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如何 SQL Server 恢复已删除数据

在我使用 SQL Server 的这些年里,最常见的问题之一一直是“我们如何恢复已删除的记录?” 现在, SQL Server 2005 或更高版本恢复已删除数据非常容易。...该过程需要七个简单的步骤: 步骤1: 我们需要从sql server中获取已删除的记录。通过使用标准的 SQL Server 函数fn_blog,我们可以轻松获取所有事务日志(包括已删除数据)。...'LCX_HEAP') AND Operation in ('LOP_DELETE_ROWS') 该查询将返回提供不同信息的列数,但我们只需要选择“RowLog content o”列,即可获取删除数据...步骤3: 现在,我们需要将RowLog Content o(删除数据的十六进制值)分解为上面定义的结构。...现在我们需要根据定义为 [ System_type_id ] 的数据类型转换数据。每种类型都有不同的 数据转换机制。 步骤7: 最后,我们对数据进行数据透视表,您将看到结果。删除数据又回来了。

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GITLAB误删除数据库想到的

首先,一个叫YP的同学在给gitlab的线上数据库做一些负载均衡的工作,在做这个工作时的时候突发了一个情况,Gitlab被DDoS攻击,数据库的使用飙高,在block完攻击者的IP后,发现有个staging...,在尝试过多个方法后,发现db2.staging都hang在那里,无法同步,于是他想把db2.staging的数据删除了,这样全新启动一个新的复制,结果呢,删除数据库的命令错误的敲在了生产环境上(db1....cluster),结果导致整个生产数据库被误删除。...,可以Git仓库反向推导数据库中的数据,但是,项目中的issues等就完全丢失了。...理由如下: 1)备份通常来说都是周期性的,所以,如果你的数据丢失了,你最近的备份恢复数据里,备份时间到故障时间的数据都丢失了。 2)备份的数据会有版本不兼容的问题。

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GITLAB误删除数据库想到的

首先,一个叫YP的同学在给gitlab的线上数据库做一些负载均衡的工作,在做这个工作时的时候突发了一个情况,Gitlab被DDoS攻击,数据库的使用飙高,在block完攻击者的IP后,发现有个staging...,在尝试过多个方法后,发现db2.staging都hang在那里,无法同步,于是他想把db2.staging的数据删除了,这样全新启动一个新的复制,结果呢,删除数据库的命令错误的敲在了生产环境上(db1....cluster),结果导致整个生产数据库被误删除。...,可以Git仓库反向推导数据库中的数据,但是,项目中的issues等就完全丢失了。...理由如下: 1)备份通常来说都是周期性的,所以,如果你的数据丢失了,你最近的备份恢复数据里,备份时间到故障时间的数据都丢失了。 2)备份的数据会有版本不兼容的问题。

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GITLAB误删除数据库想到的

首先,一个叫YP的同学在给gitlab的线上数据库做一些负载均衡的工作,在做这个工作时的时候突发了一个情况,Gitlab被DDoS攻击,数据库的使用飙高,在block完攻击者的IP后,发现有个staging...,在尝试过多个方法后,发现db2.staging都hang在那里,无法同步,于是他想把db2.staging的数据删除了,这样全新启动一个新的复制,结果呢,删除数据库的命令错误的敲在了生产环境上(db1....cluster),结果导致整个生产数据库被误删除。...,可以Git仓库反向推导数据库中的数据,但是,项目中的issues等就完全丢失了。...理由如下: 1)备份通常来说都是周期性的,所以,如果你的数据丢失了,你最近的备份恢复数据里,备份时间到故障时间的数据都丢失了。 2)备份的数据会有版本不兼容的问题。

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Nilearn学习笔记2-FMRI数据到时间序列

通过前面的学习了解,我们知道最原始的Fmri数据是4维的,包含三围的空间信息和一维的时间。在实际应用中,我们更多的是利用大脑图像时间序列做研究分析,因为无法直接使用fmri数据做相关研究。...在我们使用数据之前,我们需要对原始数据做一些数据预处理和变换。 1. mask 在所有的分析之中,我们第一步所做的事儿都是把四维fmri数据转换为二维矩阵,这个过程称为MASK。...最简单的一个例子我们想研究北京的雾霾与堵车之间是否有关,那么我们就要得到相应的数据后分析数据,可事实是北京每天都堵车,程度也还一样,没有什么变化,也就无法分析了(这个例子有点儿扯)。...在mask之后,接下来要做的任务就是提取时间序列。说到时间序列,不得不说的是图谱。前面mask之后的特征实在是太多,怎样将这些特征与我们已有的经过验证的图谱对应起来。这个时候就涉及到一个重采样。...如果没有参考图谱,有相应的函数) 重新采样之后就可以得到相应的时间序列了,在把时间序列转换为相关矩阵,并画出其图像。

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脚本分享—GeneBank数据库批量下载序列

小伙伴们大家好,我是小编豆豆,好久没有给大家分享使用的脚本了,最近小编在一直在忙着16s整理数据库,需要下载大量物种的16s rRNA序列。...提到下载生物序列,大家第一时间就会想到NCBI GeneBank数据库,虽然我们可以使用浏览器GeneBank数据库上下载序列及其注释信息,但是效率低下,对于几条和十几条序列大多人还是可以接受的,一旦序列增至成百上千条...,使用浏览器下载序列能把人逼疯 今天小编就把我最近下载序列时用到的python代码分享给大家,希望小伙伴能够提升科研效率,多发paper。...[Default:./] 脚本参数说明 -a 输入序列登录号文件,如下图所示 -o 结果文件输出路径,如果路径不存在脚本会自动创建,此参数可以省略,如果省略,结果文件会保存在当前路径下 实战演练...,结果如图: 2.genbank_annotation.tsv文件为序列注释文件,结果如图所示: 3.download_erro_genbank_accession.tsv如果提供序列的登录号在GeneBank

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Oracle 20c新特性:多个现有数据库创建分片数据库(联合分片)

此方法的以下好处: 使用现有的地理分布数据库创建分片环境,无需置备新的系统 运行多分片查询,在单个查询中多个位置访问数据 在联合分片配置中,Oracle Sharding将每个独立数据库视为一个分片,...2、联合分片架构要求 可以将运行同一应用程序的现有数据库转换为联合分片配置,而无需修改数据库架构或应用程序。 但是,数据库必须具有相同的表结构或较小的差异。...二、创建和部署联合分片配置 要使用现有数据库部署联合分片环境,您可以使用 GDSCTL 命令像定义用户分片一样定义数据库布局。...碎片空间定义为现有数据库及其副本。 通过将现有数据库添加到分片空间来添加分片,然后运行部署。 运行 GDSCTL SYNC SCHEMA 来比较联合分片配置中的架构,并检索公用的共享架构。...根据 MULTISHARD_QUERY_DATA_CONSISTENCY 的值,可以主空间或分片空间中的任何备用数据库中获取行。

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IMGT数据库下载免疫组库相关fasta序列

BCR有IGH,IGK,IGL这3类,而TCR有TRA,TRB,TRD,TRG,它们各自都有V,D(可选),J,C基因,这么多基因的序列都是可以直接下载的。...partial in 3'| | >AJ879487|IGHJ6*04|Homo sapiens|F|J-REGION|39..101|63 nt|3| | | | |63+0=63| | | 进行多序列比对...IGHV3-21 AB019440 (200000 bp): IGHV(II)-20-1 to IGHV2-5 AB019441 (157090 bp): IGHV4-4 to IGHV6-1 因为IGHV序列太多...IGHV序列比对结果 可以看到,它们不同序列的差异很微弱,都集中在开头的几个碱基,其中IGHJ6跟另外的5类差异最大。 大家觉得该如何可视化上面的结果呢?...比如ggtree可以读取多种格式(包括newick,nexus,NHX,jplace和phylip)的系统发育树,并结合不同类型的相关数据进行注释分析。

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TODS:时间序列数据中检测不同类型的异常值

自动构建用于时间序列异常值检测的机器学习管道。 ? 时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。...通过这些模块提供的功能包括:通用数据预处理、时间序列数据平滑/转换、时域/频域中提取特征、各种检测算法,以及涉及人类专业知识来校准系统。...当数据中存在异常行为时,通常会出现模式异常值。模式异常值是指与其他子序列相比其行为异常的时间序列数据的子序列(连续点)。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据,并采用子序列作为每个时间点的特征,其中滑动窗口的大小为特征的数量。...当许多系统之一处于异常状态时,系统异常值会不断发生,其中系统被定义为多元时间序列数据。检测系统异常值的目标是许多类似的系统中找出处于异常状态的系统。例如,具有多条生产线的工厂检测异常生产线。

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CVPR 2022 | 关注文本阅读顺序,蚂蚁集团、上海交通大学提出多模态文档理解模型XYLayoutLM

在常见的表单理解的任务中,多模态数据如图 1 所示。...目前学术界中,针对多模态文档理解的模型方案,通常都需要先经过对图像进行 ocr 扫描,解析出图中的文本和文本框位置,再将得到的文本和文本框坐标,按照 ocr 解析出的默认顺序,将文本框及其对应的内容输入给模型...然而,和普通的文档图像不同,诸如票据、表单、卡证等数据,其文本位置通常无法按照传统的 “左至右“或者” 从上到下“进行简单排序,而是存在丰富的层次结构。...另一个局限性是许多现有的模型使用了长度固定的位置编码(position embeddings),这会导致模型在训练完成后无法处理更长的输入序列。...基于空洞卷积的思想,我们提出了可以处理变长输入序列的空洞条件位置编码 DCPE 生成模块。

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商业图表:仿彭博带趋势的温度计式柱形图

但是,图中文字标签如何能随柱形图高度而自动变动标示位置?y轴又如何能只有刻度线却没有轴线?...5.辅助序列更改图表类型为折线图。 6.折线图添加数据标签,指定为B列。2013可通过 数据标签选项-单元格中的值,但考虑向下兼容,建议都使用xy标签工具。 7.折线图无线条色,隐藏。...使用标签工具的move功能,把数据标签向左移动,使与柱形图对齐合适;x轴黑色线条,无刻度线;删除网格线,y轴数字自定义格式为:0“ -”,使带上小横线,作为刻度线;删除辅助序列的图例。...6.运用xy标签工具添加指定位置的数据标签。 7.数字的自定义格式,带上小横线,模拟刻度线。 8.隐藏辅助序列,并删除其图例项。 修改使用 在D6:V13输入你的数据,即可自动获得图表。...2.若数据的行列数不一样,可转换数据后调整图表序列数据源引用,或直接按步骤从头开始制作。

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python的元组和列表

在python中,最基本的数据类型就是序列序列表示一系列有序的元素,列表,元组,字符串是python最常见的序列序列中每一个元素都会被分配一个序号,即元素的位置,也被称为index。...所有的序列都可以进行某些操作,包括索引,分片,加,减,以及检查某个元素是否属于序列的成员。...x=['a','b','c'] y=tuple(x) print(type(y)) print(y) st='123' xy=list(st) print(type(xy)) print(xy) <class...('z={},x={},c={},v={},b={}'.format(z,x,c,v,b)) z=1,x=2,c=3.3,v=5.5,b=6.6 列表是可以改变的,因此可以改变列表的内容,进行增加,删除...但是可以利用现有的tuple部分创建新的tuple >>> x=(1,2,3) >>> y=(4,5,6) >>> x+y (1, 2, 3, 4, 5, 6) tuple本身不可变,只是针对tuple

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Social LSTM:一个预测未来路径轨迹的深度学习模型

该模型利用现有的人类轨迹数据集,而不需要任何额外的注释来学习人类在社会空间中观察到的常识性规则和约定。...怎么实现 模型假设每个场景(来自俯视图静态摄像机的帧序列)首先进行预处理,获得所有人在不同时刻的空间坐标。在任意时刻,场景中的iₜₕ人用其xy坐标(xᶦₜ,yᶦₜ)表示。...我们观察时间1到T的所有人的位置ₒ₆ₛ(输入序列),并预测他们在时间瞬间Tₒ₆ₛ+ 1到Tₚᵣₑₔ(未来预测序列)的位置。 ? Social-LSTM模型概述。...在每个时间步长,LSTM小区相邻的LSTM小区接收到池化的隐藏状态信息。 ? 图中显示了由黑点表示的人的社会池。模型池的隐藏状态的邻居(显示为黄色,蓝色和橙色,用“h”值表示)在一定的空间距离内。...这是一个简化的Social -lstm模型,作者删除了“Social”池化层,并将所有轨迹视为彼此独立的。 occupancy maps LSTM (O-LSTM)。

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如何跳出Python运用中的“坑”

实践三:解决Python输出曲线报表图中文不显示的方法 在编辑资讯信息流性能测试脚本时,需要将性能数据绘制成一个曲线图,方便查看。...这个逻辑处理之后发现,输出的图中标题以及X和Y轴编辑好的中文不显示(下图中红色框标记位置)。如下图(下图中数据为测试调试数据,不是真实的数据信息): ?...plt.annotate(xy[1],xy=xy,xytext=(0,0), textcoords='offset points') # 显示 plt.show() 解决办法如下: 首先,我们要在代码一开始加入以下两个条件...(u'响应时间(毫秒)', fontproperties=font_set) forxyinzip(x,list): # 后面说明参数用处 plt.annotate(xy[1],xy=xy...,xytext=(0,0), textcoords='offset points') # 显示 plt.show() 修改效果(由于版面有限,所以数据删除了部分): ?

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数据标签太长了,怎么办……

将水平轴标签数据区域更换为辅助标签数据区域 这样最后坐标轴数据标签不会因为太长而导致压缩倾斜 如果是在条形图中怎么办呢 左侧纵轴数据标签占据太多空间 条形图中数据标签过长虽然不会被压缩倾斜 但是过长的数据标签竟然占了将近三分之一的图表面积...严重影响阅读视线 我们可以采用一种变通的方法 添加辅助列数据 添加新的系列 (数据区域选择辅助列数据) 做成簇状条形图 然后将新增的辅助列数据条填充无色 为新增辅助列数据添加标签值 (Excel2010...版无法直接为数据系列制定除数值之外的其他标签) 需要用到之前提到过的XY Chart Labels 先选中要添加标签的数据系列 选择XY Chart Labels ——Add Labels 在选择框中选择要添加的数据区域...确定即可显示新的数据标签 如果位置不合适可以通过 Align Objects +XY Chart Labels中的Move Labels插件进行标签移动 此时再格式化图表其他元素 删除(或弱化)网格线...删除纵轴数据标签值 添加数值标签 在经过若干细节的修改 现在的图表是不是要比最初感觉好很多 数据标签紧挨着对应的数据条 浏览起来视线不需要左右来回摆动 整体效果就会好很多

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离散傅立叶变换的Python实现

在形式上,变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的,而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号做DFT,也应当对其经过周期延拓成为周期信号再进行变换。...现实世界中获得的数据,只能是有限的时间段,且我们只能针对其中有限个点进行采样。那么我们采样得到的数据能让我们对函数原本的形状了解到什么样的程度呢?...0].set_title('$y_2=0.5\sin(2 \pi \cdot 7t)$') ax[1, 1].set_title('$y_3=y_0+y_1+y_2$') plt.show() 图中时域角度可以看出...时域角度,如果想从y_3中分离出y_0, y_1, y_2其中的一个,显然是不可能的。 下面我们对y_3进行傅立叶变换,换一个角度,频域的角度来看看会有什么不一样的。...还有一个问题是左图中虽然有明显的三个振幅,但是这三个振幅对应的值却与原来函数y_0, y_1, y_2不对应,这是因为离散傅立叶内部公式实现上的原因导致,细节不用纠结,记住这一步就行了。

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