将windows命令窗口(cmd)中的目录切换到数据库bin目录下， mysqldump -u 用户名 -p --database 数据库名 > D:/abc.sql (直接回车后会提示输入密码，
基准面是地理坐标系 (GCS) 中的一个参数。 所述基准是GCS的一部分，用于确定哪些模型（球体）来表示地球表面和在那里相对于表面的位置。...一个GCS是如何配合的坐标值在地球上的真实位置的完整定义。除了基准面，GCS 还包括本初子午线（指定 0° 经度的位置）和角度单位（通常为度）。 ?...该投影定义工具主要用于当数据有未知的坐标系。它重新分配元数据中的坐标系信息。它不会改变实际坐标值。 该项目的工具转换从一个所有坐标系到另一个。它还更新元数据信息。...地理变换是动态投影过程的一部分。 当您的数据位于与地图不同的坐标系中时，动态投影是 ArcGIS 用来解决冲突的方法。...这些是将坐标从一个 GCS 转换为另一个 GCS 的计算。它们有时被称为基准转换。 您可以选择要使用的转换。如果您的数据使用与地图不同的 GCS，并且您不使用地理变换，则数据将绘制在错误的位置。
如果你决定使用Docker，则仍应使用“Google Cloud Setup”部分，然后跳至“将数据集上传到GCS”部分。...将数据集上载到GCS 在本地获得TFRecord文件后，将它们复制到/data子目录下的GCS存储桶中： gsutil -m cp -r / tmp / pet_faces_tfrecord / pet_faces...提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...配置文件中有几行专门与TPU训练相关。我们可以在TPU训练时使用更大的批尺寸，因为它们可以更轻松地处理大型数据集（在你自己的数据集上试验批尺寸时，请使用8的倍数，因为数据需要均匀分配8个TPU核心）。...机器学习模型的输出是一个二进制文件，其中包含我们模型的训练权重 - 这些文件通常非常大，但由于我们将直接在移动设备上提供此模型，我们需要将其设置到尽可能小。 这时就要用到模型量化。
任务背景：需要根据经纬度坐标提取AIG文件（AIG—Arc/Info二进制网格）对应像素值 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。...基于GDAL批量提取经纬度/投影坐标对应像元的值 查找gdal支持的数据格式，了解gdal支持AIG数据格式： gdal文档 具体格式介绍如上，只需知在给予‘hdr.adf'文件的路径的条件下即可打开AIG...代码实现 // ''' 本脚本通过来拾取影像上的像素值，支持gdal可读的所有格式，支持读取方式： 1. input（文件+自设坐标信息) 仅当文件格式特殊且坐标系统没有EPSG编号时 2. input...、空间坐标系、投影坐标系、行列像元数（像元宽度） ''' # pcs = None gcs = None shape = None # gdal.AllRegister...，可由get_file_info()函数获取 :param x:像元的行号 :param y:像元的列号 :return:投影坐标对应的地理空间坐标 ''' #
，并且其数据库文件也是默认在C盘，一般我们都是将C盘作为系统盘来使用，如果将数据库文件存在C盘，随着数据库中数据越来越大，C盘空间将越来越少，为此，需要将MySQL数据库文件从C盘迁移到其它盘，具体步骤如下...，可以看到执行结果中文件的存储路径 停止MySQL服务 在Windows上，通过“服务”应用程序或命令行来停止MySQL服务。...Server 8.0文件夹，将C盘对应文件夹下的Data文件拷贝到“D:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0”文件夹下 修改MySQL配置文件 在“C:\ProgramData...D盘了 为了验证数据库文件是否正确，我们将C盘“C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0”文件夹下的Data文件夹先剪切到桌面，关闭Navicat，重新启动MySQL80...数据库文件迁移成功。
问题背景在 App Engine 中，当用户访问静态文件（例如媒体文件）时，默认情况下，浏览器会尝试对文件进行流媒体播放。...例如，以下请求将强制浏览器下载名为 image.jpg 的文件：http://example.com/image.jpg?...filename 是要下载的文件的名称，file_name 是要在浏览器中显示的文件的名称。函数首先获取 App Engine 默认的 GCS 存储桶名称。...Content-Disposition 头告诉浏览器将文件下载到用户的计算机而不是在浏览器中显示它。最后，函数获取 BlobInfo 对象，然后使用 open() 方法打开 BlobFile 对象。...函数将 BlobFile 对象的内容读入内存，然后将这些内容返回给调用者。调用者可以将这些内容写入文件，或者将其发送给浏览器。
并且，通过在 Kaggle 上提供该数据集，我们能够获取比通读这些文章更多的知识，并且能够以机器可读的格式将 arXiv 背后的数据和信息向公众开放。」...Kaggle 上的 arXiv 数据集是什么样的 这是一个包含 170 多万篇理工科（STEM）学术论文的 arXiv 数据集和元数据。...目前，开发者已经更新了 5 个版本，从第一版的 arXiv 元数据集（arXiv metadata）到最新版本的 arXiv 数据集，包含的论文数量越来越多，范围也更广。该数据集将每周更新一次。 ?...数据集仅提供了 json 格式的元数据文件，它包含每篇论文的相关条目，具体如下： id：arXiv ID，可用于访问论文； submitter：论文提交者； authors：论文作者； title：论文标题...此外，用户可以使用 gsutil 工具将数据下载到本地计算机中。 arXiv 将 170 多万篇论文打包放在 Kaggle 上，更方便了用户获取和下载论文。有网友表示：「此举棒极了！」 ?
FreeMusicArchive是一个包含相关标签和元数据的音频片段库，最初是在2017年的国际音乐信息检索会议（ISMIR）上为论文而收集的。 我们将分析重点放在所提供数据的一小部分上。...代码还假设您有一个Google云存储桶，其中所有wav文件都可用，一个上载元数据的Google驱动器，并且您正在使用googlecolab。...上使用TFRecord格式 现在我们有了数据集，我们使用TFRecord格式将其存储在GCS上。...我们将数据集写入这些示例，存储在GCS上。这部分代码应该需要对其他项目进行最少的编辑，除了更改特性类型之外。如果数据已经上传到记录格式一次，则可以跳过此部分。...这看起来像是一个循环过程（创建一个tf.数据集→作为TFRecord上传到GCS→将TFRecord读入tf.数据集)，但这实际上通过简化I/O过程提供了巨大的速度效率。
可知，“WGS_1984_UTM_Zone_50N”这个投影坐标系由两部分组成：名为“Transverse_Mercator”的“投影（Projection）”和名为“GCS_WGS_1984”的“地理坐标系...事实上，投影坐标系“WGS_1984_UTM_Zone_50N”这个名称中的“WGS_1984”指出了其地理坐标系为“GCS_WGS_1984”，而“UTM_Zone_50N”则指出了其投影。...一个是将数据加载到ArcMap里面后报错；另外一个是数据加载到ArcMap里面后尽管没报错，但是位置明显不对。比如上面的例子，位于国科大的点跑到印度尼西亚去了。...图6是将真实坐标系为投影坐标系“Asia_Lambert_Conformal_Conic”的数据的属性坐标系改为地理坐标系“GCS_WGS_1984”并加载到ArcMap里面后的报错信息。...“GCS_WGS_1984”的过程和一个将地理坐标系“GCS_WGS_1984”投影为投影坐标系“WGS_1984_UTM_Zone_50N”的过程。
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。...组件： 地球引擎的主要组成部分是： 数据集：公开可用的遥感图像和其他数据的 PB 级存档。探索数据目录。 计算能力：谷歌的计算基础设施针对地理空间数据的并行处理进行了优化。...因此，用户应该确保这两个软件包都可以安装在他们的系统上。...另一方面，凭证依赖项 仅用于将数据从 Google Drive 和 Google Cloud Storage 移动到您的本地环境。这些依赖项不是强制性的。...以交互方式可视化地图 Map$addLayer( eeObject = srtm, visParams = viz, name = 'SRTM', legend = TRUE ) 最后加载到的结果
频谱图“00044347.wav” 红色区域显示音频文件中存在的不同频率的响度，并随时间表示。在上面的例子中，听到了踩镲。文件的第一部分是响亮的，然后声音逐渐消失，同样可以在其频谱图中看到。...第3步：将图像文件移动到存储 现在已经为训练音频数据生成了频谱图，将所有这些图像文件移到Google云端存储（GCS）上，然后将在那里使用AutoML Vision UI中的这些文件。...使用以下命令将图像文件复制到GCS gsutil cp spectro_data/* gs://your-bucket-name/spectro-data/ ?...第4步：准备文件路径及其标签 使用之前下载的元数据创建了以下CSV文件。删除所有其他列，只保留了图像文件位置及其标签，因为这是AutoML所需要的 ?...根据选择输入数据集名称并导入图像，选择第二个选项“在云存储上选择CSV文件”，并提供云存储上CSV文件的路径。 ? 导入图像的过程可能需要一段时间，导入完成后将收到来自AutoML的电子邮件。
在bookie上，虽然entry log在刷盘前会按ledger做聚合，但是因数数据会不断的新增，每个leadger的数据会交差存储在entry log文件中，而bookie上有一个用于做垃圾回收的线程...基于 Pulsar Functions 的无服务器连接器框架 Pulsar IO 使得数据更易移入、移出 Apache Pulsar 分层式存储可在数据陈旧时，将数据从热存储卸载到冷/长期存储（如S3...ZooKeeper负责存储元数据，集群配置，协调：其中local zk负责Pulsar Cluster内部的配置，global zk则用于Pulsar Cluster之间的数据复制。...在上图中，每当P1，P2和P3生产者将消息分别发布到Cluster-A，Cluster-B和Cluster-C群集上的T1主题时，这些消息就会立即在群集之间复制。...没有脑裂，没有分歧，没有数据丢失。 此外，当在Bookie上写入数据时，首先将该消息写入日志文件，这是一个预写日志(WAL)，它可以帮助BookKeeper在发生故障时避免数据丢失。
EasyCVR也能够通过GB28181协议与上级平台级联，本文我们讲下EasyCVR通过gb28181协议向上级平台级联，利用wireshark将发送的rtp流数据保存成文件的方法。...4、跟踪的流可能是多个链接的数据，注意下图左下角选择需要保存的链路数据，保存的数据类型选择原始数据，选择目录保存。 ?...到了这一步级联网络传输的数据已经保存为文件了，如果在EasyCVR的级联过程中，遇到了部分需要通过排查流数据文件来解决的问题，可以通过此种方法将流数据保存成文件，再对文件进行检查。
GI除了名字上的不同，还有很多改变，比如将ASM安装的集成到GI中，比如GI的安装一般建议单独用户（grid)安装，而之前clusterware一般都是和数据库在同一用户（oracle）安装的等等，可以简单认为...在10g RAC中，这两个文件必须放在真正的裸设备上，不可以放在ASM中。 在11g RAC中，这两个文件可以放在ASM上。...在编译前，需要把表的”元数据“加载到内存，在随后编译和执行过程中，这个内容保持不变，也就是不能让其他用户改变这个表的结构。 这里使用的就是TM Lock。 c....3) 文件 spfile 需要被所有节点访问，存放在共享存储上。 redo thread 每个实例都需要自己的一套redo log。需要被所有节点访问，存放在共享存储上。...5) Cache Fusion、GCS、 GES GCS负责数据块在实例间的传递； GES负责锁管理。
前面说过，Linux容器采用了Hyper-V容器的技术，底层是被优化过的小型Linux虚拟机，采用的是docker的LinuxKit(内核和引导文件位于C:\Program Files\Linux Containers...其中绿色的部分就是传统的Linux容器架构原理图。 ? 看看Windows上的Linux容器增加了哪些组件？...，这就是GCS组件，还有hv_vmbus_con，这是虚拟机的硬件驱动。...可以看到底部有若干/dev/pmem的存储设备，只读模式(ro)，这就是Linux容器的基础镜像(包含多个layer的base image)，加载到内存里。 ?...可能您会问，如果要在Azure或者Azure Stack混合云里构建云原生应用，希望能有DevOps、微服务、监控、数据仓库、服务目录等一揽子的服务，包括能对底层的容器编排提供商业支持，应该做如何选择？
ArcGIS 将始终在需要时即时应用投影。否则它无法在您的地图上绘制数据。 地理（基准面）转换 转换是 Project 工具和动态投影使用的过程的一部分。...GCS 将坐标位置（纬度和经度值）链接到地球上的真实位置。有许多地理坐标系，每个都旨在适应世界的不同部分，如果您开始组合它们，您的数据可能会绘制在错误的位置。...地理变换是将您的地理坐标（纬度和经度）从一个 GCS 转换为另一个 GCS 的计算，以便它们会在正确的位置绘制。...请注意，选择可能会导致您的数据绘制在错误的位置。 ? 好消息是，如果您不知道选择哪个，您可以选择第一个。它们根据范围和准确性进行排序。覆盖大部分数据范围的转换将排在第一位。...使用投影工具确保您的地图和数据都使用相同的 GCS 将加快地图的绘制，并确保在您执行分析时不会在幕后发生任何意外。 动态投影非常适合探索和评估您的数据。但它不断应用坐标系转换。
然而，在规模上，这被证明是一个性能瓶颈，因为每个文件的存取都会引起对 GCS 的请求。由于在环境中的每一个 pod 都需要单独挂在桶，所以存取量特别大。...但是，从规模上看，元数据正在迅速地累积。一段时间之后，就可能开始对数据库产生额外的负载。...在这个文件中，他们将包括作业的所有者和源 github 仓库（甚至是源 GCS 桶）的信息，以及为其 DAG 定义一些基本限制。...由于 Airflow 是我们数据平台的核心组成部分，它与许多不同的系统相联系，因此作业有广泛的访问权。...总结一下我们的主要收获： GCS 和 NFS 的组合可以实现高性能和易于使用的文件管理。 元数据保留策略可以减少 Airflow 的性能下降。
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