这期内容为使用expdp/impdp进行迁移的一般步骤 分为如下五个部分: 源库环境确认 目标端操作 源库端导出数据 目标端导入数据 事后检查 1.源库环境确认 1.1 查看数据库用户 SQL>select...源库端导出数据 这里使用sys账号进行 3.1 查看数据库目录信息 SQL>select * from dba_directories; 3.2 建立新的目录用于存放导出文件 SQL>CREATE OR...SQL>alter user emap acccount lock; SQL>alter user emaptest account lock; 注意oracle 11.2.0.1 之后空表如没有数据则会不导出...事后检查 5.1 检查对象是否迁移完成 参见Python脚本 [Python程序]数据库迁移比对小工具 5.2 检查对象是否失效 检查如下对象是否失效 物化视图 Job及scheduler Procedure...Package等等 5.2 新环境参数检查 检查如下参数是否和源库一致或设置合理(不保证全面) sga pga PROCESSES SESSIONS case_sensitive deffer_creation_segement
Velero Velero 是 VMWare 开源的 k8s 集群备份、迁移工具。可以帮助我们完成 k8s 的例行备份工作，以便在出现上面问题的时候可以快速进行恢复。...下面我就介绍一下如何在阿里云容器服务 ACK 使用 Velero 完成备份和迁移。...集群迁移 迁移方法同备份，在备份后切换集群，在新集群恢复备份即可。 高级用法 定时备份 对集群资源进行定时备份，则可在发生意外的情况下，进行恢复（默认情况下，备份保留 30 天）。 ?...问题汇总 时区问题 进行定时备份时，发现备份使用的是 UTC 时间，并不是本地时间，经过排查后发现是 velero 镜像的时区问题，在调整后就会正常定时备份了，这里我重新调整了时区，直接调整镜像就好，修改...结语 近日正好有 k8s 集群服务迁移服务的需求，使用 Velero 完成了服务的迁移，同时也每日进行集群资源备份，其能力可以满足容器服务的灾备和迁移场景，实测可用，现已运行在所有的 k8s 集群。
说的直白点，aidlux就是一个在arm架构芯片的设备上运行的linux系统，我们可以将身边的安卓设备当作边缘设备，在aidlux的基础上，使用安卓设备作为硬件来进行AI推理模型迁移登录网站：https...://aimo.aidlux.com/#/model-convert选择模型优化，传入对应格式的模型点击next图片点击next，选择目标格式：图片图片点击submit即可开始进行模型转换，转换成功后下载对应的模型转换结果即可部署和推理过程可以观看视频
Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。...torch, torch.nn, numpy：使用PyTorch进行风格转换必不可少的包 torch.optim：高效的梯度下降 PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot：加载和展示图片...因此，我们将在把图片输入神经网络之前，先使用这些参数对图片进行标准化。...因此，我们必须创建 一个新的Sequential模型，并正确的插入内容损失和风格损失模型。...7.梯度下降 和算法的作者 Leon Gatys 的在这里 建议的一样，我们将使用 L-BFGS 算法来进行我们的梯度下降。与训练一般网络不同，我们训练输入图片是为了最小化内容/风格损失。
根据除 _id 以外的字段进行删除，可以使用自定义的查询方法来实现。可以在自定义的查询方法中使用 MongoDB 的查询语法来指定删除条件，从而根据其他字段进行删除。...0 }") void deleteByFieldName(String fieldName); } 定义了一个自定义的查询方法 deleteByFieldName，使用 @Query 注解指定了删除条件...在查询语句中，使用字段名 fieldName，根据实际情况替换为要删除的字段名。通过这个自定义的查询方法，根据指定的字段值进行删除操作。...总结 MongoRepository 默认的删除方法是根据 _id 字段进行删除的，根据除 _id 以外的字段进行删除，可以使用自定义的查询方法来实现。
在这篇文章中，我将为你解析如何在MySQL数据库中，对VARCHAR类型的日期字段进行筛选。这是一个在数据库设计中经常遇到的问题，尤其是当日期被保存为字符串格式时。...为什么选择VARCHAR存储日期和时间 在某些情况下，开发者可能会选择VARCHAR来存储日期和时间： 兼容性问题：旧的系统可能使用字符串来存储日期。...使用字符串比较的问题 ⚠️ 虽然使用VARCHAR可以提供更大的灵活性，但它也带来了一些问题： -- 这可能不会按预期工作，因为它是字符串比较 SELECT * FROM your_table_name...正确筛选VARCHAR日期字段的方法 ️ 为了正确筛选VARCHAR日期字段，我们可以使用MySQL的 STR_TO_DATE 函数： -- 考虑日期和时间 SELECT * FROM your_table_name...总结 虽然使用VARCHAR字段来存储日期和时间提供了灵活性，但它也带来了筛选数据的挑战。幸运的是，通过使用MySQL的内置函数，我们可以有效地解决这个问题。
@Autowired 字段注入从上面我们可以看到字段注入是最简单且无其它额外代码的方式，但同时也存在以下问题：与特定 IOC 框架强耦合（最主要原因）与特定 IOC 框架强耦合，导致使用其它 IOC...同时也导致单元测试必须使用特定框架实现组件管理，不容易进行单元测试。...无法实现像构造器注入不可变对象使用字段注入的依赖对外部不可见容易使对象违反单一职责原则由于字段注入使用过于简单，容易使对象过分膨胀，违反单一职责原则。...适用对象：@Autowired可以对构造器、方法、字段使用，@Resource只能对方法、字段使用。...作为一个 Java 后端技术爱好者，我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度，还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。
一.前言 我们在使用EF进行开发的时候，肯定会遇到将迁移更新到生产数据库这个问题，前面写了一篇文章介绍了Entity Framework Core 2.0的入门使用，这里面介绍了使用命令生成迁移所需的SQL...这里还有另一种方法，就是利用EF Core自身所提供的方法来进行迁移。...二.API说明 这些方法都是DatabaseFacade的扩展方法，我们常使用的DbContext.Database就是DatabaseFacade类型。...四.制作一个单独的迁移工具 上面的方法需要我们每次在应用程序启动的时候都去检查迁移，我们也可以单独制作一个控制台程序来进行迁移的更新，这样只要在更新迁移的时候放到服务器上执行一下就行 了。...我们在实际使用中，建议将EntityFrameWork Core单独作为一个项目 ?
第二步选择切割肽段的方式，抗原通过抗原表位与MHC分子结合，MHC I型分子可以结合的抗原表位长度为8到11个氨基酸，对应这里的8-11mer，先将蛋白质序列切分成短的肽段之后在进行MHC分子亲和性的预测...通过该软件可以从突变之后的氨基酸序列中预测到与MHC I型分子亲和力较强的肽段，作为候选的肿瘤新抗原。...为了进一步简化分析，相关的数据分析pipeline被开发出来，只需要提供肿瘤患者的体细胞突变数据和HLA分型结果即可，软件自动提取突变氨基酸序列，并进行NetMHCpan分析，类似的软件有很多，NeoPredPipe...通过上述的数据分析，可以快速定位出候选的新抗原，然而其中的假阳性率还是非常高的，后续还需要结合体外实验来进一步筛选和过滤。
例子代码 数据表有个字段updateTimestamp，可以为null值。在实体类中使用如下设置： private DateTime?...updatetimestamp, int downloadCount); 获取Nullable字段的值 this.calDatePublished.SelectedDate = this.file....UpdateTimestamp.Value; 不能直接使用this.calDatePublished.SelectedDate = this.file.
很多企业正在进行云迁移，但由于疫情影响，很多员工在家工作，为了不拖延云迁移的进程，需要采用一些战略技巧使企业云迁移的过程顺利进行。...专家催促迁移团队“争分夺秒”地工作，这有两个目的：首先，要让团队成员感觉每个人都在这个团队中工作，朝着共同的目标努力。其次，可以确保每个成员都了解在进行成功迁移时每天需要做些什么。...另外，推荐使用Slack和Yammer之类的工具。事实证明，与团队成员的即时交流，特别是针对正在进行的工件进行交流，实际上比办公室工作更有效率。 (3)如果企业目前没有采用项目管理办公室(PMO)。...对大多数企业来说，这种情况在某种程度上已经发生了变化，资金不足的迁移项目不仅失败，而且从长远来看成本更高，因为做错意味着要在以后支付费用进行修复。 (5)利用公共云进行开发、测试和运营。...具有讽刺意味的是：许多云迁移团队仍在使用内部部署工具进行开发。这一弱点现在对于每个团队都应该显而易见。企业需要推动建立基于公共云的Devops解决方案。 （来源：企业网D1net）
1、需求描述在CDM做数据迁移的过程中，客户基本述求都是要校验下数据是否完整迁移到腾讯云COS上？...CDM迁移上云，各隐藏文件也会迁移上云3）占用空间也经常对不上本地du命令获取的空间大小有放大（Block对齐）COS上对象size精确到Byte隐藏文件占用COS空间4）找不到哪些文件不一致文件数和占用空间对不上时...只支持第一级目录的统计两种使用方式1）当前目录执行，获取当前目录下所有文件的信息 以 https://github.com/ictfox/tools 上所有文件为例，本地目录名为ictfox-tools.../cdm-migration-check/README.md,2862目录部分各字段含义：目录名称,目录中文件数,总大小文件部分各字段含义：文件路径,文件大小2）指定目录执行，获取指定目录下所有文件的信息同样以...使用方式1）全量对比目录关系对应一致，不指定COS上的prefix# python3 ictfox-tools/cdm-migration-check/cdm-mig-check.py dir-files.infoWrite
可以使用配套的工具： redis-full-check 下载地址： https://github.com/alibaba/RedisFullCheck 文档地址：https://yq.aliyun.com...spm=a2c4e.11153940.blogcont691794.7.50c53f76mTeis6 （文档从原理到使用介绍得很详细，这里就不贴了） redis-full-check的用法很简单，...这3个result.db.X 文件，就是我们3轮过程中最后产生的文件，可以使用sqlite3程序打开查看里面的内容。 result.log 是用来记录不一致结果的。
在当前的机器学习中，迁移学习通常是指获取一个现有的神经模型，然后对最后一层 (或最后几层) 进行再训练，以完成新的任务，它可以表示为： ? 迁移学习的一个例子。...这是主动迁移学习三个核心观点中的第一个： 观点 1：你可以使用迁移学习，通过让你的模型预测自己的错误，来发现模型哪里被混淆了。...「correct」或「incorrect」，使用隐藏层作为新的输入 (特征) 向量。...主动学习策略的一个常见问题是，它们会对未标记的项目进行抽样，这些项目都来自特征空间的一部分，因此缺乏多样性，因此需要使用像聚类这样的多样性抽样方法来避免这个问题。...注意，代表性采样的示例使用所有隐藏层，并且还添加了额外的新层，而不确定性采样和 ATLAS 示例是在最终隐藏层之后的简单二进制预测。
之所以叫微调，是因为它只是略微调整了所复用模型中更加抽象的表示，以便让这些表示与新的任务更加相关。...训练好的卷积基可以说我们训练好的Vgg网络，我们丢掉后面的分类器，接上我们自己想要的分类器，比如说添加一个Dense层等等，然后再重新训练的时候，不让我们的vgg网络的变量参加训练，只训练我们的分类器，也就是简单的迁移训练...因为我们打算使用自己的分类器（只有两个类别：cat和dog），所以不用包含。...input_shape：输入到网络中的图像张量（可选参数），如果不传入这个参数，那么网络可以处理任意形状的输入 import tensorflow as tf from tensorflow import...tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image_path,train_image_label)) AUTOTUNE=tf.data.experimental.AUTOTUNE#根据你的计算机CPU的个数自动的进行并行运算
然而，我是通过自己的研究进行了现有模型的迁移学习，我想分享这个过程，这样可能会对你们有帮助。...在本文中，我将介绍如何使用预先训练的语义分割DeepLabv3模型，通过使用迁移学习在PyTorch中进行道路裂缝检测。同样的过程也可以应用于调整自定义数据集的网络。...迁移学习涉及使用针对源域和任务进行预训练的网络（希望您可以在其中访问大型数据集），并将其用于您的预期/目标域和任务（与原始任务和域类似） ）[4]。下图可以从概念上表示它。 ?...通过用具有新数量的输出通道的新DeepLabHead替换模型的分类器模块来完成更改。resnet101主干的特征向量大小为2048。如果您决定使用另一个主干，请相应地更改此值。...总结 我们学习了如何使用PyTorch中的DeepLabv3对我们的自定义数据集进行语义分割任务的迁移学习。 首先，我们了解了图像分割和迁移学习。
在ImageNet上进行预先训练后，这种能力甚至成功地使用转移学习来帮助进行医学诊断和分期。 这在NLP中也普遍适用，但是，它需要一个不同的架构。...他们建议在使用特定时间序列模型进行预测之前，先使用初始模型(与重建损失一起)提取一般特征。尽管本文仅限于单变量时间序列预测用例，但该技术似乎有助于提高性能。...如何使用Flow forecast进行迁移学习 Flow forecast是一个开源的系列深度学习框架(https://github.com/AIStream-Peelout/flow-forecast...在模型参数部分，您可以使用一个名为excluded_layers的参数。这意味着，当您加载一个预先训练好的模型时，这些层的权重将不会被加载，而会被实例化为fresh(如果它们存在于新模型中)。...然后，在对非静态参数(如批大小、学习率等)进行最后的超参数扫描之前，我们使用这些参数对模型进行预训练(如预测长度、层数)。 总结 时间序列的迁移学习取得了一定的进展，但还没有得到广泛的应用。
对同一表中多个字段的查询，在thinkPHP中使用数组条件进行查询，有三个好处，第一可以批量设置多个查询字段，第二可以设置多个查询条件，第三结构化你的代码，让代码更具可读性。...数组条件查询有简单数组查询、数组表达式查询，一般使用$map保存数组条件。...字符的并且状态为不在黑名单（0）的数据的数据 $map['username'] = ['like','%xifengli%']; $map['status'] = ['',0]; 上面两种属于基础类型，描述的是多个字段的并列条件...现在的问题是同一字段的并列条件和或者条件如何处理，也就是本文标题中的同一字段多个条件。 同一字段多条件表达式查询 例如现在需要查询用户表中状态为不在黑名单并且状态不为临时（2）的用户。
文章目录 0 GPU使用情况： 1 训练集准备 2 训练过程 3 模型预测 4 模型评估 ---- 0 GPU使用情况： 其中，Turicreate的后台是mxnet框架，turicreate不太适合使用...GPU图像训练，因为现在的mxnet已经cuda10 - 1.4.0+ 而turicreate还支持很老版本的 mxnet - 1.1.0，因为版本问题会出现很多问题，一种比较合适的方式是使用他们官方内部的...dataBuffer.random_split(0.9)，把数据集随机拆分，按照 9/1 比例; .image_classifier.create，是进行创建模型，target是选择因变量，model
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