本文发表于itpub技术丛书《Oracle数据库DBA专题技术精粹》,未经许可,严禁转载本文.
http://www.eygle.com/faq/Use.Nid.to.Change.Your.dbname.htm
昨天升级数据库，从10.2.0.5.0升级到11.2.0.2.0.按照预定的步骤很快就操作完了。升级完成后，开始跑一些应用和Job.有一个Job开始报错，Job是一个自动的同步job,中会有exp的动作，而且里面用到了consistent=y的选项，这样exp就大体如下：exp xxxx/xxxx file=xxx.dmp tables=xxxx consistent=y报错如下： Export: Release 11.2.0.2.0 - Production on Mon Sep 23 16:43:12
2019年度 ACOUG活动启动啦！为了感恩和回馈一直支持社区工作的技术爱好者、会员、嘉宾和合作伙伴，2019年度，我们汇集了行业大咖最新的精彩主题跟大家分享，更有惊喜好礼等你拿，点击“我要报名”，立即参与！2019年，我们将探索更多可能。
为了解决因为统计信息缺失或者统计不够准确而引起的问题，从9iR2的版本开始Oracle推出了动态采样（Dynamic Sampling）功能，使SQL文在硬解析过程中动态地收集统计信息。 该功能在以后的版本上得到更进一步的增强，从11.2.0.4版本改称为动态统计（Dynamic Statistics 以后简称DS ）。
PS：我这个人代码存档的习惯不太好，几年前的代码虽然有存档，但是没什么注释，自己看都需要重新读，所以代码详解栏目的代码都是现码（搞这个公众号的初衷也有整理自己代码的目的）。如果后期公开的代码和前期公开的代码功能重复，但是性能更好，一般就是我自己暗搓搓地改了，而且很有可能我不会特别申明，请大家多担待。
如果在运行微单步时，发现有错误或对微单步中的时序过程不清楚，可用时序单元中的按钮来手动给出4个节拍。
s：小数位，scale，是小数点右边的位数，取值范围是-84~127，默认值取决于p，如果没有指定p，那么s是最大范围，如果指定了p，那么s=0。
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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）。
中断响应模块目前使用了8259A PIC芯片进行中断处理。使用两块8259A芯片级联，并采用AEOI、FNM全嵌套、无缓冲模式进行处理。
oracle的number类型是oracle的内置类型之一，是oracle的最基础数值数据类型。在9iR2及其以前的版本中只支持一种适合存储数值数据的固有数据类型，在10g以后，才出现了两种新的数值类型，即推出本地浮点数据类型(Native Floating-Point Data Types): BINARY_FLOAT(单精度32位)和BINARY_DOUBLE(双精度64位). 这些新数据类型都是基于IEEE二进制浮点运算标准,ANSI/IEEE Std 754-1985 [IEEE 754]，使用这些类型时要加上文字f(BINARY_FLOAT)或者d(BINARY_DOUBLE)，比如2.07f、3.000094d。
现在再看这个代码，我觉得写得太恶心了，没有注释，没有说清楚关键的地方。我自己都忘了为什么这么写~~
DRA（Data Recovery Advisor，数据恢复顾问）是Oracle 11g新特性，是Oracle顾问程序架构的一部分，它会在遇到错误时自动收集有关故障信息。如果主动运行DRA，那么通常可以在用户查询或备份操作检查到故障前检测和修复故障。DRA可以检测到诸如块受损的相对较小的错误，也可以检测到导致数据库无法成功启动的错误，如缺少联机重做日志文件，数据文件等，DRA都会主动捕获这些错误。DRA在确定故障后，可以使用OEM或RMAN界面查看故障详情，在RMAN中可以使用如下命令：
● 按脉冲单元中的PLS1脉冲按键，在IR2CK上产生一个上升沿，把当前数据总线数据打入IR2锁存器，按脉冲单元中的PLS2脉冲按键，在PCCK上产生一个上升沿，将IR2锁存器中的地址打入PC计数器（2片74LS161）中，这样的操作过程可实现无条件跳转指令。若要观测输出结果，再置信号PC-O=0，此时PC计数器把其内容作为地址输出到地址总线上，地址总线上的指示灯IAB0~IAB7应显示05H。
在路径跟踪控制的论文中，我们常会看到判断精确性的指标，即横向误差和航向误差，那么横向误差和航向误差如何获得？
使用 IR 方法论和指标用于推荐系统的评估在近年来发展迅速，已成为该领域中的常用实践方法，其将理解推荐看成排序任务 [14]。然而 IR 指标已被发现在推荐受欢迎条目（即很多人知道、喜欢、评分或交互的条目 [4,21,35]）的奖励算法中有很强的偏见。同时，当前最佳的推荐算法也被发现在推荐多数人喜欢的条目时存在显而易见的偏见 [21]。人们可能自然地对常用的实验设置和最佳算法真实输出的可靠性提出质疑。
图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正，有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法，其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap()，鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()。两种方法算出映射Mapx和Mapy后，统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像。 1. FishEye模型的畸变校正。
本文将综合运用 C++11 中的新的基础设施(主要是多线程、锁、条件变量)来阐述一个经典问题——生产者消费者模型，并给出完整的解决方案。
童年特别想要的小飞机，现在5块一个。。。，找了个朋友，整了一包回来了。想要的也可以私信我，拼着买，才便宜！
运行程序之后，生成的mapx和mapy，存在的较为明显的异常点位置bug如下图所示。
通过网页快速了解Linux（Ubuntu）和ROS机器人操作系统，请参考实验楼在线系统如下：
原文链接：http://www.eygle.com/blog/special/oracle_recovery.html
A. It can be used only with databases that are running in ARCHIVELOG mode.
大概一个月前参加了Orbbec 的比赛，后面方案也通过了，收到了Jetson Nano和Gemini的相机。最近将学习和开发提上日程。
1. 齐次性：在含一个独立源的线性电路中，每一个响应（电压或电流）与该独立源的数值成线性关系，即当某一独立源增加或减小k倍时，由其在各元件上产生的电压或电流也增加或减小k倍。称为线性电路的齐次性（或比例性）。
要求我们传入key值，key值只能是数字，并且key值等于123ffwsfwefwf24r2f32ir23jrw923rskfjwtsw54w3才能得到flag
在Oracle数据库内部，对象空间是以段的形式（Segment）存在和管理的，通过不同的段类型Oracle将段区分开来，在Oracle 9i中，主要的段类型有： 当一个段被创建时，区间（Extent）
优化器（Optimizer ）是Oracle数据库最重要的部件之一，随着Oracle数据库每个新版本的发布，优化器都会得到增强并追加一些新功能，本文将针对各个版本出现的新特性背景和发展进行简单介绍.
既然我们接口测试用例写好了，测试数据也拿到了，那么就是模拟调用接口的方法了，方法有get,post,put,delete，具体是选择哪种，我们需要根据不同接口规定好请求方法来调用。为了方便，将四种方法封装到一个类中，每次只需访问类中某个方法，到达请求的目的。
我（史斌）曾在Gopher China 2020大会上分享过《Go语言编译器简介》（https://github.com/gopherchina/conference/tree/master/2020）。当时仅仅是泛泛的浏览了一下Go编译器，但其实每一页PPT都能单独展开讲。因此我准备写一系列文章，把当时未能详细阐述的内容补充一下。
今年的韩国游戏展G-STAR2017，将从11月16日开始到19日为止，在釜山会展中心BEXCO举办，而《绝地求生》开发商韩国蓝洞工作室（Bluehole Studio）也将首次参加G-star。此次
当然，这里面有一个你必须注意的是三极管导通并不意味着负载就可以正常工作，这里面还有一个驱动电流是否满足负载工作电流的问题，而这也正涉及到电阻R1。
1、 新建，编写源代码。 (1).选择保存项和芯片类型：【File】-【new project wizard】-【next】（设置文件路径+设置project name为【C:\Users\lenovo\Desktop\笔记\大二上\数字电路\实验课\实验一\异或门】）-【next】（设置文件名【gg】）-【next】（设置芯片类型为【cyclone-EP1CT144C8】）-【finish】 (2).新建：【file】-【new】（【design file-VHDL file】）-【OK】 2、写好源代码，保存文件（gg.vhd）。 3、编译与调试。确定源代码文件为当前工程文件，点击【processing】-【start compilation】进行文件编译。编译结果有一个警告，文件编译成功。 4、波形仿真及验证。新建一个vector waveform file。按照程序所述插入a,b,c三个节点（a、b为输入节点，c为输出节点）。(操作为：右击 -【insert】-【insert node or bus】-【node finder】（pins=all；【list】）-【>>】-【ok】-【ok】)。任意设置a,b的输入波形…点击保存按钮保存。（操作为：点击name（如：en））-右击-【value】-【count】（如设置binary；start value=0；end value=1；count every=10ns），同理设置name b（如0,1,5），保存）。然后【start simulation】，出name C的输出图。 5、功能仿真，即没有延迟的仿真，仅用来检测思路是否正确。
六、VL10B采购订单的交货到期清单 后勤-后勤执行-外向处理- 外向交货的发货-外向交货-创建-交货凭证到期日的集中处理-采购订单 1. 在 采购订单, 快速显示屏幕上，输入以下内容： 字段
在第一期的时候我们就提到过，新的Pass与LegacyPass的其中一个不同在于将Analysis单独分离了出来，那么本期我们从一个Analysis的写法开始写起。
我们在比较了国内的多家实验平台厂商的产品后，发现多数产品不是连线过于繁琐，就是由CPLD来替代所有的硬件。市场需要一种连线不多，但具有灵活性的实验系统,不同设计方案，不同的连线方法，可以得到不同的结果。
4.5 MIGO收货 收货是指实际货物和物料的入库过程。收货通常来自于外部供应商或内部生产部门。所有收货都会增加库存。 此步骤仅用于物料H20,H21,看板物料R230-1的收货在业务情景 233–使用看板的重复制造 执行 已创建交货计划且采购物料可用。 后勤 -后勤执行-内向处理-采购订单,订单,其他事务的收货 -输入采购订单收货 1. 在初始屏幕上，输入以下数据： 字段名称用户操作和值注释无字段名称（第一个字段在主屏幕区域）A01 收货从输入帮助中选择操作无字段名称（第二个字段在主屏幕区域）R
Model.with_context([context][, **overrides]) -> records[源代码]
之前有写过一篇Blog，主要是介绍如何通过Thehive + n8n形成最“简（基）陋（础）”的SOAR。本篇Blog灵感主要是来源自己平时的思考与总结。那么，让我带领你深入浅出地探索编排的“艺术”，并展示如何“优雅”的设计一个剧本。说实话，当我说出这些“骚”话的时候，我竟一点都不觉得害臊。。。
中文译著已经出版，详情请参考：http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
自我理解：搜索过程中优先探索各层第一个，之后逐层向下，直至到达底层，在返回上一层继续向下搜索，每搜索完则返回上一层。
《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》大概是在分布式领域被引用的最多的一篇Paper了。
PGA，即程序全局区(Program Global Area)，是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合，每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应，由服务器端进程完成用户的请求，并将数据返回给客户端进程。
（https://www.dianyuan.com/eestar/article-4761.html）里面有个观点：电阻越大噪声越大。
Oracle SGA (System Global Area) Oracle 系统全局区，包含实例的数据和控制信息，由所有服务进程和后台进程共享。
Oracle数据恢复顾问用于当数据发生错误或故障时，进行自动收集数据故障信息，并生成恢复脚本，用于完成数据恢复。数据恢复顾问也可以主动检查故障。 在这种模式下，它可以在数据库进程发现数据损坏并发出错误之前进行潜在的检测并分析数据故障。数据故障可能非常严重。 例如，如果您当前的日志文件丢失，则无法启动你的数据库。 一些数据故障（如数据文件中的块损坏）不是灾难性的他们不会将数据库关闭或阻止您启动Oracle实例。 数据恢复顾问处理这两种情况：当您无法启动数据库时（因为某些情况）所需的数据库文件丢失，不一致或损坏）以及文件损坏时的数据库文件在运行时发现。
机器不能理解我们用高级语言编写的代码，所以要在程序执行前将高级语言“翻译”为机器语言。这是一个将源语言程序转化为目标语言程序的过程，它依靠翻译程序来完成。
红外与可见光图像融合（IVIF）技术将不同模态传感器捕获的有用信息整合在一起，以对目标场景进行全面的解释（Sang等人，2014年；Wang等人，2015年；Wang等人，2016年；Wang等人，2017年；Wang等人，2018年；Wang等人，2019年）。可见光图像（VI）有效地捕捉目标场景的全局细节和颜色信息，而红外图像（IR）擅长突出温度信息。通过有效地融合这两种模态的信息，可以实现对各种光照条件和复杂环境的全面感知。此外，IVIF可以有效地辅助下游任务，如目标检测、语义分割以及深度估计等。
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