文章时间：2019年10月31日 23:38:50 解决问题：将linux的某个目录，直接挂载到windows系统上，实现windows直接访问linux的目录文件。...先来一篇文章，这篇文章介绍了很多的方法，不过我试了几个，都没成功（个(教)人(程)太笨(老)）。...可用场景：直接在windows上进行代码的编写，然后一条命令直接运行。...第三步 打开本地查看出现的磁盘 ? 大功告成，可以使用去了。
一、查询当前闲置的硬盘 使用这个命令可以查看当前闲置的硬盘 fdisk -l 可以看到我当前有一块32.2GB的闲置硬盘 二、开始分区 /dev/vdb 这个地方对应的是你闲置的那块硬盘，在上面那个图可以看到...fdisk /dev/vdb 接下来的步骤参考我下面的图，我有标明大概意思 三、格式化 新建分区成功后，就是格式化刚刚我们新建的那个分区 vdb1是我们刚刚新建的分区 mkfs.ext3 /dev/...，这里的VolGroup，就是我上面标记的VG Name vgextend VolGroup /dev/vdb1 然后使用这个命令，查看物理卷及空间情况 vgdisplay 我标记的地方可以看到，我有...30GB的空间可以使用，接下来就是把闲置的空间添加到系统盘了。...五、将闲置空间添加到系统盘 这里的/dev/VolGroup/lv_root 就是我刚刚让你们保存的 LV Path lvresize -L +39.95G /dev/VolGroup/lv_root
封闭的传统数据仓库我们知道数据仓库是晚于数据库出现的，当 TP 数据库无法满足日益增长的数据分析需要时，人们便通过架设单独的数据库把 AP 业务独立出来就形成了数据仓库（逻辑概念）。...后续出现了专门的数据仓库产品为 AP 业务服务，由于数据仓库在技术上本身也是个数据库，因此继承了数据库的诸多特性，比如元数据和数据约束，这使得从 TP 数据库过渡到 AP 数据仓库较为平滑。...数据库的封闭性，相当于城市有个城墙，数据要进出也必须通过数据库的城门，过程中还要进行一些检查。...现代城市（数据仓库）并不需要城墙。在文件系统上构建数据仓库如果我们采用开放的存储体系来构建数据仓库，比如直接采用文件来存储，上述很多问题都能有效地解决。...文件计算将数据存储在文件中可以获得更低廉的成本、灵活的使用和方便的管理，这些前面我们已经说过。而且直接使用文件（系统）还可以获得更高的效率，不管是写入还是读取都要远高于数据库。
IOS与PC的跨系统“沟壑”一直是一件令人头疼的事情。虽然可以使用微信等工具，实现小文件的传输，但大容量传输，以及在不能联互联网的情况下，跨系统传输依旧不方便。...比如，Ios的图片传输，便需要先上传到云端——而这种方式，安全问题有待商榷。...今天为大家解决的便是这个问题，以Ipad与PC端电脑之间的图片浏览、传输为例，介绍HHDESK功能——文件共享及传输，一个能为IOS与PC接通桥梁的重要功能。1....Ipad上FTP设置请在确保2台设备在同一局域网，并且ipad安装有FTP传输软件。在app内创建ftp链接，填入pc端主机的IP，端口，以及刚刚设置的用户名和密码。...使用技巧1）若只需要浏览照片等简单操作，选择“只读”功能会更加简单；2）如果一直出现连接不上的情况，请检查是不是连入了两个局域网；笔者曾被这个问题卡了大半天；3）如果出现连接被拒绝的情况，请查看防火墙是否关闭
修改 demo-tool.js 将access token改为之前复制的 access token ?...执行命令 node tool-demo 可以看到通过mqtt服务向服务端发送每秒发送模拟数据 ? 然后我们可以观察到 这个设备的遥测数据每隔1秒会变动一次 ?...选中客户端属性 ，将这些属性显示到部件上 ? 点击 添加到仪表盘，选择创建一个新的仪表盘 输入一个仪表盘名称 ?...进入Dashbaord 选择刚才创建的仪表盘，添加更多的部件，我们添加两个Digital gauges类型的部件和两个Charts类型部件 选好数据源，可以拖拽部件控制它的大小和位置。最终效果如下。...可以点击仪表盘卡片上的发布按钮，将该仪表盘公开，前提是这个仪表盘上的设备也必须公开。 ?
EasyCVR能够接入支持RTSP/Onvif、GB28181、海康SDK、Ehome等协议的设备，支持H265视频流编解码、支持电视墙等功能，是一套完善且成熟的视频流媒体解决方案。 ?...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。...1、运行wireshark软件，选择正确的网卡 2、在wireshark 界面过滤选择器中 选择rtp协议，过滤后的效果如下 ? 3、右键选择跟踪流->UDP流 见下图2 ?...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。
在很多平常的数据收集和挖掘过程中，我们可能希望将网络上的 JSON 数据库快速获取并且插入到本地数据库中。 通常方法就是将 JSON 数据下载，然后对 JSON 数据库进行处理，然后保存。...Spring 有没有提供什么快速的方法进行处理？ ---- 其实 Spring 提供了一个 RestTemplate 可以完成数据下载，并且进行在内存中进行对象的转换。...例如， 我们希望将 https://covidtracking.com/api/v1/states/current.json 中的数据存入到我们的本地数据库中。...我们就可以使用提供的 exchange 方法。 首先我们需要定义：Covid19Current 对象，这个对象必要重要，首先这个对象是 JPA 的对象，同时这个对象也映射了 JSON 数据中的字段。...Get 方法，然后将数据转换到对象 Array 中。
它们从控制应用程序和用户应用程序接收并执行命令，例如更改交通信号灯，打开和关闭信号灯等。 现场网关 传感器收集的数据无法直接传递到云，而是通过现场网关。他们在将数据传递到云之前对其进行预处理和过滤。...流数据处理器使它能够在接收到数据后直接对它进行操作。它将数据传递给控制应用程序并将其加载到数据湖。 数据湖（Data Lake） 数据湖是用于以原始格式存储数据的数据存储库。...当需要数据来进行有意义的分析并确定其价值时，就从数据湖中提取数据，进行结构化，然后加载到大数据仓库中。...大数据仓库（Big Data Warehouse） 如果将数据视为一定量的水量，则数据湖是一个大型存储池，而大数据仓库更像是带有清洁水的包装水瓶的数量。...大数据仓库包含有关连接事物的结构化数据和上下文信息，例如，在安装位置和安装时间，以及通过控制应用程序发送到事物执行器的命令。
sqoop是用来将mysql数据库上的内容导入到hdfs，或者将hdfs上的数据导入mysql的（相互之间转化）一个工具。...前提：开启hdfs、yarn服务，关闭safe模式 （1）首先，在mysql上创建测验表： ? ? ? （2）检查是否开启任务 ? （3）使用命令将表插入： ?...ps：命令为sqoop import 后面跟要连接的mysql地址和数据库，后面写上mysql名称和密码，再加上表名，最后m后面跟的数字表示拆成几个MR任务，此次我选择一个。
作为 SAP 云战略的一部分，将现有的历史数据和文档管理迁移到云上，比什么都不做并坚持使用现有的本地 SAP 归档要便宜得多。...许多企业不能接受继续将 SAP 历史数据保存在不能提供良好的成本与性能比且不符合整体IT 战略的存储上。...将现有的本地 SAP 历史存档和文档管理迁移到云上，可以显著节省与维护当前解决方案相关的年度成本。将当前历史档案迁移到云上将历史 SAP数据和文档附件从内容存储库和存档迁移到云解决方案是一项标准服务。...虽然SAP路线图希望他们将现有的SAP ERP系统从内部迁移到Microsoft Azure上的新SAP S/4HANA系统，但该企业也在寻求将历史存档迁移到Azure云解决方案。...这将优化从全球各个位置对文档存储的成本、访问、性能。参考案例 – 将SAP ERP迁移到Azure 上的SAP S/4HANASAP 数据归档的替代方案是什么？
自动模式检测和映射:Hevo强大的算法可以检测传入数据的模式，并在数据仓库中复制相同的模式，无需任何人工干预。 实时架构:Hevo建立在实时流架构上，确保数据实时加载到仓库。...ETL和ELT: Hevo具有强大的特性，允许您在将数据移动到数据仓库之前和之后清理、转换和丰富数据。这确保您总是拥有准备好分析的数据。...Sybase是数据集成市场的强大参与者。Sybase ETL工具用于加载来自不同数据源的数据，然后将它们转换为数据集，最后将该数据加载到数据仓库。...Jaspersoft是数据集成领域的领导者，成立于1991年，总部位于美国加利福尼亚州。它从各种其他来源提取、转换并将数据加载到数据仓库中。...一些公司正在使用数据仓库的概念，技术和分析的结合将导致数据仓库的持续增长，这反过来将增加ETL工具的使用。 谢谢大家关注，转发，点赞和点在看。
： 通过几行 JavaScript ，就可以读取到电脑/手机上的所有数据，浏览器中的网页可以读取你所有的密码，知道其他程序在干什么，这甚至不需要你写出来的程序是有漏洞的，因为这是一个计算机硬件层面上的漏洞...CPU 访问到 a 后，将 a（即Tools[3]） 放入了高速缓存！...通过将 COOP 设置为 Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin，可以把从该网站打开的其他不同源的窗口隔离在不同的浏览器 Context Group，这样就创建的资源的隔离环境...，例如图片和 JavaScript 脚本，有些恶意网页可能通过 元素来加载包含敏感数据的 JSON 文件。...最后 浏览器做了这么多的策略，其实只能说可以在一定程度上缓解这个漏洞，实际上并不能从根源上消除，因为本质上 Spectre 还是一个硬件层面上的漏洞、提升漏洞的攻击成本。
#333333"/> 上一页...""); //bh = GridView1.Rows[e.NewSelectedIndex].Cells[2].Text.ToString(); //得到选中行第二个单元格的文本
没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 在您的服务器上安装PostgreSQL。我建议您可以参考云关系型数据库 。...在这个例子中，我们将数据移动到安装在/mnt/volume_nyc1_01的块存储设备上。 但是，无论您使用什么底层存储，以下步骤都可以帮助您将数据目录移动到新位置。...第1步 - 移动PostgreSQL数据目录 在我们开始移动PostgreSQL的数据目录之前，让我们通过启动交互式PostgreSQL会话来验证当前位置。...确认系统上的目录后，键入\q并按ENTER以关闭PostgreSQL提示符。...通过按下CTRL + X，Y和ENTER来保存并关闭文件。这就是配置PostgreSQL以使用新数据目录位置所需的全部操作。
数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。 在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。在数据抓取中数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。...总的来说，数据湖更像是数据仓库的原始数据层。而数据仓库从数据湖中抽取数据加工处理后，通过维度或者是范式建模等方式规范化数据湖里的数据。...数据湖的数据特点 数据种类多，有关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...结论 Delta Lake、Hudi、Iceberg 在某种程度上都解决了在分布式文件系统上实现流处理更新的问题，通过使用 meta 文件管理数据和后台进程合并文件的操作，尽可能地解决了像 HDFS 这样的分布式文件系统普遍存在的小文件的问题
这包括数据格式转换、数据清洗、数据合并等。 加载（Load）：将经过转换和清洗的数据加载到数据仓库中，用于后续的数据分析和挖掘。...提取（Extract）：从不同的数据源中提取需要的数据，如数据库连接、文件导入、API 调用等。 加载（Load）：将提取出来的数据直接加载到数据仓库中，用于后续的数据分析和挖掘。...ETL 方法在将数据加载到数据仓库之前进行数据清洗和转换，而 ELT 方法则在将数据加载到数据仓库之后进行数据清洗和转换。...DWD数据明细层 DWD层指数据明细层，通常接收数据仓库ODS层的原始数据，并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作，进行统一处理，为数据分析提供支持。...DWS数据汇总层 DWS层指数据汇总层，其主要作用是通过聚合和汇总，将DWD层中的数据按照主题进行汇总，形成宽表，进而提升数据分析性能。
无论您是增加更多空间，评估优化性能的方法，还是希望利用其他存储功能，本教程将指导您重新定位MySQL的数据目录。...在这个例子中，我们将数据移动到一个块存储设备上/mnt/volume-nyc1-01。您可以在DigitalOcean指南的“ 如何使用数据块存储”中了解如何设置。...第1步 - 移动MySQL数据目录 为了准备移动MySQL的数据目录，让我们通过使用管理凭证启动交互式MySQL会话来验证当前位置。...通过重新命名它，我们将避免可能从新旧位置的文件中产生混淆： sudo mv /var/lib/mysql /var/lib/mysql.bak 现在我们准备把注意力转向配置。...总结 在本教程中，我们已经将MySQL的数据目录移到新的位置，并更新了SELinux以适应调整。尽管我们使用的是块存储设备，但是这里的说明应该适用于重新定义数据目录的位置，而不考虑底层技术。
在高层次上，数据仓库以高度规范化的方式存储大量的结构化数据。它们要求在加载数据之前存在一个严格的，预定义的模式。（几乎总是一个星形或雪花模式）换句话说，数据仓库中的模式被定义为“正在写入”。...一般来说，数据刷新是通过定期的周期来进行的 - 比如说每天早晨的上午3点，员工不太可能访问数据和下游系统。员工第二天到达工作岗位，收集到新鲜的数据。...车辆，农场设备，可穿戴设备，恒温器，甚至农作物上的传感器都会导致大量的数据不断流入。这是一个很好的选择，即使是一个工业强度的数据仓库也将面临这些新的数据流。...（这样，数据湖就不同于数据仓库）。组织不能将其数据的一部分加载或重新加载到数据湖中。它往往是全部或没有。 一个数据湖的比喻 如果你还在为数据湖的概念而苦苦挣扎，那么下面的比喻可能会澄清一些事情。...RDBMS根本不是用来处理千兆字节或PB数据的非结构化数据。尝试将数以千计的照片，视频，推文，文章和电子邮件加载到传统的SQL服务器或Oracle数据库中，并运行报告或编写SQL语句。祝你好运。
这个model将图片分为1000类，应该是目前为止最好的图片分类model了。...假设我现在有一些自己的图片想进行分类，但样本量太小，可能只有几百张，而一般深度学习都要求样本量在1万以上，因此训练出来的model精度太低，根本用不上，那怎么办呢？...那就用caffe团队提供给我们的model吧。 因为训练好的model里面存放的就是一些参数，因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数，拿来作为我们的初始化参数，而不需要再去随机初始化了。...，将这个caffemodel文件下载到caffe根目录下的 models/bvlc_reference_caffenet/ 文件夹下面。...训练结果就是一个新的model，可以用来单张图片和多张图片测试。具体测试方法前一篇文章已讲过，在此就不重复了。 在此，将别人训练好的model用到我们自己的图片分类上，整个微调过程就是这样了。
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