需求背景：在AIX6.1上安装Oracle 10g RAC，一线工程师反馈节点2运行root脚本无法成功，跟进排查发现实际上底层存储磁盘的准备工作就存在问题。 客户要求底层存储选用裸设备方式，所以必须要配合HACMP创建并发卷组来实现。 其实我们标准化最佳实践是建议选用ASM的，一来不需要再关注条带化，二来可以完全不需要HACMP（虽然10g版本的ocr和votedisk必须在裸设备上，但是由于ocr和votedisk特殊性，不必使用并发卷组，即不用使用HACMP）日后运维诊断问题时也更加清晰。
您可以将 Oracle RAC 集群扩展到两个或多个地理位置不同的站点，每个站点都配有自己的存储。如果其中一个站点发生故障，另一个站点将充当活动备用站点。
裸设备，是没有经过格式化的分区或磁盘，也叫裸分区（原始分区），不被Unix通过文件系统来读取的特殊字符设备。它由应用程序负责对 它进行读写操作。不经过文件系统的缓冲，是不被操作系统直接管理的设备。由于跨过操作系统管理，使得I/O效率更高。在基于SUSE Linux 10上安装Oracle 10g RAC的话，由于Oracle 10g 不支持将ocr与votingdisk 存放在ASM 磁盘中，因此，依然需要为其使用裸设备方式。SUSE Linux裸设备的配置与其他的Linux稍有差异，下面将具体描述。
前几天在 MOS 上看到一篇“如何在 11gR2 版本上重命名 ASM 磁盘组”的文章。记得很久之前有人问过是否可以重命名，当时要是看到这篇的话就可以参考一下了。不过对于这种操作来说还是很少见的，毕竟磁盘组名叫啥除了 DBA 关心外好像不关其他人什么事，而且 OCR、VOTE 盘是没法重命名的。其他磁盘组到是可以重命名，但也要注意由于 ASM 文件名（如 <OLD_DG_NAME>files / controlfiles 等）包括磁盘组名称，因此在重命名后，需要注意（更新 pfile 或重命名 <OLD_DG_NAME>files ）RDBMS 实例。
想必RT-Thread系统大家不陌生了，RT-Thread Smart（简称 rt-smart）是基于 RT-Thread 操作系统衍生的新分支，面向带 MMU，中高端应用的芯片，例如 ARM Cortex-A 系列芯片，MIPS 芯片，带 MMU 的 RISC-V 芯片等。rt-smart 在 RT-Thread 操作系统的基础上启用独立、完整的进程方式，同时以混合微内核模式执行。
记得去年初的一段时间内，总是在进行数据库 19c 的升级，安装，测试工作，当时不知怎的，有一个特殊的要求就是原地升级 11g RAC 到 19c,刚好操作系统版本以及 JDK 均满足要求，就当学习了，顺便将第一次的测试步骤大概记录了下来，便有了这篇文章。
card相关模块为对应card实现相应的操作，包括初始化操作、以及对应的总线操作集合。负责和对应card协议层相关的东西。
多媒体存储卡（英语：Multimedia Card），又译MMC卡，是一种快闪记忆卡标准。在1997年由西门子及闪迪共同开发，技术基于东芝的NAND快闪记忆技术，因此较早期基于Intel NOR快闪记忆技术的存储卡（例如CF卡）更细小。MMC卡大小与一张邮票差不多，约24mm x 32mm x 1.5mm。MMC卡原本使用1bit串联接口，但较新的标准则容许同时发送4 bit或8 bits的数据。近年MMC卡技术已差不多完全被SD卡所代替；但由于MMC卡仍可被兼容SD卡的设备所读取，因此仍有其作用。这项技术一个公开标准，所有愿意改进它或者为它开发产品的公司都可使用。
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。
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。
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
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。
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。
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
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
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
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
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:
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。
在RAC中有两种Masters，一种是Clusterware层面的，另一种是Block层面的Masters。
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。
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。
Asprise是一个优秀的OCR软件，下面是Asprise_Python的官网网页
实验环境准备： RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC (2nodes)
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。
OCR是英文“Optical Character Recognition/Reader”的简称，光学字符识别。从名字我们不难看出，OCR就是读取手写和印刷文字，并把读取的信息转换成可以在电脑的Excel，World等软件上使用的文字信息处理技术。
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
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
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。
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。
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。
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的，因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习，在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记，也成功帮助小伙伴们节省了很多时间，这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
struct mmc_host是mmc core由host controller抽象出来的结构体，用于代表一个mmc host控制器。
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）！
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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
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。
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。
在当今数字化时代，文字识别技术（OCR）已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式，为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
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。
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
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。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
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