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我也要
eg：从test_new还原至test
步骤1：选中要还原的数据库，右击-》任务-》还原-》数据库
步骤2：选择设备-》添加备份介质
步骤3：选择目标数据test
步骤4：点击左边选择页【文件】-》选中将所以文件重新定位到文件夹-》选择目标数据库的mdf和ldf文件，即test.mdf和test_log.ldf
步骤5：点击左边选择页【选项】-》取消已勾选的还原前进行结尾日志备份-》选中覆盖现有数据库
如下图，成功还原数据库test
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版权声明：本文为优快云博主「随便写写、」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39111199/article/details/124983555
2026年AI编程工作流实战：Claude Code与Open Code深度对比
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安装Microsoft SQL Server之后的最佳做法
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本文详细介绍了如何使用MPU6050运动中断唤醒STM32低功耗休眠模式的实战方案。通过配置MPU6050的运动检测中断作为STM32的唤醒源，实现设备在静止时进入低功耗Stop模式，运动时快速唤醒，大幅延长电池续航。涵盖硬件连接、软件配置、参数调试等关键步骤，并提供实际应用案例和优化建议。
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SQL数据库登陆身份如修改为localhost（sa） 打开Microsoft SQL Server Management Studio之后，找到安全性->登录名->双击sa->取消勾选强制实施密码策略->设置自己的密码->确定 记住你设置的密码（设置得简单点就好） 选择连接->数据库引擎 键入服务器名称为localhost->身份验证一栏选择SQL Server身份验证->输入密码，连接，就OK了。 ...
labelImg使用教程
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SQL SERVER 还原数据库名称不同的备份
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
restore还原不同名称的数据库_Sql Server 备份还原失败错误ERROR:3145(备份集中的数据库备份与现有的数据库不同)及解决办法...
一、前言 SQL Server备份和还原全攻略，里面包括了通过SSMS操作还原各种备份文件的图形指导，SQL Server数据库最小宕机迁移方案，里面使用SQL脚本(T-SQL)完成完全备份、差异备份、完全还原、差异还原等； 有了上面的基础，我们加入了数据库的备份SQL Server备份文件bak，备份后还原出现错误3145，备份集中的数据库备份与现有的 'xxx' 数据库不同。...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
SQL数据库备份与还原的四个存储过程与一个函数
在数据库中加入以下自定义方法和存储过程后,代码能够通过调用存储过程实现对数据库的备份与还原功能。 /*备份数据库的存储过程*/ if exists( select * from sysobjects where name='pr_backup_db' and xtype='p' ) begin drop proc pr_backup_db e
restore还原不同名称的数据库_SQL Server 2005 数据库还原中与现有的数据库不同是什么意思?...
1)在master数据库下建立下面的存储过程killspid。create proc killspid (@dbname varchar(20))asbegindeclare @sql nvarchar(500)declare @spid intset @sql='declare getspid cursor forselect spid from sysprocesses where dbid=...
bak文件转换成sql文件_1个BAK文件还原成N个不同名称的数据库(SQL SERVER)
在网上找了很久没有.自己摸到写出来了比如你有一个数据库名称叫YFKJDB ,你备份的一个YFKJDB.BAK文件,然后你想在同一台电脑把YFKJDB.BAK 的数据 还原到YFOLD数据库.1.首先你要新建一个数据库,名称为YFOLD .2.然后用右键点击 数据库YFOLD -->所有任务-->还原数据库.出现如下图,选择---> 从设备3.--->选择设备---&g...
SQL Server 2012数据库备份和还原
一、数据库备份 找到需要备份的数据库，鼠标右键“任务–》备份” 在弹出数据库备份设置主窗体中，先将备份文件默认位置删除，再点击“添加”按钮，选择新的备份文件存放路径 如备份到“E:\website”目录，我们找到E盘下的website文件夹，确认选择到E盘下的website文件夹。文件名输入框中输入备份文件的文件名，点击“确定”按钮。（注意：备份文件的文件名后缀名为.bak） 再次确认路径及文件名，点击“确定”按钮，回到数据库备份设置主窗体中。 在数据库备份设置主窗体中，点击“确
MSSQL数据库不同主机还原办法
sql2008“备份集中的数据库备份与现有的xx数据库不同”解决方法因为是在另一台电脑对同名数据库做的备份，用常规方法还原，提示不是相同数据库，不让还原，在网上找到下面的方法解决了：一、右击系统数据库master，新建查询执行以下SQL代码：RESTORE DATABASE xxxFROM DISK='E:\DB\xxx.bak'--bak文件路径with replace,...
sql2008“备份集中的数据库备份与现有的xxx数据库不同”解决方法
因为是在另一台电脑对同名数据库做的备份，用常规方法还原，提示不是相同数据库，不让还原，在网上找到下面的方法解决了： 一、打开sql企业管理器，新建查询 执行以下SQL代码： RESTORE DATABASE xxxx -- xxxx-改为你自己的数据名称 FROM DISK = 'D:\db\xxxx.bak' --bak文件路径 xxxx-改为你自己的数据...
SQL Server 克隆数据库到同一服务器
1、备份需要克隆的数据库，命名备份文件注意加上“.bak”以免还原的时候找不到bak文件，需重命名。 2、新建空数据库TEST_RESTORE，还原数据库。 3、常规选项卡，源选择设备，选择之前备份的TEST数据库文件，目标数据库改为TEST_RESTORE。 4、文件选项卡，勾选“将所有文件重新定位到文件夹”，“还原为”下面相关的文件名一定要不同于原始文件名。 5、选
SQL server2005中文件备份与恢复
备份BACKUP DATABASE mydbTO DISK=c:/olddb.bak WITH INIT --为了测试，把备份好的文件从C盘移动到D:/tempdb 文件夹 --还原--1.用此语句得到备份文件的逻辑文件名：RESTORE FILELISTONLY FROM DISK = Nd:/tempdb/olddb.bak --备份文件存放路径
批处理(bat)实现SQLServer数据库备份与还原
批处理(bat)实现SQLServer数据库备份与还原 原文:批处理(bat)实现SQLServer数据库备份与还原 备份数据库.bat @echo off set path=%path%;C:\Program Files (x86...
SQL Server2017还原数据库时指定mdf文件及日志文件的名称
由于需要还原同一个数据库的不同备份到不同数据库中，可是在还原的时候，可是在指定目标数据库时，填写不同的数据库名称，在SQL Server Data文件夹中生成的.mdf文件还是同一个，如图，虽然是很简单的一个操作，在这里记录一下，以防忘记。 折腾了半天。之前记得可以把数据库分离，然后直接修改mdf文件，然后在附加就可以了，但是在2017下会附加失败。 其实直接在选择页，文件中直接指定文件名...
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