用友ERP-NC简单移植。

本文详细介绍了在Linux环境下安装用友ERP-NC软件的过程,包括创建表空间、安装IBM WebSphere及补丁、迁移NC代码等内容。

安装用友的ERP-NC软件是一件比较头疼的事情。主要是太繁琐,尤其是在UNIX/linux的环境下。最近建了一个测试库。环境是(linux64+oracle10.2.0+IBM WebSphere6.1.07+NC5.01SP1)。正式库的环境是(AIX+oracle10.2.0+IBM WebSphere6.1.07+NC5.01SP1)

1、安装linux系统和ORACLE数据库就不费口舌了。

2、安装完ORACLE之后,得创建几个表空间和一个用户并授权DBA。

CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE '/oradata/oracle/oradata/NC50/ nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM. SIZE 256K ;

CREATE TABLESPACE NNC_DATA02 DATAFILE ‘/oradata/oracle/oradata/NC50/ nnc_data02.dbf’ SIZE 300M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM. SIZE 256K ;

CREATE TABLESPACE NNC_DATA03 DATAFILE ‘/oradata/oracle/oradata/NC50/ nnc_data03.dbf’ SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 100M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM. SIZE 512K ;

CREATE TABLESPACE NNC_INDEX01 DATAFILE‘/oradata/oracle/oradata/NC50/nnc_index01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM. SIZE 128K ; 

CREATE TABLESPACE NNC_INDEX02 DATAFILE‘/oradata/oracle/oradata/NC50/nnc_index02.dbf' SIZE 300M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM. SIZE 128K ;

CREATE TABLESPACE NNC_INDEX02 DATAFILE‘/oradata/oracle/oradata/NC50/nnc_index03.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 100M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM. SIZE 128K ;

CREATE USER NC50 IDENTIFIED BY NC50 DEFAULT TABLESPACE NNC_DATA01 TEMPORARY TABLESPACE temp;

GRANT connect,dba to NC50;

建立好表空间之后,开始IMP正式库的一个备份。

3、安装IBM WebSphere(was)

手头上WebSphere6.1的,安装was的过程中,不安装样本应用程序、不用选择创建概要文件。等安装完毕手动创建概要文件。

was安装完毕,得打was补丁到007(NC5.01SP1要求打007的补丁)。安装was补丁得先找到was补丁升级工具。具体的可以在IBM官网技术支持下载,同时也可以找到基于各自系统的补丁。

安装补丁升级工具Updatainstaller到$WAS_HOME下,生成Updateinstaller1目录; copy 补丁到Updateinstaller1/maintenance/目录; 运行/Updateinstaller1/目录下的update,按照步骤升级补丁。完了重新启动was。

4、NC501.SP1的迁移。为了保证结构上的一致性,我没有采用安装NC,而是采用完全COPY正式库上的NC CODE。

将NC code按照源地址的路径迁移到新环境下(源:/home/nccode 新:/home/nccode);启动oracle、was、设置好JAVA_HOME、LANG、数据库链接驱动classes12.jar; 配置 was路径、oracle的数据源。生成EJB、部署EJB。
重启WAS。迁移成功。

至于安装NC,过程也比较简单。唯一要注意的就是语言包要设置正确。否则安装的过程中会出现乱码。而且每次启动was的时候必须的设置好LANG,否则登录NC将会出现NULL的提示而无法登录。可以在.bask_profiles文件中写入JAVA_HOME和LANG的设置,免得每次启动都得设置。

 

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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