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配置 NLS_LANG SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK
登录上去了！
其他方式：
set NLS_LANG＝SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK
注册表里 \HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\ORACLE 查找键 NLS_LANG，没有新建字符串，
内容填这个 SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK
【Qt实战项目】记事本完整项目
效果图如下所示： 全部代码如下： #include “notepad.h” #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); MainWindow w; w.showMaximized(); return a.exec(); }
ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified 错误
免安装Oracle客户端使用PL/SQL,TOAD FOR oracle等管理器连接Oracle9i ，10g众所周知，Oralce的客户端几百兆太大，网上也有许多DIR的处理。这里的处理使用官方提供ORALCE工具包Instant Client Package!下载地址：http://www.oracle.com/technology/software/tech/oci/...
MS2107 CVBS转USB2.0 音视频采集芯片，支持1080P@30HZ输出
MS2107 是一款视频和音频采集芯片，支持CVBS转USB2.0 ；可以将 CVBS、S-Video 和音频信号通过 USB接口传送到 PC、智能手机和平板电脑上预览或采集。
Oracle客户端工具出现“Cannot access NLS data files or invalid environment specified”错误的解决办法
前几天装完了Navicat for Oracle的这个Oracle客户端工具之后，一直再用没有出现什么错误，直到我将它装到了学校机房的电脑上，错误就出现了，一开始我以为是那几个需要的dll文件没有配置好，便将之前博客写的那几个dll文件重新配置并检查了一下，我认为这就没有什么事了，当我再次打开软件的时候，还是那个错误，看来现在只有上网去找解决的办法了，经过几分钟的寻找，终于找到了解决错误的办法。下
【SWAT】SWAT中预定义河网及流域
平原圩区没有明显的海拔差异。DEM中包含的地形信息无法定义河段的位置和水文连接，SWAT模型Watershed Delineator中提供两种方法，帮助用户输入流域拓扑信息。第一种方法，“Burn-in”和手动绘制河段和子流域边界。首先，使用“Burn-in”功能导入数字河道网络（DCN），并根据DEM和DCN绘制河流和子流域。然后在ArcGIS中编辑“流域”和“河段”层，可以调整位置、范围和水文连接。第二种方法，可以手动绘制或重新编辑河流和子流域，预定义河网及流域。
Android 12.0 以太网和wifi共存的产品wifi优先级设置功能实现
在12.0的系统ROM定制化开发中，在对于一些有线网和wifi共存的产品中，由于某些产品的特殊要求首选使用wifi,而在原生 系统中以太网的优先级高于wifi的，所以就需要从优先级的设置来分析，实现设置优先级的相关功能实现
ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified
重启电脑。
37.华为路由器：loopback（本地回环）接口的作用
本地环回接口(或地址)，亦称回送地址(loopback address)。 此类接口是应用最为广泛的一种虚接口，几乎在每台路由器上都会使用。常见于如下用途： 1 作为一台路由器的管理地址 系统管理员完成网络规划之后，为了方便管理，会为每一台路由器创建一个loopback 接口，并在该接口上单独指定一个IP 地址作为管理地址 ，管理员会使用该地址对路由器远程登录（telnet ），该地址实际上起到了类似设备名称一类的功能。 但是通常每台路由器上存在众多接口和地址，为何不从当中随便挑选一个呢 ？ 原因如下：由于
安装oracle的时候ORA12705,解决ORA-12705无法访问NLS问题
通过putty sql_plus 连接数据库报错:ORA-12705：Cannot access NLS data files or invalid environment specified此问题主要是putty登录后的系统linux/windows当前环境变量NLS_LANG设置和数据库NLS_LANG参数变量不一致导致.NLS_LANG参数由以下部分组成:NLS_LANG=[Language...
Orange3实战教程：实例---文本分类
我们可以使用预测模型按作者、类型、情感等对文档进行分类。在此工作流中，我们根据文档的Aarne Thompshon Uther索引对文档进行归类，这是故事的主题定义。我们使用两个简单的学习器，Logistic回归和朴素贝叶斯，两者都可以在诺谟图中检查。然后再从可视化分类中添加列线图组件，观察哪些词对逻辑回归最重要。也可以尝试使用在朴素贝叶斯模型上，并编辑连线属性。再从模型中添加朴素贝叶斯模型，以尝试不同的学习器。
SAP Fiori Launchpad 自定义层文本翻译实战：精准修正 Tile、Catalog 与 Group 标题
SAP Fiori 项目中，入口层（tile/catalog/group）的翻译问题常被忽视，但其直接影响用户体验。与前端i18n不同，这些文本属于平台配置数据，需通过ABAP标准翻译流程（SE63）处理。关键步骤包括：使用/UI2/FLC定位Text ID和Configuration ID，根据前缀区分Main/Property WD Config Key，在SE63中锁定WDY_CONF_USERT2表对象进行翻译。操作时需注意使用系统源语言环境，翻译完成后可能需要清理缓存。
解决“ORA-12705 cannot access nls data files or invalid environment specified”问题
出现问题的原因电脑重复安装安装过Oracle的客户端,卸载过程中没有对以前安装的残余完全删除,导致连接出错 解决方法：1、打开注册表，将注册表中NLS_LANG项删除（NLS_LANG可能不止一个，全部删除） 2、在环境变量中添加NLS_LANG，值：SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK 3、重启应用（不需要重启电脑；不重启应用可能问题还存在！！！） 打开注册表方法：...
使用FPGA实现MIPI DSI接口
通过使用FPGA，我们可以实现MIPI DSI接口，并在FPGA上生成相应的时序和电平转换电路。通过使用FPGA，我们可以实现MIPI DSI接口，并在FPGA上生成相应的时序和电平转换电路。在本文中，我们将探讨如何使用FPGA实现MIPI DSI接口，并提供相应的源代码。根据不同的发送状态，我们设置相应的输出信号。请注意，这只是一个基本的示例，用于说明如何使用FPGA实现MIPI DSI接口的发送功能。请注意，这只是一个基本的示例，用于说明如何使用FPGA实现MIPI DSI接口的发送功能。
ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified解决方法
原因 安装了多个Oracle相关软件，设置了不同的编码以及账户，安装了多个Oracle Client软件，在登录时可能会选择一个不正确的账户。 官方解释 点击查看Oracle官方解释 For ORA-12705 errors caused by invalid NLS_LANG settings, you need to verify that it is "unset" at the s...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
Navicat 连接Oracle数据库报错：ORA-12705
昨天阳光明媚，昨天昏昏欲睡就容易犯困。犯困就容易出错，出错就会挖坑>_< 安装好精简版Oracle客户端后，发现没有必要（Navicat真的是一个好东西），就删除了，但是不彻底，浪费了好多时间。。。 下面来详细说明一下，省的再走弯路>_< 方法一：完全删除（我发现没有必要在本地安装一个Oracle客户端，浪费我几十兆的空间） 本人用的为win10，步骤大致一样 1...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
PL/SQL连接错误：ora-12705:cannot access NLS data files or invalid environment specified
适合自己的解决方法： 排查问题： 1. 你没有安装Oracle Client软件。这是使用PL/SQL Developer的必须条件。安装Oracle Client后再重试。2. 你安装了多个Oracle Client软件。在这种情况下，PL/SQL Developer可能会选择一个不正确的Oracle Client。点击登录页面的取消，点击工具>首选项>Oracle里的...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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")
「Oracle」 ORA-12705(字符集问题)
在安装oracle数据库时，出现报错：ORA-12705:Cannot access NLS data files or invalid environment specified 1.在WINDOWS上regedit的\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\ORACLE下找到NLS_LANG机码予以删除就可以 出现ORA-12705的错误讯息，原因是NLS_LANG在regedit机码值是NA 因此只要在regedit的\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\O.
ORA-12705:无法访问NLS数据文件或无效的环境(转载)
ORA-12705:无法访问NLS数据文件或无效的环境(转载)
ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified 另类解决方案
ant 1.8.2部署在241机器，oracle 11g部署在242机器上，今天用ant 1.8.2 通过oracle驱动向oracle 11g的环境插入数据时报下面的错误： builddb: BUILD FAILED /home/build.xml:10: java.sql.SQLException: ORA-00604: error occurred at recursive SQL
错误:ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified
免安装Oracle客户端使用PL/SQL,TOAD FOR oracle等管理器连接Oracle9i ，10g 通过免安装客户端连接oracle数据库，如果Oracle Instant Client 出现 ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified 错误。修改如下： 如果是Window
ORACLE11g-ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified
ORA-12705: Cannot access NLS data files or invalid environment specified . 解决方法：正确设置如下两个环境变量 export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8 export ORA_NLS10=/u01/app/oracle/pr
重庆思庄技术分享——ORA-12705: Cannot Access NLS Data Files after Install and Running Sqlplus
ORA-12705: Cannot Access NLS Data Files after Install and Running Sqlplus
[Oracle]Navicat客户端连接常见错误
ORA-12705 Cannot access NLS data files or invalid environment specified 原因分析 配置好navicat，正常连接oracle 11g2版本，后又安装oracle 8.1.7客户端导致注册表部分项目被修改，原来oracle 11g2服务无法建立连接。 解决方案 修改的注册表值是\HKEY_LOCAL_MACHINE\S...
解决：Navicat连接Oracle数据库
解决：Navicat连接Oracle数据库28547 ，2705，12705 公司使用Oracle：一直链接失败：28547 ，2705，12705 报错: 链接失败ORA-28547:connection to server failed,probable Oracle Net admin error 原因：远程的Oracle 的OCI与Navicat自带的OCI不匹配。 ...
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