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最近接触的一个客户需要我们提供一下巡检内容，我大致列了一下，仅供参考，大家觉得还有什么需要补充的可以给我留言 一、和os有关的系统巡检 1.获得操作系统版本信息 1)aix：oslevel 2)linux：以redhat为例，在/etc下查询Redhat开头的一个文件可以获得详细的信息 2.获得内核信息 uname –r 3.了解服务器联系稳定运行的时间 uptime命令可以获得服务器已运行了多少天没有重启过了，从而间接的获得系统运行的稳定性。 4.

001，sql_mode要求： # 业务有时候需要特定的sql_mode模式，特别是在升级过程中，容易采坑，比如hadoop系列的mysql数据库迁移，业务通常需要将sql_mode配置为ANSI_QUOTES， 而sql_mode的值通常为空，或者"STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION" 一般而言，mysql5.7以前的版本设置为空，

Oracle Oracle 数据库启动过程各步骤详解 Oracle数据库的完整启动过程包含以下3个步骤：简单地说，就是：启动实例-->加载数据库-->打开数据库.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 1.创建并启动与数据库对应的实例。在启动实例时，将为实例创建一系列后台进程和服务进程，并且在内存中创建SGA 区等内存结构。在实例启动

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文章目录 0 项目说明1 研究目的

一、Oracle数据库的启动 [oratest@testdb ~]$ lsnrctl start #启动监听 [oratest@testdb ~]$ sqlplus

第一章 机器学习基础([代码][ch01] 熟悉Python即可。 开发机器学习应用程序步骤 1.收集数据。 2.准备输入数据。 3.分析输入数据。

python操作oracle数据库需要使用到cx-oracle库。 安装：pip install cx-oracle python连接oracle数据库分以下步骤： 1、与oracle建立连接； 2、获取游标； 3、执行sql语句； 4、fetch查询结果或commit修改结果； 5、关闭游标； 6、关闭oracle连接。   完整示例如下：

目标检测中各阶段的意义 文章目录 目标检测中各阶段的意义目标检测

查看数据库是否归档模式 查询归档日志 查看归档日志的使用率 使用如下命令可以解决归档日志满问题： 清理归档日志： rman target sys/pass 进行rman登录； RMAN> crosscheck archivelog all; 检查归档日志，哪些是正常的，哪些是失败的 RMAN> delete archivelog until time ‘sysdate-1’ ;删除截止到前一天的所有archivelog oracle 11g RM

利用AdaBoost元算法提高分类性能 元算法是对其他算法进行组合的一种方式。其背后的思路就像当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。利用元算法处理机器学习问题时就是采用 这种思路。 基于数据集多重抽样的分类器 将不同的分类器进行组合，这种组合结果被称为集成方法或者元算法。 使用集成方法时有多种形式： 不同算法的集成；同一算法在不同设置下的集成；数据集不同部分分配给

Oracle 数据库日常巡检 阅读目录 检查数据库基本状况检查Oracle相关资源的使用情况检查Oracle数据库备份结果检查Oracle数据库性能检查数据库cpu、I/O、内存性能检查数据库安全性其他检查 回到顶部检查数据库基本状况 包含：检查Oracle实例状态，检查Oracle服务进程，检查Oracle监听进程，共三个部分。 1.1. 检查Oracle实例状态 s

昨天Oracle数据库无法打开，报错ora-09925：Unable to create audit trail file，经查，报错原因为数据库归档存储已满，无法创建新的归档日志导致数据库无法打开。 [oracle@tips ~]$ sqlplus / as sysdbaSQL*Plus: Release 11.2.0.3.0 Production on Mon Nov 26 04:27:58 2012Connected to an idle instance.SQL> startupORA-09925: Unable to create audit

--查看最近做过ddl操作的表 select *   from (select owner, object_name, OBJECT_TYPE, last_ddl_time           from dba_objects          where object_type in( 'TABLE','PROCEDURE','SYNONYM','INDEX','SEQUENCE','PACKAGE','PACKAGE BODY','VIEW','MATERIALIZED VIEW')          ORDE

是否为归档模式 数据库是否为归档模式，可以使用archivelog list查看 是否为force logging模式 数据库是否启用了force logging 是否使用spfile 这个新特性，其实还是比较实用的，建议开启，对于变更都能够及时统筹管理。所以这个特性mysql还是可以借鉴一下。 归档频率是否过高 数据库的归档频率是否过高，每个小时的归档日志量是否过大。比如500M为一个基准。 内核参数设置是否得当 内核参数设置的情况需要提前规律，是

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为了保证系统的正常运行，日常巡检是必不可少的。今天给大家推荐一个数据管控工具——全数据AI智慧管控云平台。该平台是B/S结构，主要能做到数据迁移、运维管控、自动化运维巡检、Web页面SSH和自动化发布，下面给大家讲讲如何进行自动化运维巡检。 1 创建巡检工程 在工程管理里面添加工程，再点击操作列的任务管理，进入任务列表，创建相关巡检任务

利用Adaboost元算法提高分类性能 当做重要决定的时候，大家可能都会考虑吸取多个专家，而非一个人的意见，同样的思想用在机器学习中就是元算法（meta-algorithm）背后的思路，元算法是对其他算法进行组合的一种方式。

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作者 Saerom Ha(1), Sojin Oh(1), Jonghee Back(1), Sung-Eui Yoon(2), Bochang Moon(1) 1GIST, South Korea 2KAIST, South Korea

摘要 链路预测在网络科学和机器学习中具有重要的意义。早期的方法只考虑简单的拓扑特征，而后续的有监督方法通常依赖于人类标记的数据和特征工程。在这项工作中，我们提出了一种新的基于表示学习的方法，称为SEMAC，它利用了细粒度的节点特性和整个图形拓扑。与以往基于表示的研究中所采用的SGNS或SVD方法相比，我们的模型通过一种凸矩阵完成形式获得的子图嵌入来表示节点，从而迭代降低秩，从而更有效地消除表示中的噪声。因此，子图嵌入和凸矩阵完成被巧妙地集成到一个新的链路预测框架中。在多个数据集上的实验结果表明了本文方法的有效性。

基础语法： import pymysql #导入模块 conn = pymysql.connect(host=‘localhost‘,user=‘root‘, passwd=‘123456‘, db=‘test‘, port=3306, charset=‘utf8‘,cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor) #连接数据库，cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor表示把查询的返回值变为字典格式 cur = conn.cursor() #建立指针

深度学习大概分成两部分，模型训练和图像识别，模型训练涉及样本训练和样本验证，这个部分为深度学习的主要部分，通过调节样本集和训练参数控制结果精度。鉴于样本获取及计算机性能，这里使用现成的训练结果集，访问地址：https://github.com/isikdogan/deepwatermap。 1、安装环境

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 本文所包含代码GitHub地址：https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow 如果对机器学习有兴趣，不仅仅满足将深度学习模型当黑盒模型使用的，想了解为何机器学习可以训练拟合最佳模型，可以看我过往的博客，使用数学知识推导了机器学习中比较经典的案例，

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#好书推荐##好书奇遇季#《TensorFlow人脸识别实战》，京东当当天猫都有发售。配套源码、PPT课件、数据集、开发环境与答疑服务。 人脸识别技术就是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，是用多种测量方法和手段来扫描人脸，包括热成像、3D人脸地图、独特特征（也称为地标）分类等分析面部特征的几何比例、关键面部特征之间的映射距离、皮肤表面纹理。 长期以来，由于技术手段的落后和人脸的复杂，人脸技术一直没有被大规模应用。究其原因，还是当时的人脸识别技术对人的头部位置、面部表情以及年龄的易变性辨识度非常低，难以准确地判断目标，不能

最近看到Google发布了Tensorflow.js关于手势姿态检测模型的新版本，该模型改进了2D精度，支持3D，并具有同时预测双手关键点的新能力。晚上下班回来，把源码下载下来跑了一下demo，被这个精度惊艳到了。瞬间萌生了了一个想法，有了这个3D手势检测算法，那我是不是可以把佛山无影手的招式记录下来，然后把它教给机器人，然后让机器人给我当保镖！ 先来看一下测试效果。

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文章目录 1 前言2 项目背景

作者： Binh-Son Hua (1) Adrien Gruson(1,4) Victor Petitjean (2) Matthias Zwickerv(3) Derek Nowrouzezahrai (4) Elmar Eisemann (2) Toshiya Hachisuka (1) 1.The University of Tokyo 2.Delft University of Technology 3.University of Maryland, College Park 4.McGill Universit

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论文：Unleashing the Hidden Power of Compiler Optimization on Binary Code Difference: An Empirical Study （发表于PLDI2021） 论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2103/2103.12357.pdf 代码和数据集：https://github.com/BinTuner/Dev

论文题目： 《Objects as Points》 地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4 代码：https://github.com/

文章目录 摘要1 Introduction

  A Convex Optimization Framework for Active Learning Active learning is the problem of progressively selecting and annotating the most informative unlabeled samples,

论文题目：《HAMBox: Delving into Online High-quality Anchors Mining for Detecting Outer Faces》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.09231.pdf 发表时间：2020 CVPR key words

一、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse DW）是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。 数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式。星型架构的中间为事实表，四周为维度表，类似星星；而相比较而言，雪花型架构的中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，从而表达了清晰的维度层次关系。 从OLAP系统的分析需求和ETL的处理效率两方面来考虑：星型结构聚

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