从ORACLE9i开始，rman支持基于数据库的恢复，这一功能有很大的好处，既不影响业务，甚至不影响有坏块的数据文件，恢复可以是在线恢复。但是恢复是完全恢复，所以要求完整的备份。下面测试：对数据库进行完整备份Rman>backupdatabase;破坏数据参看日志《RMAN进行基于数据块的恢复》使用rman验证数据文件RMAN>backupvalidatedatafile5;Startingbackupat29-AUG-14usingtargetdatab
系统 2019-08-12 01:54:43 1967
dbms_stats包问世以后，Oracle专家可通过一种简单的方式来为CBO收集统计数据。目前，已经不再推荐你使用老式的分析表和dbms_utility方法来生成CBO统计数据。那些古老的方式甚至有可能危及SQL的性能，因为它们并非总是能够捕捉到有关表和索引的高质量信息。CBO使用对象统计，为所有SQL语句选择最佳的执行计划。dbms_stats能良好地估计统计数据（尤其是针对较大的分区表），并能获得更好的统计结果，最终制定出速度更快的SQL执行计划。下
系统 2019-08-12 01:53:17 1967
本篇文章笔者在深圳吃饭的时候突然想到的...这几周就有想写几篇关于修改删除的文章，所以回家到之后就奋笔疾书的写出来发表了在JellyBean4.1.2ROM中，拨号版的布置如下左图所示。删除键在右上方，位于输入的号码前面。用起来不习惯。尤其是当电话号码比较长时，显示位置不够用，前一段数字显示被覆盖。下面是我的修改方法，供参考和应用。修改拨号盘，将删除键移到右下方空白处。修改后的拨号盘如上边右图所示。操作前提：你要会应用apktool或者apkmanager
系统 2019-08-12 01:51:32 1967
平常我们用Oracle主要有两种字符串类型1.char始终为固定的长度，如果设置了长度小于char列的值，则Oracle会自动用空格填充的。当比较char时，Oracle用空格将其填充为等长，再进行比较。2.VarChar2数据类型为可变长度，虽然与VarChar数据类型是同义的，但在今后的Oracle版本中也许会有变化，所以应该避免使用VarChar，优先使用VarChar2。固定长度的字符串字段使用Char,而其他所有的字符串字段都应使用VarChar
系统 2019-08-12 01:33:57 1967
MongoDb企业应用实战(一)写在MongoDB应用介绍之前故事背景：本人有幸,经老友(现为x知名快递公司技术总监)推荐进入中国前三大民营快递公司之一工作，在此非常感谢他,在此也非常感谢我在第一家公司帮助我进步的兄弟(我在时的项目经理，现为x知名自动识别行业企业部门高级经理)。下面介绍6年后和6年前的两个单表大数据故事。(1)6年后单表大数据之故事（一）来之前老友告之现在核心运营系统Oracle数据库中单表数据半年过10亿了，使用传统T-Sql不论如何优
系统 2019-08-12 01:33:37 1967
这两天又接到一个Bug:大家都抱怨待机唤醒的速度太慢。首先我们假定应用程序没有这么大的功力来影响系统，主要从驱动方面入手。当然主要是要找出是哪个模块在待机和唤醒时比较慢，有以前编译PM模块的经验这个问题变得很简单：在PM调用SetDevicePower设置各驱动的电源状态时计算一下实际花了多少时间。经统计发现NLED和AUDIO驱动都比较慢，花费300ms以上，而且AUDIO驱动在进D3和D4状态时都各花了300ms。经过与模块的维护者讨论发现AUDIO驱
系统 2019-08-12 01:31:46 1967
廖雪峰Python教程笔记（四）6高级特性切片slice迭代列表生成式生成器迭代器6高级特性在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。基于这一思想，我们来介绍Python中非常有用的高级特性，1行代码能实现的功能，决不写5行代码。请始终牢记，代码越少，开发效率越高。切片slice经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：L[0
系统 2019-09-27 17:55:36 1966
Python的官方介绍是：Python是一种简单易学，功能强大的编程语言，它有高效率的高层数据结构，简单而有效地实现面向对象编程。Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。Python的特色（1）简单Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质
系统 2019-09-27 17:54:07 1966
pandas获取csv指定行，列house_info=pd.read_csv('house_info.csv')1：取行的操作：house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作2：取列操作：house_info['price']这是读取csv文件时默认的第一行索引3：取两列house_info[['price',tradetypename']]取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报错误；4:增加列：house_Info
系统 2019-09-27 17:53:51 1966
相信有不少朋友日常工作会用到Excel处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现Python对表格的自动化整理。首先我们有这么一份数据表source.csv：我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格：按照以下分组名单group.xls来整理数据表中的数据：最终要展现的数据项：其中“K数据/60”为数据表中的“数据K”/60后保留的2位小数我们先看
系统 2019-09-27 17:53:39 1966
