--======================--只读表空间的备份与恢复--======================一、只读表空间的特性使用只读表空间避免对静态数据的频繁备份当使用altertablespacetbsreadonly时,数据文件会执行检查点进程(将所有脏缓冲区的内容写至磁盘)，当前的SCN号会被标注,同时存储了SCN的数据文件头部被冻结.控制文件内也会记录该数据文件的冻结信息。可以清除只读表空间的对象二、只读表空间的备份一般情况下，只
系统 2019-08-12 01:53:47 2313
场景：wlan0192.168.0.7720:7c:8f:6b:e6:7cwlan2192.168.0.6634:08:04:2e:23:7esocket绑定192.168.0.77开机默认路由：略client成功连接server后再对路由修改：iprouteflushtablemainrouteadddefaultdevtun0routeadd–net192.168.0.0/24devwlan0routeadd–net192.168.0.0/24devw
系统 2019-08-12 01:53:08 2313
问题：从起点到终点总共有多少条路径分析：f[x,y]=f[x+1,y]+f[x,y+1]，用记忆化搜索就可以解决了classSolution{public:intnum[110][110];intdfs(intm,intn,intx,inty){if(num[x][y])returnnum[x][y];if(x==m-1&&y==n-1)return1;if(x+1
系统 2019-08-12 01:52:30 2313
代码usingSystem;usingSystem.Data;usingSystem.Configuration;usingSystem.Web;usingSystem.Web.Security;usingSystem.Web.UI;usingSystem.Web.UI.HtmlControls;usingSystem.Web.UI.WebControls;usingSystem.Web.UI.WebControls.WebParts;usingSyste
系统 2019-08-12 01:52:14 2313
原文:【MSSQL】数据库维护计划之数据库备份(一)在做数据库备份之前，一定会听到：完整备份、差异备份、增量备份、事务日志备份...等词；下面配图进行说明。完整备份：完整数据库备份包含数据库中的所有数据。对于可以快速备份的小数据库而言，最佳方法就是使用完整数据库备份。但是，随着数据库的不断增大，完整备份需花费更多时间才能完成，并且需要更多的存储空间。因此，对于大型数据库而言，可以用差异备份来补充完整数据库备份。差异备份：基于差异备份所包含数据的前一次最新完
系统 2019-08-12 01:33:10 2313
分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享(一)-sery-51CTO技术博客分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享(一)2009-04-0912:55:07标签：MFS存储共享实现存储共享文件系统MFS分布式原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://sery.blog.51cto.com/10037/147756分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享作
系统 2019-08-12 01:32:30 2313
1:importthreadingnum=0#非原子操作资源竞争l=[]#GIL原子操作defwork1():globalnumforiinrange(1000000):num+=1l.append(i)#一个字节码指令print(num,len(l))defwork2():globalnumforiinrange(1000000):num+=1l.append(i)print(num,len(l))if__name__=='__main__':first
系统 2019-09-27 17:56:41 2312
最近想学习一些python数据分析的内容，就弄了个爬虫爬取了一些数据，并打算用Anaconda一套的工具（pandas,numpy,scipy,matplotlib,jupyter）等进行一些初步的数据挖掘和分析。在使用matplotlib画图时，横坐标为中文，但是画出的条形图横坐标总是显示“框框”，就去查资料解决。感觉这应该是个比较常见的问题，网上的中文资料也确实很多，但是没有任何一个彻底解决了我遇到的问题。零零碎碎用了快3个小时的时间，才终于搞定。特此
系统 2019-09-27 17:55:12 2312
前言random是Python中与随机数相关的模块，其本质就是一个伪随机数生成器，我们可以利用random模块基础生成各种不同的随机数，以及一些基于随机数的操作。生成随机数相关生成0~1之间的浮点数importrandomr=random.random()print(r)r=random.random()print(r)示例结果：0.99282495336930850.474901555446297生成指定范围内的浮点数importrandomr=rand
系统 2019-09-27 17:53:07 2312
有时候需要比较大的计算量，这个时候Python的效率就很让人捉急了，此时可以考虑使用numba进行加速，效果提升明显~(numba安装貌似很是繁琐，建议安装Anaconda，里面自带安装好各种常用科学计算库）fromnumbaimportjit@jitdeft(count=1000):total=0foriinrange(int(count)):total+=ireturntotal测试效果：（关于__wrapped__见我的博文：浅谈解除装饰器作用（py
系统 2019-09-27 17:50:24 2312
