msc用户无法登陆问题记录

本文主要探讨了系统升级后可能出现的zookeeper数据反序列化问题,以及登录过程中的等待超时现象。提供了包括删除zookeeper节点、清理SpringCache缓存、检查数据库会话锁定状态在内的多种解决策略。

排查方向:
1、新升级系统可能存在zookeeper的数据反序列化问题,
解决:使用rmr或者delete删除所有节点,让程序重新创建

2、如果登录后一直等待,直到nginx超时,这种情况分两种:
a、SpringCache存在的潜在bug。根绝name和key查询不到,
但是也不会提示超时。这时可以尝试清掉相应缓存,通过调用有
@CacheEvict的方法清理。硬核清理方式是保证系统可用性,暂时拿掉这个
方法的缓存。
b、数据库对应的登录用户是否被锁行了,典型的比如使用for update
或者使用Navicat等操作了会话但是没有提交,或者sqlplus,如果不是自动提交的话,也应该及时提交事务。
存在一种情况:
select sid,serial#,username,status from v$session where username =‘’
alter system kill session ‘27,33353’;
使用kill后会话会重连上来,等于删不掉会话,
在不影响系统情况下可以重启数据库。
重启可以参考这个
https://jingyan.baidu.com/article/86fae346870c503c49121a96.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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