心裁，使用Excel的筛选功能就可以快速创建动态图表。 如下图1所示，选择筛选列表中的项目后，就会显示相应的图表。 ?...图1 创建上述效果的过程很简单，如下图2所示。 1. 准备要显示的图表。本例中采用3个图表，调整图表的大小。 2. 调整要放置这些图表的单元格区域。...有3个图表，放置在3个单元格中，调整这些单元格的行高列宽使其能够容纳下图表。在每个单元格中输入相应图表的名称。 3. 选择图表并拖动，将图表移动到对应的单元格中。 4....在这些单元格的顶部单元格中，应用筛选，即选取该顶部单元格，单击功能区“开始”选项卡“编辑”组中的“排序和筛选——筛选”命令。...现在，单击该单元格右侧的下拉箭头，选取要显示的图表名称，下方会显示相应的图表。 ? 图2 小结：很富有想像力的一种方法，将Excel的功能应用到了极致！

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被遗忘的Docker Compose | 一种快速建立开发环境的好方法

，它的使用非常简单，只需要在有docker环境基础的服务器上把它的二进制文件复制到/usr/local/bin下，把多个容器放在一个编排文件中一键执行即可，被人遗忘的原因跟它的简单一样，太过于简单以至于在实际生产中根本无法使用...少不了对外提供端口，少不了其它人的数据修改；当然这些问题也都是小问题，比如，我服务刚才还跑的好好的，怎么忽然不能用了呢？...其中服务之间交互的部分我通过服务名称调用。...虽然我可以容忍它的启动速度慢的问题，但是在使用过程仍然会碰到一些问题，比如：多个容器之间启动的先后顺序导致bug，但是你可以采用https://github.com/vishnubob/wait-for-it...docker，只需要从官网上找到镜像，快速编排启动即可。

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SNE-RoadSeg：一种基于表面法向量提取的道路可行驶区域分割方法

这种像素级的分类结果会被自主系统中的其他模块所利用，如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶汽车能够在复杂的环境中安全航行。 现有的自由空间检测方法可以分类为传统方法或基于机器/深度学习的方法。...估计P表面的法线向量的方法是： 由上面两个式子可以得出： 对x、y分别求微分可以得到： 如图2所示，可以分别用水平和垂直图像梯度滤波器对反深度图像1 / Z（或视差图像与深度成反比）进行卷积来分别近似。...对上面的式子进行变形，可以得到nx、ny的表达式： 而nz为： 由此，获得的表面法向量为： 由于任何归一化表面法线都可以投影在中心为（0,0,0）且半径为1的球体上，因此最佳表面法线也可以投影在同一球体上的某个地方...2、RoadSeg U-Net 已经证明了使用跳跃连接来恢复整个空间分辨率的有效性。但是，它的跳跃连接仅在编码器和解码器的相同比例的特征图上强制聚合，作者认为这是不必要的约束。...然后通过密集连接的跳跃连接在融合器中再次融合特征图，以恢复特征图的分辨率。在RoadSeg的末尾，使用一个Sigmoid层来生成用于语义驾驶场景分割的概率图。

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ICML 2022 | LIMO: 一种快速生成靶向分子的新方法

编译 | 陈杨阳 审稿 | 王梓旭 今天给大家介绍来自美国加州大学团队发表在ICML2022上的文章。该论文提出了一种能够加快分子生成速度的LIMO模型。...2 主要贡献 作者提出了一种新的方法: Latent Inceptionism on Molecules（LIMO），这是一种用于快速重新设计分子的生成模型。...模型的贡献如下： 在变异自动编码器（VAE）框架的基础上，结合了一个新的属性预测网络结构。 在一个潜在的空间上采用了一种类似inceptionism技术的反向优化技术，以产生具有理想特性的类药分子。...允许生成具有所需特性的分子，同时保持分子的子结构固定，这是引导性优化的一项重要任务。 在生成与目标蛋白具有高结合亲和力的类药分子的新任务中，明显地超过了当前最先进的方法。...在生成具有高结合亲和力的分子的任务上，LIMO优于所有先进的基线任务。LIMO有望在药物发现方面有多种应用。快速生成高亲和力化合物的能力可以加速目标验证，其生物探针可用于确认目标的拟议生物效应。

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EagleEye：一种用模型剪枝的快速衡量子网络性能的方法

因此，本文提出了一种能够快速衡量剪枝后模型性能的方法，经实验能够对MobilenetV1减少50%的FLOPs情况下，仍能保证在Imagenet数据集上Top1精度达到70.9%。...直接对剪枝后的模型评估性能 当需要进行多次迭代尝试时，前两种方法所需要的时间成本都很较大，第三种办法常常面临不准确的问题。...因此，EagleEye提出一种快速并且准确衡量子网络性能的方法，加快剪枝的过程。 EagleEye 动机 传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。...对于最优的剪枝策略进行finetuning，精度恢复。 ?...另外，由于其方法简单，能够很方便的应用在其他剪枝算法中，提升剪枝算法速度。

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一种快速的未登陆词识别方法(原理和实现)

一种快速的未登陆词识别方法(原理和实现)     最近网络上关于分词的算法已经很多了,在实际应用中每个人根据对分词的不同理解写了不同的中文分词算法,可谓百花齐放.    ...但现在似乎还没有针对未登陆词的识别算法,有鉴于此,我特地写了一个,抛砖引玉. 算法的假设:     1. 未登陆词是由单字组成的;     2....长今,职场,闵政浩,韩剧,郑云白,连生,主簿,冷庙高香,义字,医女,张德,剩者,济州,选拨,文秘 算法原理:     首先找出已经分词后的单字,然后查看单字的下一个是否还是单字,如果是,判断这种情况出现的次数...,如果超过预订的阀值,那么就确认这是一个新词.    ...相关连接: 基于最长词匹配算法变形的分词系统( 文舫工作室贡献 ) 小叮咚中文分词在处理大量数据的时候碰到了内存泄漏的问题 Lucene使用者沙龙

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基于GEE云平台一种快速修复Landsat影像条带色差的方法

原文连接 一种快速修复Landsat影像条带色差的方法 题目： 一种快速修复Landsat影像条带色差的方法 A Rapid Method for Stripe Chromatic Aberration...在遥感云计算技术高速发展的今天，探索快速且高效地基于云平台的Landsat色差条带修复方法具有重要意义。...所提出的基于GEE云平台随机森林算法的快速影像修复方法，实现了对长时间序列遥感影像NDVI反演结果的精确评估，应用本方法可快速、高效地解决影像镶嵌所造成的色差斑块和条带效应。...本工作针对归一化植被指数 NDVI影像拼接后存在的影像带状斑块效应和色彩不均匀问题，以山西省作为研究区，利用GEE平台调用随机森林函数提出一种基于云端快速进行直方图影像匀光处理的方法，极大的提高了影像修复的效率...一种快速修复Landsat影像条带色差的方法[J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(11): 3483-3491.

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【数学基础】特征值，特征向量与SVD奇异值分解

SVD奇异值分解 若A为m*n矩阵，则存在m*m的正交矩阵U、n*n的正交矩阵V和m*n的对角矩阵D满足： ? 其中U为左奇异矩阵，列向量为 ? 的特征向量；V为右奇异矩阵，列向量为 ?...的特征向量；矩阵D中对角线元素为A的奇异值，为 ? 的特征值的平方根. 因为一个矩阵乘以它的转置为对称矩阵，必能正交对角化，因此任意矩阵均能奇异值分解....SVD应用 SVD一个常见的应用就是降维，如对于图像数据矩阵A进行SVD，取前k大的奇异值，U和V都取前k个向量，再恢复到原图像大小，k取值合理的情况下可以与原图几乎一样，这样就实现了对图像的压缩....(A维数为n*p，n为样本数，p为特征个数，且A已进行取均值化)，计算SVD时也有这个，由此可以得到PCA的另一种解法：通过对A进行SVD分解计算右奇异矩阵V，V中列向量即为PCA所需的特征向量。...这种方法更为方便，sklearn中的PCA就是通过SVD来实现的。 ----

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深度学习笔记系列（二）：特征值，特征向量与SVD奇异值分解

SVD奇异值分解 若A为m*n矩阵，则存在m*m的正交矩阵U、n*n的正交矩阵V和m*n的对角矩阵D满足： ? 其中U为左奇异矩阵，列向量为 ? 的特征向量；V为右奇异矩阵，列向量为 ?...的特征向量；矩阵D中对角线元素为A的奇异值，为 ? 的特征值的平方根. 因为一个矩阵乘以它的转置为对称矩阵，必能正交对角化，因此任意矩阵均能奇异值分解....SVD应用 SVD一个常见的应用就是降维，如对于图像数据矩阵A进行SVD，取前k大的奇异值，U和V都取前k个向量，再恢复到原图像大小，k取值合理的情况下可以与原图几乎一样，这样就实现了对图像的压缩....(A维数为n*p，n为样本数，p为特征个数，且A已进行取均值化)，计算SVD时也有这个，由此可以得到PCA的另一种解法：通过对A进行SVD分解计算右奇异矩阵V，V中列向量即为PCA所需的特征向量。...这种方法更为方便，sklearn中的PCA就是通过SVD来实现的。 此系列所有的文章整理后会发布在 https://github.com/linhaow/DLnotes

2.2K20

改变LoRA的初始化方式，北大新方法PiSSA显著提升微调效果

为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。...PiSSA 方法详解 受到 Intrinsic SAID [2]“预训练大模型参数具有低秩性” 的启发，PiSSA 对预训练模型的参数矩阵 进行奇异值分解，其中前 r 个奇异值和奇异向量用来初始化适配器...从图中可以看出，使用主要奇异值初始化的方法训练损失最小，在 GSM8K 和 MATH 验证集上的准确率更高。这一现象验证了微调主要奇异值、奇异向量的有效性。...因此，研究人员使用一种快速奇异值分解 [6] 方法替代标准的 SVD 分解，通过下表的实验可以看出，仅需几秒钟的时间，就能逼近标准 SVD 分解的训练集拟合效果。...表格中的平均误差表示快速奇异值分解与标准 SVD 得到的 A、B 之间的平均 L_1 距离。

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TMI | 一种快速准确的基于CT的COVID-19诊断的分割和定量方法

它也给科学界提出了一个巨大的挑战，对于应付对敏感、准确、快速、负担得起和简单的诊断技术的迫切需求。SARS-CoV-2是一种RNA病毒，属于冠状病毒的一个大家族。...而通过沿z轴（身体的方向）进行切片，将三维分割问题分解为二维分割问题是一种改进方法，但由于信息丢失，这种策略的效果不好。...3.2 分割性能 如图4第一部分所示，作者的方法比其它方法都有更高的dice，证明了它在体素水平上对感染进行分类的更高的性能。作者的方法能够识别大部分感染区域，召回率较高。...不同方法的数据扩充分析 3.5 运行时间和资源比较 作者进一步比较了不同方法的时间和内存消耗。...分割模型在模型的复杂性和准确性之间找到了一个很好的折衷。此外，它还间接地捕捉和合并肺组织的规则形态，如肺叶、肺动脉、静脉和毛细血管。这使得模型既精确又快速。

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