验证表空间的依赖性 2. 确定执行TSPITR后会丢失的对象 3....tablespace dbs_d_test as select * from t1; 0.5 需求 恢复核心表T2（T2表数据存在DBS_D_JINGYU表空间, 索引存在DBS_I_JINGYU表空间） 采用表空间基于时间点的恢复技术...当然如果确定这些对象是没有用的，可以直接忽略。 3....自动执行TSPITR 3.1 RMAN自动执行TSPITR 恢复表空间DBS_D_JINGYU, DBS_I_JINGYU到2015-11-11 15:01:46时间点，辅助实例的临时存放目录为/u01...00.01 SQL> select count(1) from t3; COUNT(1) ---------- 100 Elapsed: 00:00:00.01 至此成功执行了表空间基于时间点的恢复
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 美国东部时间在UTC-5时区，北京时间是UTC+8时区，正常情况下美东时间比北京时间晚13个小时。...需要注意的是美国有夏令时，而北京没有夏令时，美国夏令时时会让时间快一个小时，让人民早起早睡，所以在美国实行夏令时时美东时间比北京时间晚12个小时。...逻辑如上所述，代码如下 /// /// AMESTime 的摘要说明: /// 美东时间的转换 /// /// 美东时间在UTC-5时区，美国有夏时制，即在夏令时启用之后美东时间比起所在时区早一个小时...，即UTC-4 /// 在未使用夏令时时美东时间比北京时间（UTC+8时区）晚13个小时，在启用夏令时时美东时间比北京时间晚12个小时 /// /// /// 美国国会2005年通过的能源法案，夏令时时段...：从2007年开始每年3月的第二个星期日开始夏令时，结束日期为11月的第一个星期日。
对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种： 将时间转换为时间戳...重新格式化时间 时间戳转换为时间 获取当前时间及将其转换成时间戳 1、将时间转换成时间戳 将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为： 利用strptime()函数将时间转换成时间数组...重新格式化时间 重新格式化时间需要以下的两个步骤： 利用strptime()函数将时间转换成时间数组 利用strftime()函数重新格式化时间 #coding:UTF-8 import time dt...= "2016-05-05 20:28:54" #转换成时间数组 timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #转换成新的时间格式(20160505...localtime，再转换成时间的具体格式： 利用localtime()函数将时间戳转化成localtime的格式 利用strftime()函数重新格式化时间 #coding:UTF-8 import
最近帮忙基于某个时间点恢复一个库，说是备份和归档是全的。...好多年没做过这类事情了，不过这算是最基本的DBA技能，下面给出RMAN基于某个具体时间点的恢复示例脚本： run{ allocate channel c1 type disk; allocate channel...until time '2022-01-15 00:31:18'; release channel c1; release channel c2; } 注意/说明： nls_date_format的格式设置...； 如果不确认时间是否需要，恢复完可以先alter database open read only 验证是否数据OK，如果有问题还可以再调整时间recover； switch datafile all...是因为从rac的备份恢复到单实例，需要切换到正确的数据文件路径和名字； set newname for database to 'xxx/db_%U.dbf'，必须要有%U这类区分； 这里只是示例，实际使用分配通道会更多
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...当时我在想，如果我没有备份，只有binlog，这个时候如果这个问题让我来恢复，那么有什么更好的办法么？新建一个实例，全库还原，然后应用备份的binlog，一直去追，追到数据被该坏的时间点。...如果它在运行到半途中间的时候失败，将很难知道它在哪失败，也很难基于先前的时间点重新开始。...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。
咱们知道可以通过time.localtime()函数来根据时间戳获取当前的时间，那么我们能不能进行一个逆运算，给出一个时间点，算出它的时间戳呢？ 答案是肯定的！...我们需要用time.mktime()函数 mktime()函数既可以使用时间元组来作为参数，也可以使用time_struct类型的对象实例来作为参数。...（localtime()的返回值是time_struct对象) 那到底是怎么使用的呢？...:%f' % secs) print('time.mktime(time.localtime(secs)):%f'%time.mktime(time.localtime(secs))) 这个例子很清晰的表明了...mktime()函数既可以使用时间元组来作为参数，也可以使用time_struct类型的对象实例来作为参数。
由于需要，对数据库的基于时间点恢复(PITR)做了过程记录，以此来记录过程和问题。...，进而直接启动数据库的。.../data -l logfile start 3、基于文件级别的持续备份 a.模拟数据 CREATE TABLE tab1(a1 int); INSERT INTO tab1 VALUES...，记录了可以查看内容有checkpoint时间,基础备份的开始和结束时间，以及标签名称等。...要注意的是，如果恢复过一次，并设置时间点，下次直接修改recovery_target_time，不会发生效果。
基于时间的 UUID，通过字面就可以了解到，这个 UUID 是基于时间的，实际上这个 UUID 存在 UUID 设计中的第一版。...在后续的版本中，UUID （v6 和 v7）也是基于时间的 UUID 生成算法，可以说是基于 UUID v1 的更新版本。...有优势就自然会有劣势，因为我们是基于时间创建 UUID 的，那么在同一个系统产生 UUID 冲突的可能性就会大很多，假设在同一个时间点，我们创建了很多个 UUID，那么大概率就会有出现冲突，重复出现的情况...但是针对运行结果，生成 UUID 的时间是不同的，这是因为 JUG 的生成速度通常要慢一点，对于我们 UUID 来说如果不大量一次性生成 UUID，这个通常不会是太大的问题。...在项目中，通常需要选择项目已有的依赖，可能在现有的项目中，使用 java-uuid-generator 库的情况要相对多一点。结论在本文中，我们对需要生成基于时间的 UUID 进行了一些探讨。
02 盲注原理 盲注的本质就是猜解，在没有回显数据的情况下，我们只能靠‘感觉’来体会每次查询时一点点细微的差异，而这差异包括运行时间的差异和页面返回结果的差异。...对于基于时间的盲注来说，我们构造的语句中，包含了能否影响系统运行时间的函数，根据每次页面返回的时间，判断注入的语句是否被成功执行。...03 盲注分类 基于布尔SQL盲注 基于时间的SQL盲注 基于报错的SQL盲注 04 盲注的流程 找寻并确认sql盲注点 强制产生通用错误界面 注入带有副作用的查询 根据布尔表达式的真假结果，结合不同的返回结果确认注入是否成功...07 时间盲注的优缺点 利用时间盲注的最大优点是对日志几乎没有影响，特别是与基于错误的攻击相比。...在测试Web应用程序时，这一点尤其重要。因为该服务器负载和网络速度可能对响应时间产生巨大的影响。你需要暂停查询足够长的时间，以确保这些不确定因素不会干扰你的测试结果。
moment().startOf(‘day’).format(‘YYYY-MM-DD HH:mm:ss’) // 当天0点的时间格式 moment().startOf(‘day’).format(‘X’...) // 当天0点的时间缀，以10位Unix时间戳输出(秒） moment().endOf(‘day’).format(‘YYYY-MM-DD HH:mm:ss’) // 当天23点59分59秒的时间格式...moment().endOf(‘day’).format(‘x’) //当天23点59分59秒以13位Unix时间戳输出（毫秒） moment(‘2020-06-30’).startOf(‘day’)....format(‘x’) // 2020-06-30当天0点的以13位Unix时间戳输出（毫秒） moment(‘2020-06-30’).endOf(‘day’).format(‘x’) // 2020...-06-30当天24点的以13位Unix时间戳输出（毫秒） let data = { startTime:moment(timeScope[0]).startOf(‘day’).format(‘x’)
文章的核心思想很简单，就是他假定一幅合理的图像应该所有像素的平均值应该是0.5左右（归一化后的），所以那么自动伽马校正的伽马值就要使得目标图像向这个目标前进。 ...假定X是图像的平均值，那么自动伽马需符合下述要求： ? 一步一步的往下推导，有： ? -----》 ? --------》 ? ...他把图像分成很多个16*16的小块，比如N*M个（文章中固定死了，也是16*16个），然后对16*16的小块，每次提取对应位置的一个像素，共计N*M个像素，计算这N*M像素的平均值，然后依据这个平均值计算出伽马值...，这样就能计算出16*16个Gamma值，这些Gamma值肯定不会是完全相同的，文章中也统计了他们的差异大小，最后用这个256个gamma的平均值作为最后的正副图像的平均值。...解决方法有把三通道求得的Gamma值再求平均值，作为每个通道的Gamma值，也可以对亮度通道做Gamma，然后在返回到RGB空间等等。 ? ? 如上所示，基本没有这个现象。
做分析时遇到精确到小时的时间点，需要对月、天、时间来单独分析。 以我遇到的一个问题作为例子来说明。...等，需要抽出月、天、小时这样的数据单独分析，如何做呢？ 幸好，pandas可以提供这样的函数。...pd.DatetimeIndex(df_train.datetime).dayofweek df_train['hour'] = pd.DatetimeIndex(df_train.datetime).hour 这样就有额外的3
总之，传统的时间序列预测在模型的准确率以及与使用者之间的互动上很难达到理想的融合。...当增长率k调整后，每个changepoint点对应的偏移量b也应该相应调整以连接每个分段的最后一个时间点，表达式如下： ? 综上，结合（1）和（2），最终的分段式逻辑回归增长模型为： ?...2.3.3 节假日模型 很多实际经验告诉我们，节假日或者是一些大事件都会对时间序列造成很大影响，而且这些时间点往往不存在周期性。对这些点的分析是极其必要的，甚至有时候它的重要度远远超过了平常点。...使用者无需像其他方法那样对剔除的数据进行插值拟合，可以仅保留异常值对应的时间， 并将异常值修改为空值（NA），模型在预测时依然可以给出这个时间点对应的预测结果。...c.如果对历史数据进行仿真预测时发现，从一个截点到下一个截点误差急剧的增加，这说明在两个截点期间数据的产生过程发生了较大的变化，此时两个截点之间应该增加一个”changepoint”，来对这期间的不同阶段分别建模
在进行时间存储时，经常会对时间字符串进行转型存储，一般都是存储为long类型，下面我先来说一下如何将时间字符串转换为long类型： 如果时间字符串只有年月日，可以这样转储 var ddate = new...但是有时候我们的写法就是yy-mm-dd格式的，那么就需要我们进行一下字符串替换了，可以使用下面这个方法。...'2014-05-10 13:25:50').replace(new RegExp("-","gm"),"/")).getTime(); alert(ddate); 下面我们再来说一下将long类型的数据转换为时间字符串格式...} var ddate=getFormatDateByLong(671929874298,"yyyy-MM-dd hh:mm:ss")); alert(ddate); 这时弹出的ddate...为时间字符串了，并且格式为yy-mm-dd hh:mm:ss格式。
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入：待输入计算平均数的数。...处理：平均数算法 输出：平均数 明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE工具，并新建一个python文件，命名为test6.py....打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。【推荐：python视频教程】 第二步，初始化sum总和的值。...注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。 第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。 最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。
char *ctime(const time_t *timer) 返回一个表示当地时间的字符串，当地时间是基于参数 timer。...时间，这里有一个时区的转换, 时间为0区的时间, 所以一下使用的时间都为0区的时间*/ printf("gmtime type switch time_t second time = %d....%F 年-月-日 %g 年份的后两位数字，使用基于周的年 %G 年分，使用基于周的年 %h 简写的月份名 %H 24小时制的小时 %I 12小时制的小时 %j 十进制表示的每年的第几天 %m 十进制表示的月份...%u 每周的第几天，星期一为第一天 （值从0到6，星期一为0） %U 第年的第几周，把星期日做为第一天（值从0到53） %V 每年的第几周，使用基于周的年 %w 十进制表示的星期几（值从0到6，星期天为...以上这篇liunx 时间函数与时间格式与字符串之间的转化方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
日期格式与时间戳之间的转化 一:日期格式转化为时间戳 function timeTodate(date) { var new_str = date.replace(/:/g,'-');...使用方法: var str_time = '2013-04-19 23:40:48'; var rst_strto_time = timeTodate(str_time); document.write("时间戳...: "+rst_strto_time); 二:时间戳转化为日期 function dateTotime(date_time) { var timestr = new Date(parseInt...1408502536; var rst_date_time = dateTotime(strtotime ); document.write("日期: "+rst_date_time); 测试示例： 时间戳
昨天，和大家讨论了无线APP时代如何进行日志上报优化【回复“日志”阅读】，今天和大家一起讨论一下如何巧妙测量服务器之间的时间差。...工程折衷：单点序列化 每个进程，每台服务器都有自己的本地时钟，跨服务器的本地时钟比较是没有意义的，这一点很好理解，服务器A上的本地时间ta=1，服务器B上的本地时间tb=2，虽然ta<tb，但我们并不能说...问题的提出：既然两台服务器的本地时间存在差值，如何来测量两台服务器之间的时间差呢？ 答案是，发包测量。...很容易知道，Ta1和Ta2取的是服务器A的本地时间，Tb取的是服务器B的本地时间。...的绝对时间是相同的（这个假设不合理），那么： Tb = Ta1 + x = (Ta2 + Ta1)/2 可实际上，服务器A与服务器B存在一个时间差，不妨设时间差是“德尔塔”，那么： Tb + “德尔塔”
昨天，和大家讨论了无线APP时代如何进行日志上报优化【回复“日志”阅读】，今天和大家一起讨论一下如何巧妙测量服务器之间的时间差。...工程折衷：单点序列化 每个进程，每台服务器都有自己的本地时钟，跨服务器的本地时钟比较是没有意义的，这一点很好理解，服务器A上的本地时间ta=1，服务器B上的本地时间tb=2，虽然ta<tb，但我们并不能说...问题的提出：既然两台服务器的本地时间存在差值，如何来测量两台服务器之间的时间差呢？ 答案是，发包测量。 ?...很容易知道，Ta1和Ta2取的是服务器A的本地时间，Tb取的是服务器B的本地时间。...的绝对时间是相同的（这个假设不合理），那么： Tb = Ta1 + x = (Ta2 + Ta1)/2 可实际上，服务器A与服务器B存在一个时间差，不妨设时间差是“德尔塔”，那么： Tb + “德尔塔”
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