Linux下安装Oracle的经历也许在很多人眼里就是一个日常的再普通不过的操作，但实际其中蕴含着大量的操作系统、Oracle、Linux指令操作等知识点。因为平时太忙，所以利用业余时间，会分几个part介绍下Linux下安装Oracle的实际操作过程，并着重介绍其中用到的各种知识点，希望对自己、对一些朋友有真实的帮助。
vsftp搭建安装详见：Redhat6.8搭建ftp服务器并限制用户目录和访问ip
Linux同平台数据库整体物理迁移 需求：A机器不再使用，要将A机器的Oracle迁移到B机器。 之前写过类似需求的文章：http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3968504.html 本文这次旨在更多用到自动化通用的整合脚本去实现同平台的数据库整体迁移。
分组+plt 各国商店-小试牛刀 # 基本信息 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 股票数据读取 import pandas_datareader as pdr # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #%matplotlib inline # time from datetime import da
编写的代码需要测试是否有Bug 1.函数测试 city_functions.py def city_country(city, country): return str(city) + ',' + str(country) city_country_unittest.py import unittest #导入测试模块 from city_functions import city_country as cc class citytest(unittest.TestCase): def te
当useEffect钩子使用了一个我们没有包含在其依赖数组中的变量或函数时，会产生"React Hook useEffect has a missing dependency"警告。为了解决该错误，禁用某一行的eslint规则，或者将变量移动到useEffect钩子内。
圣地亚哥·冈萨雷斯（Santiago Gonzalez），14岁，科罗拉多矿业学院大三学生，教授的研究助理，精通大约12种编程语言（你精通多少种编程语言呢？）。Santiago对计算机很着迷，制作了几十个Mac和iPhone App，成千上万的人下载了他的应用。他并不善于和同类的孩子相处，12岁被科罗拉多矿业学院录取，成为该学院最年轻的学生。
数据库的健康监控是个非常重要的工作，重要的指标\KPI监控结果会有专门的采集、监控、告警系统来做相关事情。 而一些不是非常重要的或者还在设计和调试阶段的相关指标，我只是想发送到我自己邮箱，本文就针对在Linux服务器上配置邮件发送监控数据的过程说明。
最近一段时间shell脚本写得很溜，很有成就感，一想到被自己落下的Python就感到十分心虚。开始坚持学习Python！先将自己的测试机器的Python升级到Python 3.6.6。简单整理、记录一下！
配置各种yum源的时候，需要提前知道自己的linux系统是什么版本的，以方便后面的配置
很久之前给大家介绍了如何用matlab进行图像轮廓坐标提取 当时就立了个flag要给大家做一期有关如何用matlab进行封闭曲线拟合的博文，拖了这么，它终于与大家见面了。
作为人类，我们可以基于图 1 推断出一些新的信息，例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下，给定图中的数据作为「前提」（premise），加上一些关于世界的通用规则作为「先验」（priori），我们就可以进行演绎来推导出新的数据，了解多比给定数据更多的信息。这些前提和先验一般被多人共享，构成了所谓的「常识知识」（commonsense knowledge）；与之相反，某些信息只在一定范围内被一些专家共享，构成了所谓的「领域知识」（domain knowledge），也可以理解为只有部分人掌握的专业性知识。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】国外的工程师给机器狗添加进ChatGPT后，它会开口讲话了。 大新闻！你的代码可以用四条腿走路了。 具体来说，就是ChatGPT长出了一个狗身子，还学会说话了。 这几位国外小哥，给了ChatGPT一具狗的身体，还能让它去执行任务。 一位名叫Santiago的机器学习工程师在Twitter上发布了一段视频，展示了集成这些新系统的过程。 机器狗发出的那个女声，来自谷歌的Text to Speech。 而且，这种这种ChatGPT机器狗还相当实用。
因服务器安全扫描检测漏洞报告显示目前Apache服务器版本已到生命周期尽头且存在拒绝服务漏洞，建议更新到2.3.3版或更高版本。 下面是具体的服务器HTTPD漏洞处理过程，采用重新安装新的版本2.4.43。
你想成为百万美元黑客吗？对于大多数起步从事网络安全行业的人来说，他们认为要在黑客这个行当赚取百万美元，可能需要冒着被抓坐牢的风险才行。
前言：随着内网Linux服务器越来越多，在每台服务器上安装软件，都要先把安装盘上传上去，在配置本地yum服务，即麻烦又费时。可以在内网的一台Linux服务器上安装yum服务，然后其他服务器直接修改repo文件使用yum服务就可以了。
Red Hat、谷歌和普渡大学致力于确保软件维护者、分销商和消费者对他们的代码、工件和工具充满信心
1.tar打包命令 ①tar cvf tarname.tar file1 file2 $ touch 1.log $ touch 2.log $ touch 3.log $ tar cvf alllog.tar *.log a 1.log 0K a 2.log 0K a 3.log 0K $ ls 1.log 2.log 3.log alllog.tar ②tar xvf tarname.tar $ rm *.log $ ls alllog.tar $ tar xvf alllog.tar tar:
黑客在 HackerOne 上赚了200万美元HackerOne 表示，Cosmin (aka@inhibitor181)也是334天前宣布的仅两年内收入达到100万美元的第七位黑客。他在短短90天内赚取了大约30万美元的奖金，从而达到了7位数的奖金。2019年3月，HackerOne 宣布了第一位百万富翁黑客——19岁的阿根廷人圣地亚哥 · 洛佩兹
本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展，包括「模式」（schema）、「身份」（identity）和「上下文」（context），它们为知识的聚合提供了额外的结构。从现在开始，我们用「数据图」（data graphs）指代通过节点和边表示的数据集合，具体形式为上一节提到的任意一种模型；用「知识图谱」（knowledge graphs）指代一个通过模式、身份、上下文、本体（规则）进行过潜在增强的数据图。这些额外的表示可能直接嵌入到数据图中，也可能分层叠加在其之上。本章节将专注于模式、身份和上下文，关于本体与规则会在第四节中讨论。
作者 | Santiago Valdarrama 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Santiago Valdarrama 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 和很多人的想法相反，性能最好的机器学习模型未必是最好的解决方案。在 Kaggle 竞赛中，性能是你需要的全部。实际上，这也是另一个需要考虑的因素。下面让我们从模型的性能开始，并重新考虑一些其他考虑因素，以便在选择模型来解决问题时牢记在心。 1性能 模型结果的质量是
产生"Too many re-renders. React limits the number of renders to prevent an infinite loop"错误有多方面的原因：
今天写了个脚本，虽然实现的功能不多，但是个人感觉是一个好的开始，架子出来了，后面要补充的细节加进来就逐步完善了。 这个脚本的运行效果如下： OS Version is :[ RHEL_6.3 ] Oracle Version is :[ 11.2.0.3.0] Oracle Instance is :[ dgtest ] dgtest ORACLE_HOME is :[ /U01/app/oracle/product/11.2.0.2/db_1 ] Oracle status is
在平时的工作中，如果接手的环境多了之后，每天去尝试连接服务器，都是例行的步骤，时间长了之后就会感觉这些工作都是繁琐重复的工作，其实我们可以尝试让工作更简化，更高效一些。 比如我们设定下面的场景， 我们存在服务器A,这个服务器可以连接到网络环境中的其它机器，我们假定这个机器就是中控机。 通过中控机连接到各个服务器环境，有下面几个步骤， 1)连接到某一台服务器B 2)查看系统的版本信息 3)查看系统的内核信息 4)切换到Oracle用户下 5)查看服务器所使用的Oracle版本 因为切换用户的原因，所以单纯使
环境： Red Hat Enterprise Linux Server release 6.2 (Santiago) 内核： 2.6.32-220.el6.x86_64 PHP版本： php-5.3.10 Mysql版本：mysql-5.1.62 Apache版本：httpd-2.4.1 PHP的安装路径：/lamp/php 安装文件存放位置：/home/software/lamp 支持库的安装： [root@A12 lamp]# ]# yum install –y libjpeg freetype libpng gd curl libiconv zlib-devel linxml2-devel libjpeg-devel freetype-devel libpng-devel gd-devel curl-devel libxslt-devel libiconv的安装： [root@A12 lamp]# tar zcxf libiconv-1.14.tar.gz [root@A12 lamp]# cd libiconv-1.14 [root@A12 libiconv-1.14]# ./configure --prefix=/usr/local/libiconv [root@A12 libiconv-1.14]# make && make install
因安全漏扫软件扫描业务虚机，发现有openssh ssh存在漏洞，此次需将openssh5.3P1升级至OpenSSH_8.0p1
如果您想在 Android 使用依赖注入，我们推荐使用 Dagger。但使用 Dagger 的方法有很多！在本次演讲中，Manuel Vivo 和 Daniel Santiago Rivera 将为大家讲解为什么我们推荐使用 Dagger，使用它的最佳实践，包括在多模块项目中推荐的最佳配置，以及我们接下来打算怎样在 Android 中改进 Bagger。所有的这些努力都是为了让大家能创建稳定、可扩展的解决方案来管理越来越大的应用项目中出现的依赖。
cpu相关信息存放在/proc/cpuinfo目录中，所以要查看cpu信息就可以用以下命令：
Room 为大家带来的是更少的模板代码，更轻松的数据持久化功能以及强大的类型安全支持。但我们没有止步于此: 在 Room 2.2 中，我们带来了更强大的数据关系处理、与 Kotlin Flow 集成、预打包数据库、实体子集、Schema 默认值以及更快的构建速度。在本期视频里，Florina Muntenescu 和 Daniel Santiago Rivera 将会为您讲解如何使用这些强大的新功能。
2022年5月18日，全球最大的科技出版社之一的Springer推出新书《Drug Target Selection and Validation》。
这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末）
环境： puppetserver端 RHEL5.8或者RHEL6.4 [root@puppetserver1 etc]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 5.8 (Tikanga) puppetagent端 RHEL5.8 和RHEL6.4 [root@agent3 ~]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) [root@agent2 ~]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 5.8 (Tikanga) [root@agent2 ~]# [root@agent3 ~]# 故障： puppetserver推送到RHEL6.4上OK，推送到RHEL5.8上报错，具体如下 关于agent端配置参考我的博客 http://dreamfire.blog.51cto.com/418026/1257718 操作： [root@puppetserver1 etc]# [root@puppetserver1 etc]# puppet kick -p 10 --host agent2.bsgchina.com失败 Triggering agent2.bsgchina.com Getting status status is running Host agent2.bsgchina.com is already running agent2.bsgchina.com finished with exit code 3 Failed: agent2.bsgchina.com [root@puppetserver1 etc]# puppet kick -p 10 --host agent3.bsgchina.com成功 Triggering agent3.bsgchina.com Getting status status is success agent3.bsgchina.com finished with exit code 0 Finished 日志： [root@agent3 ~]# puppet agent --server=puppetserver1.bsgchina.com --verbose --no-daemonize notice: Starting Puppet client version 2.7.21 info: Caching catalog for agent3.bsgchina.com info: Applying configuration version '1377075268' notice: Finished catalog run in 0.37 seconds info: access[^/catalog/([^/]+)$]: allowing 'method' find info: access[^/catalog/([^/]+)$]: allowing $1 access info: access[^/node/([^/]+)$]: allowing 'method' find info: access[^/node/([^/]+)$]: allowing $1 access info: access[/certificate_revocation_list/ca]: allowing 'method' find info: access[/certificate_revocation_list/ca]: allowing * access info: access[^/report/([^/]+)$]: allowing 'method' save info: access[^/report/([^/]+)$]: allowing $1 access info: access[/file]: allowing * access info: access[/certificate/ca]: adding authentication any info: access[/certificate/ca]: allowing 'method' find info: access[/certificate/ca]: allowing * access info: access[/certificate/]: adding authentication any info: access[/certificate/]: allowing 'method' find info:
本文采用 Zookeeper-3.4.8 为基础介绍它的安装步骤以及配置信息，下载地址：Zookeeper-3.4.8。Zookeeper功能强大，但是安装却十分简单，下面重点以伪分布式模式来介绍 Zookeeper 的安装。
本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Santiago Valdarrama 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
今天带来一份由 Santiago Pascual de la Puente 整理和总结的一份 72 页 PPT。这份 PPT 总结了如今主要的神经网络架构及其组成，含 PyTorch 实现代码片段！
最近由于工作需要，开始设计和实现一些新的运维工具，打算使用git替代svn来管理代码，尝试一些不同的技术。
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。 安装Anaconda，
来源：DeepHub IMBA 本文约1900字，建议阅读5分钟 本文将将向读者展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。 这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末） 《超级马里奥大陆》是任天堂开发的一款平台游戏，它讲述了一个勇敢的水管工马里奥拯救公主的故事。 下面的 GIF 展示了为 GBA 制作《超级马里奥大陆》世界 1-1 第一部分的遗传算法。在下一
漫画 | 一台Linux服务器最多能支撑多少个TCP连接？文章里有介绍服务器能支撑的连接数远不止65535，但客服端呢，是不是受限于此呢，本文给你解惑。
随着计算需求规模的不断增大，应用程序对内存的需求也越来越大。为了实现虚拟内存管理机制，操作系统对内存实行分页管理。自内存“分页机制”提出之始，内存页面的默认大小便被设置为 4096 字节（4KB），虽然原则上内存页面大小是可配置的，但绝大多数的操作系统实现中仍然采用默认的 4KB 页面。 4KB 大小的页面在“分页机制”提出的时候是合理的，因为当时的内存大小不过几十兆字节，然而当物理内存容量增长到几 G 甚至几十 G 的时候，操作系统仍然以 4KB 大小为页面的基本单位，是否依然合理呢？
Nginx(发音同 engine x)是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好。Nginx同Apache httpd一样，Nginx也提供基于IP，基于端口以及域名方式的形式来配置虚拟主机。 一、什么是虚拟主机 虚拟主机是使用特殊的软硬件技术，把一台真实的物理服务器主机分割成多个逻辑存储单元。每个逻辑单元都没有物理实体，但是
“socket中有一个主要的数据结构sock_common，在它里面有两个联合体。”
从心理学角度论证深度 一个人的身体或头脑在自觉努力完成某项艰难且有价值的工作过程中达到极限时，往往是最优体验发生的时候。”契克森米哈赖将这种心理状态称作“心流” 具有讽刺意味的是，工作其实比休闲时光更容易带来享受，因为工作类似于心流活动，有其内在目标、反馈规则和挑战，所有这些都鼓励个人积极参与到工作中，专注其中，全身心投入到工作里。休闲时光则组织松散，需要很大的努力才能创造出值得享受的事情。 从哲学角度论证深度 编程奇才圣地亚哥·冈萨雷斯（Santiago Gonzales）在一次采访中这样描述自己的工作：
PyBoy 是一个基于 Python 的 Game Boy 模拟器，作者是哥本哈根大学一名学生 Mads Ynddal。这款模拟器可用来创建 AI 或机器人，让它基于强化学习实现自动打游戏通关等骚操作。像超级马里奥、口袋妖怪等耳熟能详的游戏都可以在上面完美运行。
跨数据库服务器，跨实例访问是比较常见的一种访问方式，在Oracle中可以通过DB LINK的方式来实现。对于MySQL而言，有一个FEDERATED存储引擎与之相对应。同样也是通过创建一个链接方式的形式来访问远程服务器上的数据。本文简要描述了FEDERATED存储引擎，以及演示了基于FEDERATED存储引擎跨实例访问的示例。
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，也是一个IMAP/POP3/SMTP服务器。在高连接并发的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品：Nginx在美国是做虚拟主机生意的老板们经常选择的软件平台之一。能够支持高达50,000个并发连接数的响应，而且内存开销极小。这也是Nginx广受欢迎的重要原因。本文演示了基于Linux 6下编译安装Nginx，供大家参考。 一、安装环境 # cat /etc/issue Red Hat Enterprise Linux Server rele
用户生成的内容（UGC）对营销人员非常重要。有证据表明它比内部媒体产生更好的投资回报率。据Adweek的数据，64％的社交媒体用户在做出购买决定之前会确定UGC，而UGC视频的浏览量是品牌视频的十倍。
cd /home/oracle/ mkdir rsp cp /db/soft/database/response/* /home/oracle/rsp/
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79973269
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
