Oracle集群使用两种类型的文件来管理集群资源和节点:OCR(Oracle Cluster Registry,Oracle集群注册表)和VF(Voting File,表决磁盘文件)。这两种文件必须存放在共享存储上。其中,OCR相当于集群的控制文件,用于解决健忘问题,VF用于解决脑裂问题。在Oracle 11.2中引入一个新的文件,称作OLR(Oracle Local Registry,Oracle本地注册表),它只允许存放在本地。
基于文字识别与文本翻译技术,满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API,传入图片,指定源语言与目标语言,通过POST请求方式,就可以识别图片中的文字并进行翻译。
OCR相当于Windows的注册表。对于Windows而言,所有的软件信息,用户,配置,安全等等统统都放到注册表里边。而集群呢,同样如此,所有和集群相关的资源,配置,节点,RAC数据库统统都放在这个仓库里。如果OCR被破坏则导致集群服务启动异常,需要修复OCR。因此OCR的管理与维护对于整个集群而言,是相当重要的。本文主要描述了Oracle 10g RAC下的OCR的管理与维护。
使用该命令来修复一个节点的OCR配置信息,可能的原因为在该节点离线时,OCR信息发生变化
oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上,而ASM的启动依赖于ocr和votedisk,所以在丢失ocr或votedisk 会导致cluter无法正常启动
在日常的工作中,例如自动化测试开展时,经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景,市面上虽也有很多识别工具,但质量、准确性参差不齐。
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上,这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念,因此有两种备份方式,两种恢复方式。 物理备份与恢复: 缺省情况下,Oracle 每4个小时对其做一次备份,并且保留最后的3个副本,以及前一天,前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成,因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名,以反应备份时间顺序,最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份,因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个,一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复,不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成,该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复: 使用ocrconfig -export 方式产生的备份,统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后,如添加删除节点,修改集群资源,创建数据库等,都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下,我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
OCR就好比Windows的一个注册表,存储了所有与集群,RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置,也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
上节介绍运行集群环境所需的进程,这节总体上说Oracle集群的安装,升级以及克隆等
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
本文作者系肖遥(花名),原甲骨文技术支持工程师 ,专注于Oracle RAC领域。个人主页:
实验环境准备: RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC (2nodes)
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中,OCR(Optical Character Recognition)技术将图像中的文字转化为可编辑的文本,为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具,具有极高的准确率和易用性。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。
在Python爬虫中,或者使用POST提交的过程中,往往需要提交验证码来验证,除了人工打码,付费的api接口(打码接口),深度学习识别验证码,当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库,简单的验证码是可以完全实现自动打码的,比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库:ddddocr(带带弟弟OCR)!
在RAC中有两种Masters,一种是Clusterware层面的,另一种是Block层面的Masters。
在本篇博文中,我们深入探讨了六种主流的Java OCR(光学字符识别)技术解决方案,旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API,再到专业的OCR库如ABBYY,每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬,本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享,确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作,就想把纸质文件拍下来,用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口,有道提供了多种OCR识别的不同接口,有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo,把这些功能都试了试,当练手,也当为以后的可能用到的功能做准备了。
在使用pytesseract的过程中,有时候会遇到“[WinError 2] 系统找不到指定的文件”这个错误。这个错误通常是由于tesseract路径配置不正确导致的。下面是解决此问题的步骤:
a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api,包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API,因为前期项目用到图形OCR,遂实现试用了一下,发现准确率还不错,放出来给大家共享一下。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
与Oracle数据库的备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份和逻辑备份,因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的,逻辑备份需要手动进行。
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
问题描述:进行OCR磁盘替换DD破坏实验,并删除原有的OCR磁盘组。中间过程中,因spfile文件以及asm密码文件没有进行迁移新的OCR磁盘。导致两个节点crs集群的其中一个节点只能手工进行启动。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
近年来,随着人工智能技术的快速发展,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据,极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能,为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
验证码分析:图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大。
配置和管理Oracle 集群软件 1.1创建服务器池 crsctl add serverpool testsp -attr "MAX_SIZE=5" 1.2 评估服务器池的添加 crsctl eval add serverpool sp1 -explain 1.3 删除服务器池 crsctl delete serverpool sp1 1.4 启停scan srvctl start scan srvctl stop scan srvctl stop scan -scannumber 1.5 显示scan 的
Asprise是一个优秀的OCR软件,下面是Asprise_Python的官网网页
1. 引言 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中,包含了OCR应用程序,具体请参考(https:/
因为不同地方人们的使用习惯不同,国内可能截图更多的是使用QQ,微信等即时聊天工具提供的截图功能。所以我们竟然可能会遇到这样的场景:按了截图快捷键却发现并没有任何反应,尝试了多次才意识到 —— 没有开聊天软件。
Tesseract 的 release 版本下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Downloads,这里需要注意这一段话:
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
近期Github开源了一款基于Python开发、名为Textshot的截图工具,刚开源不到半个月已经500+Star。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入,我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段,如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
在对集群做调整前。如:增删节点等操作前,应该对OCR进行一次备份。能够使用export备份到指定文件。
OCR(光学字符识别)是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。目前,这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述
一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化;model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具,能让你「所截即所得」。 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
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