了解到gdal能够完成这项任务，但是之前没有接触过gdal，所以现在网络上查找资料，发现如下链接所示的教程。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时，这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件，以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
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Oracle RAC可以说是具有较高保障级别的生产环境中最常用的部署架构，我们能根据场景让应用选择load balance还是failover的模式（可以参考
这是上个周末刚闭幕的微软Tech Summit大会，笔者在课堂上提出的两个问题。
谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：
作者介绍 韩全安（willhan） 华中科技大学，硕士，现代数据库方向。2013年毕业，就职于腾讯到今，工作项目：TMySQL、SQL审核、InnoDB列压缩、TSpider、GCS 团队博客： t
rl-teacher是“Deep Reinforcement Learning from Human Preferences”的实现。 这个系统允许你教一个强化学习行为的新行为，即： 1. 该行为没有
试想一下，你是一名GIS工作新人，你的领导总是让你做一些基础的工作，这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等，你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系，然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作，但是如果你需要重复这些工作，那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下，你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程，然后你就可以摸鱼了。。。
编辑手记：Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移，其战果可喜可贺，然而每一次成功，都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中，面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题，Evernote是如何处理，并设计新的架构的，我们一起来学习。 注：本文来自Evernote官方文档翻译，若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构
译者｜马卓奇 编辑｜Natalie AI 前线导读：下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互，并从这些交互中学习。这对系统的性能和灵活性提出了新的要求，而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。为此，UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray，并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文：《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-f
2015年10月12日，美国巴德学院无人机研究中心发表文章，剖析了美国“死神”无人机（MQ-9 Reaper）发展经费的投入情况。 死神无人机是一种中海拔长航时无人机，可用于侦察与打击。通用原子航空系统公司作为该无人机项目的总承包商，负责制造无人机和地面控制系统。其他承包商包括雷神公司（提供一些先进无人机传感器）和L-3通信公司（提供训练模拟器和卫星通信基础设施）。美国空军（USAF）是美国政府方面接收死神无人机的主要单位，其他军事部门如美国导弹防御局和特种作战司令部（USSOCOM）也为死神无人机的采购和
RAC部署前提是要求各节点的主机硬件一致的，但实际如果碰上一些不规范的客户，经费有限或是扩容时已买不到同样的机器，那么采购的机器会有一些区别，比如RAC各节点的CPU核数有区别，那么默认的gcs_server_processes在各节点之间也可能不同。而我们针对这种情况是建议RAC各节点使用相同的gcs_server_processes参数值，尽可能的确保稳定性。当然，最棒的选择还是用同样的硬件。 1.模拟环境 2.修改参数 3.回退修改 1.模拟环境 我有一套Oracle 10.2.0.5 RAC (3
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
在之前的博客中，我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法，也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap，以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影，还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中，我们将反过来，介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
JST-SH 是一种 1.0 毫米间距/可断开压接式连接器，用于多个 OpenPilot 板上。用于体积小，连接可靠。不要将它与 JST-ZH 或 JST-XH 混淆，它们是不同的连接器且未在 OpenPilot 项目中使用。
继 Spark 之后，UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray，号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢？在试用之后，简单总结一下：
ycsb是yahoo开源的一个多功能压测软件，支持mysql mongodb redis hbase等多种软件。
虽然云计算和Kubernetes的采用使计算变得异常容易，但是不同系统和云之间数据的不断扩展给数据工程师带来了新的挑战。从AWS S3或本地HDFS有效地访问数据变得更加困难，数据本地性也丢失了 - 如何高效地移动数据到计算节点，如何跨多个或远程云统一数据，等等。
路径遍历漏洞，也被称为目录遍历漏洞，是一种常见的安全漏洞类型，攻击者可以通过该漏洞访问或修改应用程序之外的目录或文件。
IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-290812-1016263.html
作者简介 何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队，首席技术工程师。多年从事第一线的数据库运维工作，有丰富项目经验、维护经验和调优经验，专注于数据库的整体运维。 1了解DRM（Dynamic Re
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
tekton中以pod为Task的运行单元，而Task中的step实际就是一个个容器 ,其中用到了许多容器用于进行初始化动作，本文将分析各个容器在tekton task运行时起到的作用
墨墨导读：一套11 G r2（11.2.0.3）版本的2节点RAC adg环境，节点1因为硬件原因异常crash（apply redo 节点）， 但同时实例2上的应用也都断开了（原来都是open）。
作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify，我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow，用于各种工作流，包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时，我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
我在 《MinIO对象存储的网关架构设计》一文中介绍了MinIO的网关架构设计，它的整体架构如下图所示：
表示的是当前节点最新提交的事务号，也是最新galera GTID的后半部分，前半部分是参数wsrep_local_state_uuid的值，在每次执行提交、DDL执行完成或APPLY之后，都会更新这个值；
Elasticsearch 提供了 replica 解决方案，它可以帮我们解决了如果有一个或多个 node 失败了，那么我们的数据还是可以保证完整的情况，并且搜索还可以继续进行。但是，有一种情况是我们的所有的 node，或者有一部分 node 失败，可能会造成我们的数据的丢失。也就是说 replca 不能提供一种灾难性的保护机制。我们需要一种完整的备份机制。
3月23号，Elastic又发布了最新的7.12版本。在这个版本中，最重要的一个更新是frozen tier的发布。相比于之前版本的cold tier（关于cold tier的细节，可以查看之前的博文：Elastic Searchable snapshot功能初探、Elastic Searchable snapshot功能初探 二 （hot phase）），其最大的不同是我们可以直接在对象存储里面进行数据的搜索，即我们能够保持对象存储里面的快照数据一直在线可查，通过构建一个小规模的，只带基础存储的计算集群，就可以查阅保存在快照中的海量数据！做到真正的计算和存储分离，并且极大的降低查阅庞大的历史冷冻数据的所需的成本和提高查询效能。（可参考官方博客：使用新的冻结层直接搜索S3）
我有一个关于使用断点续传到Google Cloud Storage的上传速度的问题。我已经编写了一个Python客户端，用于将大文件上传到GCS（它具有一些特殊功能，这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因）。在大约2个月前运行的测试中，它很好地利用了可用的连接带宽，其中25Mbps连接中大约有20Mbps。该项目被冻结了将近2个月，现在，当重新打开该项目时，同一客户端以非常慢的速度上载，速度约为25Mbps的1.4Mbps。我已经编写了简单的Python脚本来检查它是否也会遇到相同的问题，并且速度稍快一些，但仍约为2Mbps。Gsutil工具的执行效果几乎与我的Python脚本相同。我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试，效果非常好。
新节点加入MGR集群时，通过观察它的日志（设置 log_error_verbosity=3 日志中能记录更多信息，便于跟踪和排查故障），能更好的理解MGR的工作过程及数据同步机制。
传统主从复制的方式是在master节点上执行数据更新事务，而后记录这些事务到binlog中，再将binlog发送到slave节点转储成relay log，在slave节点上再有单独的线程读取这些relay log然后重新执行或应用这些事务，它是shared-nothing的，每个节点都有一份完整的数据副本，其技术流程图如下所示：
在这个现代世界中，我认为我们大多数人都熟悉使用计算机视觉应用程序的新行业，特别是闭路电视监控摄像头和视频分析，它们在计算机视觉技术中发挥着重要作用。
编辑手记：在Oracle RAC中，有一些参数是数据库级别的，所有实例都使用同一个参数值，有些参数是实例级别的，实例间可以设置不一样的值。然而，对于部分实例级别的参数，节点间设置不同却可能引发故障。
实际中我一共部署了三套MGR环境，分别是单机多实例的MGR环境，多机同网段的MGR环境，多机不同网段的MGR环境，部署的过程大同小异，但是还是有一些有出入的地方，这里把部署过程遇到的故障列举出来，供大家参考，如果能有幸解决您在部署时候的问题，那是极好的。
ORACLE RAC凭借其卓越的容错能力和可扩展性以及对应用透明的切换能力引领了数据库高可用架构的潮流，但在实际的生产环境中，出现的性能问题非常多，对数据库的稳定性产生很大的影响，有一些甚至影响到了业务的连续性。 在近期的第七届数据技术嘉年华上，云和恩墨技术专家曾令军做了“RAC性能优化实战”为主题的演讲，分享了从硬件架构、系统与参数配置、应用设计以及工作负载管理这四个层面，剖析在RAC性能优化的过程中，应当注意的问题以及可以借鉴的经验和思路。我们再次分享出来，希望对各位有所指导借鉴。 RAC硬件架构 “
本文作者：Riyaj Shamsudeen 翻译：张乐奕（Kamus） 原文链接：http://orainternals.wordpress.com/2010/03/25/rac-object-remastering-dynamic-remastering/ 译者注：如果您对本文章有兴趣，请一定先去阅读Riyaj的原文，在万不得已时可以使用这篇译文校对一下自己的理解。译文中的master, mastering, remastering, affinity lock都翻译的不满意，甚至有些词左思右想还是保留了
原文地址：Building a Virtual World Worthy of Sci-Fi: Designing a global metaverse 原文作者：Reto Meier 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：LeeSniper 校对者：IllllllIIl、Wangalan30 在 Build Out 系列的第二集里面，Colt McAnlis 和 Reto Meier 接受了设计一个全球虚拟世界的挑战。 看一看下面的视频，看看他们想
GCS主链拥有每秒3300TPS的吞吐性能，理论峰值最高可达100000笔。做为底层应用公链时期的重要节点，GCS主链通过互操作接口实现了区块链技术与传统游戏的无缝对接，让传统游戏行业以更低门槛的方式在区块链上实现去中心化的转型，广大游戏用户将体验前所未有的游戏公平性和游戏资产的价值属性。
此次报错的subheap为SQLA^559c65a1，通过trace查看该子堆与父堆的信息。
Hi，everybody！ 这是 3 月 29 日的每日1句话新闻，只需1分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。 ▌实时币价：BTC $7634 | ETH $419 📷 观点 金蝶集团创始人徐少春：区块链或将会消灭所有假账 蚂蚁金服蒋国飞：区块链将催生一个天下大同诚信社会 公信宝创始人CEO黄敏强：今年公信宝要上线100个应用 Google首位高级华人工程高管朱会灿：区块链项目热度下降，AI开始回归 全球 中国香港理工大学合作澳大利亚莫纳什大学，联手CollinStar
随着MYSQL 8 越来越成熟，未来MYSQL 将会开始替换 MYSQL 5.7X成为新的MYSQL 数据库在市面上的主力。
本文作者为国外制图师希瑟·史密斯，由点点GIS翻译发布，如有错漏之处请后台留言指出
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
minio是一个对象存储服务。它兼容亚马逊s3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5t不等。
一套2节点的MySQL PXC集群，第1节点作为主用节点长时间的dml操作，导致大量的事务阻塞，出现异常，此时查看第2节点显示是primary状态，但无事务阻塞情况。
TiDB 5.0.0-rc 版本是 5.0 版本的前序版本。在 5.0 版本中，我们专注于帮助企业基于 TiDB 数据库快速构建应用程序，使企业在构建过程中无需担心数据库的性能、性能抖动、安全、高可用、容灾、SQL 语句的性能问题排查等问题。
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