【YashanDB知识库】ycm托管数据库时，数据库非OM安装无法托管
问题现象 ps -ef | grep yas 查看无yasom和yasagent进程，且在{数据库安装目录}/om/{数据库名称}的目录下没有conf、data、log等目录，确定数据库不是用yasboot安装，是用脚本安装的 问题的风险及影响 非yasboot安装，ycm无法完成托管，无法监控 问题影响的版本 不涉及ycm的版本问题 问题发生原因 数据库版本太旧或安装数据库的人没有按照规范使用ya...
C# Web控件与数据感应之 TreeView 类
目录 关于 TreeView 一些区别 准备数据源 范例运行环境 一些实用方法 获取数据进行呈现 根据ID设置节点 获取所有结点的索引 小结 关于 TreeView 数据感应也即数据捆绑，是一种动态的，Web控件与数据源之间的交互，本文将继续介绍与数据库提取数据并捆绑到 TreeView 类控件。在我的前期文章《C# DataSet结合FlyTreeView显示树状模型数据》，对于 FlyTr...
某单位Oracle数据库性能优化方案参考
目录 一、系统运行现状描述 二、常用优化策略 1、优化基础设施配置 2、优化数据设计 3、优化应用程序设计 4、优化数据库结构 5、优化数据库操作 6、优化访问路径 7、优化内存分配 8、优化I/O和物理结构 9、降低资源争用 10、优化操作系统 三、结合现状的优化建议 1、数据库存储空间估算 2、数据库物理存储规划 3、索引管理与SQL语句调优 3.1 查找最消耗资源的语句 3.2 语句优化 4、...
社交媒体数据恢复：陌陌
确保你的手机已经进行了备份。备份可以提高数据恢复的成功率。 在电脑上下载并安装数据恢复软件。在使用软件进行恢复之前，请确保你的安卓手机已经在开发者选项中开启了USB调试模式。 使用USB数据线将手机连接至电脑。打开数据恢复软件，选择“陌陌聊天记录”进行恢复。 等待软件扫描和分析数据的完成。在此过程中，请确保USB数据线连接稳定。 找到你想要恢复的陌陌聊天记录，勾选需要恢复的内容，然后点击“恢复到电脑...
C++的数据结构(四）：队列
在数据结构中，队列（Queue）是一种特殊的线性表，只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。队列中没有元素时，称为空队列。队列的数据元素又称为队列元素。在队列中插入一个队列元素称为入队，从队列中删除一个队列元素称为出队。因为队列只允许在一端插入，在另一端删除，所以又称为先进先出（FIFO—First In First Out）的线性表。 ...
Oracle 流stream数据的复制
Oracle 流stream数据的复制 --实验的目的是捕获scott.emp1表的变化，将变化应用到远程数据库scott.emp1表中。 --设置初始化参数 AQ_TM_PROCESSES=1 COMPATIBLE=9.2.0 LOG_PARALLELISM=1 GLOBAL_NAMES=true JOB_QUEUE_PROCESSES=2 --查看数据库的名称，我的为ora9,将以下的ora9全...
基于SSM的“网约车用户服务平台”的设计与实现（源码+数据库+文档)
基于SSM的“网约车用户服务平台”的设计与实现（源码+数据库+文档) 开发语言：Java 数据库：MySQL 技术：SSM 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示 系统功能 首页 站内新闻浏览 打车信息查询功能 在线打车功能 司机接单管理 后台管理员管理功能 摘要 本文讲述了使用JSP语言及HTML5语言及MySql数据库技术开发的网约车服务平台的设计与实现。本文所讲的...
每日一题10：Pandas:重塑数据-联结
含重复项，True 表示检查，默认为 False。 sort: 在连接多索引时控制排序行为，None（默认）表示不排序，保留输入顺序；True 表示按索引排序。 copy: 默认为 True，总是创建数据的副本。如果设置为 False，可能会重用输入数据，具体取决于所使用的数据和操作。 示例 1. 垂直连接（行方向） import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A...
基于自己数据微调LLama3并本地化部署
首发网站https://tianfeng.space 准备数据 这是一条数据，格式如下： {"instruction": "胡女士出现了黄疸、恶心、呕吐等症状，可能患了什么疾病？", "input": "", "output": "胡女士可能患有胆道张力低下综合征。建议尽快到内科进行检查，并进行西医和中医治疗。"} 可以基于自己数据处理为以下格式，也可以下载别人处理好的格式，数据集处理和数据集下载可...
Flink面试整理-如何提高Flink处理数据的效率和吞吐量
提高 Apache Flink 处理数据的效率和吞吐量通常涉及对配置、代码设计和资源管理的优化。以下是一些关键的策略： 1. 优化并行度 调整并行度：并行度应根据可用的硬件资源（如 CPU 核心数）进行调整。不同的算子可以有不同的并行度。 确保数据均衡分配：避免某些任务过载而其他任务空闲的情况。 2. 高效的数据序列化 使用高效的序列化框架：比如 Flink 提供的 Kryo 序列化通常比 Java...