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深度 标准 数据

ORACLE还原恢复启动时数据库报ORA-00704, ORA-00604, ORA-00904

Oracle数据库还原恢复后，执行alter database open resetlogs时遇到下面错误。如下所示： SQL> alter database open resetlogs;alter database open resetlogs*ERROR at line 1:ORA-00603 ......
ORA 数据库 数据 ORACLE 00704

06-分布式数据库

一、引入ShardingSphere （一）分库分表理论和解决方案 ​ 1、对于 IM 聊天记录的存储的选型： ​ 关系型数据库仍然是业务数据基石，因为关系型数据存有稳定性、可靠性和事务性的优势 ​ 但是如果用关系型数据库，就会存在单表容量问题：如MySQL单表千万级 ​ 为了解决单表瓶颈问题，就需 ......
分布式 数据库 数据 06

mysql 数据迁移与查询更新

业务前景：在旧表中新增ch类型字段，以ch字段作为查询条件，为了不产生影响，需要对ch字段进行更新操作，ch字段源于base字段 json格式中的一部分。 解决方案： 1) 字段迁移 update reported_data set ch = base; 2) 查询后更新 update report ......
数据 mysql

ubuntu搭建深度学习环境

安装vscode 方法一： 依次输入如下命令 1.sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-desktop/ubuntu-make 2.sudo apt-get update 3.sudo apt-get install ubuntu-make 4.umake ide v ......
深度 环境 ubuntu

遗传算法 无功优化matlab 利用遗传算法和改进遗传算法对标准节点系统（14 33节点）进行无功优化

遗传算法 无功优化matlab 利用遗传算法和改进遗传算法对标准节点系统（14 33节点）进行无功优化，以网损+电压偏差罚函数+无功偏差罚函数作为目标函数，利用发电机端电压 变压器变比 电容器容量作为优化变量，实现很好的优化效果ID:8790635531309941 ......
算法 节点 标准 matlab 系统

内点法最优潮流程序matlab 采用内点法对14标准节点系统进行最优潮流计算

内点法最优潮流程序matlab 采用内点法对14标准节点系统进行最优潮流计算，程序运行稳定，注释清楚，通用性强ID:6990635739146133 ......
潮流 节点 标准 程序 matlab

图像Resize方式对深度学习模型效果的影响

图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 转自知乎图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系 ......
深度 模型 图像 效果 方式

考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略

考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略 摘要：本代码主要做的是考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略，以常规调峰、不投油深度调峰、投油深度调峰三个阶段，建立了火电机组深度调峰成本模型，并以风电全额消纳为前提，建立了经济调度模型。 约束条件主要考虑煤燃烧约束、系统旋转备用功率约束、启停、爬坡、储热约束等等 ......
新能源 机组 深度 策略

基于人工神经网络的电-气耦合综合能源系统快速经济调度数据驱动方法

基于人工神经网络的电-气耦合综合能源系统快速经济调度数据驱动方法 摘要：代码主要做的是一种基于人工神经网络的新型数据驱动方法，通过利用基于分段线性化的模型驱动方法的模拟数据，实现电-气耦合系统的快速经济调度。 将每个电总线和气体节点处的负载分布作为输入神经元馈入人工神经网络；最优经济调度结果被设置为 ......
神经网络 人工 神经 能源 方法

基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究

基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 摘要：代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究，具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源交易模型进行仿真验证，代码对应的是三篇文献，内容分别为基于深度强化学习微网交易控制研究，多种深度强化学习优化效果对比，以及微网实施P2P交易经济效益 ......
深度 能源 P2P 代码 P2

java数据类型

标志符 标志符就是类名、方法(函数)名、变(常)量名、包名等的名字。 Java规定，标识符是由字母、下划线（“”)或美元符“$”)开头，后面跟0个或多个字母、下划线（“”）、美元符（“$”）或数字组成的符号序列。根据此定义，下列单词都是合法的标识符: i count num day Scoll Lo ......
类型 数据 java

报错信息如下：出现身份验证错误。要求的函数不受支持。可能是由于CredSSP加密数据库修正。

微软官方已出补丁包：CVE-2018-0886 的 CredSSP 更新 Windows Server 2016, all editions、Windows Server 2012 R2 Standard、Windows Server 2012 Standard、Windows 8.1、Window ......
函数 身份 错误 CredSSP 数据库

zabbix监控远程MySQL数据库

zabbix_agent客户端操作： 1.数据库用户授权登录mysql mysql> grant all on *.* to zabbix@'localhost' identified by "123";mysql> flush privileges;2.cp 模板到/usr/local/zabbi ......
数据库 数据 zabbix MySQL

栈空间和堆控件：JS数据怎么存储的？

JS数据存储主要分堆和栈两种， 栈空间：通常情况栈空间不会设置太大，主要用来存放一些原始类型的小数据，原始类型的数据有：Boolean、Null、Undefined、Number、BigInt、String、Symbol，栈空间具有空间小，但是读取速度快的特点 堆空间：空间很大，但是速度相对堆空间较 ......
控件 数据 空间

数据类型和转换

1.字符串转换-只要是被引号引起来就是字符串 隐式转换：js自己做的类型转换 1 + '1' == '1' + '1' 拼接 = '11' 隐式转换：'2' - '1' == 2 - 1 = 1 2.转换数字的规则： 如果一个值可以为真，则可以转成数字1，true转成1，false转成0；""转成0 ......
类型 数据

Java 程序连接数据库服务端程序的助手类

username = 用户名 password = 密码 jdbcURL = jdbc:mysql://IP地址:端口号/数据库名?useUnicode=true&useSSL=false&amp&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shangha ......
程序 助手 数据库 数据 Java

Redis基础数据结构

五种基础数据结构: string(字符串)、list(列表)、set(集合)、hash(集合)和set(有序集合) 使用命令redis-cli即可连接 使用go语言代码连接redis: import ( "github.com/go-redis/redis" ) var c *redis.Clien ......
数据结构 结构 基础 数据 Redis

关于前端基础数据结构的问题

常用的数据集采用数组的好处，当然对于前端新人来很容易混淆，如下的数据是数组（js的数组本就是特殊的对象，因此又叫数组对象）由于这缘故很多网上的叫法五花八门 所以下面的数据结构很容易混淆，以为这是数组对象（其实这样叫没错，只是理解成是真对象（js的数组也是对象的一种，先区别一下免得混淆））其实是数组（ ......
数据结构 前端 结构 基础 数据

如何将后台数据显示在html页面里面

问题描述 因为我当时入门用的是jsp嘛，然后就对jsp的相关操作比较熟悉，现在换成html，它和jsp有一些不同的语法，jsp有的语法在html并不被认可，然后就遇到了这个问题 问题解决 我一开始直接使用之前惯用的${text}来获取，笑死，根本没用！ 然后就开始尝试其他的解决办法了， 利用scri ......
后台 页面 数据 html

java常见数据结构及其方法

java栈的使用: import java.util.Stack; //引用栈 //初始化 Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>(); //进栈 stack.push(Element); //出栈 stack.pop(); //取栈顶值（不出栈） sta ......
数据结构 常见 结构 方法 数据

有关拦截器拦截指定的url并作出处理返回数据

这里会介绍一下用的比较多的前置拦截。 拦截器和过滤器都是对一写相应的请求处理进行一系列操作，但是会有一些先后顺序区别。 我画了一张图： 执行的先后顺序就不做赘述了。 这次我主要正对拦截器作出一些操作。 有关我的前置拦截器的使用场景如下 第一步是构建自己的 Interceptor ，只需要构建一个类实 ......
数据 url

消息队列和数据库区别

虽然在理论上，使用数据库来实现消息队列是可行的，但是这种实现方式存在一些潜在的问题和限制，相较于专业的消息队列服务，使用数据库作为消息队列的实现方式有以下几个问题： 性能问题：数据库是为了存储大量数据而设计的，而消息队列则是为了高效地处理大量的消息而设计的。在高并发的场景下，数据库可能会成为瓶颈，影 ......
队列 消息 数据库 数据

mysql创建百万条虚假数据进行学习

1.创建基础表 CREATE TABLE `app_user` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称', `email` varchar(50) ......
万条 数据 mysql

mvc异步请求接收响应数据

......
数据 mvc

mysql,dorics数据库查询不同类型数据前10条信息

select t1.id,t1.name from ( select t.id ,t.name ,row_number()over(partition by t.id order by t.date) rn from A t ) t1 where t1.rn<=10; 结果如下： ......
数据 类型 数据库 dorics mysql

Apipost数据模型上线，解决相似数据结构复用问题

在API设计和开发过程中，存在许多瓶颈，其中一个主要问题是在遇到相似数据结构的API时会产生重复性较多的工作：在每个API中都编写相同的数据，这不仅浪费时间和精力，还容易出错并降低API的可维护性。 为了解决这个问题，Apipost推出了数据模型板块。用户可以预先创建多个数据模型，并在API设计过程 ......
数据 数据结构 模型 Apipost 结构

水流数据分析

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile="D:\数据分析\original_data.xls" data=pd.read_excel(inputfile) lv_non=pd.value_counts(data['有 ......
数据分析 水流 数据

数据类型校验——schema

背景 一般情况下，我们都是按照既定的数据结构和输入参数进行在程序开发。但是往往在调试过程中，我们会发现大部分情况下，都是传入的参数不符合预期。那么针对该问题，我们就需要引入数据类型校验工具。 如果参数数量较少，限制比较简单，我们可以使用以下三种方式进行解决： 第一种：通过try...except（或 ......
类型 数据 schema

Pytorch深度学习全流程代码框架——Base Codes for Deep Learning Using Pytorch

# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr ......
Pytorch 框架 深度 Learning 流程

scikit-learn 中 Boston Housing 数据集问题解决方案

scikit-learn 中 Boston Housing 数据集问题解决方案 在部分旧教程或教材中是 sklearn，现在【2023】已经变更为 scikit-learn 作用：开源机器学习库，支持有监督和无监督学习。它还提供了用于模型拟合、数据预处理、模型选择、模型评估和许多其他实用程序的各种工 ......
scikit-learn 解决方案 Housing 方案 数据
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