试验计划：先做一个0级备份，再创建一个表，插入几条数据，最后删除表，然后通过rman把该表的数据恢复。试验环境：在归档模式，oracle10.2.0.1开始试验：1.rmanlevel0备份RMAN>backupincrementallevel0database;Startingbackupat02-DEC-13allocatedchannel:ORA_DISK_1channelORA_DISK_1:sid=154devtype=DISKchannelOR
系统 2019-08-12 01:54:58 3225
精简的美丽/**Sql脚本压缩类。*去掉sql语句中多余的空格，以减少sql脚本的文本长度**Author:goldli@163.com*DateTime:2015/07/03*/usingSystem.Text.RegularExpressions;namespaceSp.Net.Tools{internalclassSqlCompressor{publicstaticstringCompress(stringsource){if(string.IsNu
系统 2019-08-12 01:32:20 3225
-Xms512m-Xmx512m-XX:PermSize=256M-XX:MaxPermSize=256M-XX:NewSize=256m-server一定要作为第一个参数，在多个CPU时性能佳-Xms512m初始Heap大小，使用的最小内存,cpu性能高时此值应设的大一些-Xmx512mjavaheap最大值，使用的最大内存-XX:PermSize=256M设定内存的永久保存区域-XX:MaxPermSize=256M设定最大内存的永久保存区域-XX:N
系统 2019-08-12 01:32:18 3225
概述自己在用labelImg打好标签后，想只用其中几类训练，不想训练全部类别，又不想重新打标生成.xml文件，因此想到这个办法：直接在.xml文件中删除原有的不需要的标签类及其属性。打标时标签名出现了大小写（工程量大时可能会手滑），程序中有改写标签值为小写的过程，因为我做py-faster-rcnn训练时，标签必须全部为小写。以如下的.xml文件为例，我故意把标签增加了大写test.jpgC:\Users\yasin\Desktop\testUnknown
系统 2019-09-27 17:48:37 3224
Finallygotmyhandsonthebrandnew"ProgramminginPython3-ACompleteIntroductiontothePythonLanguage".AsfarasIknow,thisisthefirstprintbookcoveringPython3.0(Python3000).Aquickskimlookedpromising.NewBook-ProgramminginPython3
系统 2019-08-29 23:44:58 3224
这个版本在ios4以上使用很稳定，不会出现闪退现象~下面是怎么修改密码：(更改Mobile权限)输入指令passwdoldpassword:alpine（系统默认的密码）Newpassword:(输入新密码)Retypenewpassword:(再次确认新密码)(更改Root权限)输入指令su(切换为root用户)输入指令passwdoldpassword:(输入旧密码)alpineNewpassword:(输入新密码)Retypenewpassword:
系统 2019-08-29 23:07:19 3224
这个其实发在这里有点不合适，因为在.NET环境下本身很多数据都采用xml格式化，存储在本地，另一方面是.net的类库也非常的灵活，对注册表操作非常方便，没有必要画蛇添足来这么一个包装的类，但是如果你用vc++,WIN32API,做开发的时候，你会发现要对注册表操作非常的困难，更让人寒心的是，它居然没有提供对注册表键的重命名，在NTDLL.dll中有一个可以替代的API：NTRenameKey,但是它只有winXP之后的操作系统才提供，所以，笔者在这里提供这
系统 2019-08-29 22:24:45 3224
FCM聚类算法介绍FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。1模糊集基本知识首先说明隶属度函数的概念。隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数，通常记做μA(x)，其自变量范围是所有可能属于集合A的对象（即集合A
系统 2019-08-12 01:32:47 3224
对于一个多元函数，用最速下降法（又称梯度下降法）求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向，即最速下降方向，αkαk为搜索步长。一般情况下，最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术，比如精确线性搜索，但是更常用的是不精确线性搜索，主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。为了调用的方便，编写一个Python文件，里面存放线性搜索的子函数，命名为linesearch.py，这里先只编写了Goldstein线性搜索的函数，关于Goldstein
系统 2019-09-27 17:56:03 3223
使用ReactiveCocoa实现iOS平台响应式编程ReactiveCocoa和响应式编程在说ReactiveCocoa之前，先要介绍一下FRP（FunctionalReactiveProgramming，响应式编程），在维基百科中有这样一个样例介绍：在命令式编程环境中，a=b+c表示将表达式的结果赋给a，而之后改变b或c的值不会影响a。但在响应式编程中，a的值会随着b或c的更新而更新。Excel就是响应式编程的一个样例。单元格能够包括字面值或类似”=B
系统 2019-08-12 01:31:44 3223
