eygle's blog

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ORACLE快速彻底Kill掉的会话
weixin_33708432的博客
10-19 2665
在ORACLE数据库当中，有时候会使用ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#'杀掉一个会话进程，但是使用这个SQL语句杀掉会话后，数据库并不会立即释放掉相关的资源，有时候你会发现锁定的资源很长时间也不会释放，即使会话状态为“KILLED”，依然会阻塞其它会话。 下面根据Eygel的"Oracle中Kill session的研究"，构造一个案例看看kill s...
ACOUG - Exadata V2 架构分析
03-20
本文的作者黄凯耀（Kaya）通过其博客系列文章，对Exadata V2的架构进行了详细的分析。作者采取了较为诙谐的语言风格，期望使得技术文章更为生动有趣，同时也让对Exadata感兴趣的人能够更容易获取和理解所需的知识。 ...
Dave's Oracle学习手册：初学者宝典
文中提到的内容参考了诸如eygle、君三思、谭怀远、陈吉平等前辈的著作和博客，同时也融入了网络上的其他信息。作者强调，若存在版权问题，他愿意删除相关信息。手册中可能存在的理解和遗漏，作者欢迎读者通过邮件...
Oracle FSG报表安全性：策略实施与最佳实践
[Oracle FSG报表安全性：策略实施与最佳实践](http://www.eygle.com/blog/images/OracleDatabaseFirewall.png) # 摘要 本文全面探讨了Oracle FSG（Financial Statement Generator）报表的安全性，从基本和高级安全...
Oracle典藏网络资源
09-05
- **Kama’s Blog** (http://www.dbform.com/) - 分享了作者在Oracle数据库管理方面的经验。 - **Grass Bell的Oracle DBA博客** (http://www.oracledba.com.cn/blog/grassbell) - 个人博主分享的Oracle DBA相关的...
基于DynamicConv2的YOLOv8轻量化改进：低FLOPs场景下目标检测精度提升方法
最新发布
01-05
内容概要：本文详细介绍CVPR2024提出的DynamicConv2动态卷积技术及其在YOLOv8目标检测模型中的实战应用。DynamicConv2通过“参数动态路由+多专家机制”实现低FLOPs（浮点运算量）与高精度的兼顾，能够在轻量化场景下显著提升小目标和复杂背景下的检测性能。文章深入解析其核心原理，包括动态选择最优卷积参数、ParameterNet权重预测网络设计，并提供完整的代码实现、YOLOv8配置修改方法及训练验证流程。实验表明，在COCO和工业质检等数据集上，替换DynamicConv2后FLOPs降低25%-35%，mAP提升3-5个百分点。此外，还探讨了其在科研创新与工业落地中的广阔前景，涵盖分类、分割、边缘设备部署等多个方向。; 使用场景及目标：①在边缘设备（如树莓派、Jetson Nano）上部署高效精准的目标检测模型；②提升YOLOv8在小目标、密集目标场景下的检测精度；③开展基于动态卷积的学术研究，探索新型轻量化网络结构； 阅读建议：建议结合提供的飞书代码链接进行动手实践，重点关注DynamicConv2中专家数量设置、参数预测合理性与模型导出兼容性等问题，通过可视化专家权重分布等方式优化模型表现。
flinks是一个专门用于安全测试的Python脚本工具它通过读取用户提供的域名列表智能生成大量可能存在开放重定向漏洞的特定URL链接以供后续的漏洞扫描流程使用_该脚本的核心.zip
01-05
flinks是一个专门用于安全测试的Python脚本工具它通过读取用户提供的域名列表智能生成大量可能存在开放重定向漏洞的特定URL链接以供后续的漏洞扫描流程使用_该脚本的核心.zip
软考系统架构设计师高级资格考试备考资料库与学习辅助工具集_包含历年真题解析知识点精讲视频模拟考试系统错题本功能学习进度跟踪考试大纲解读专家讲座笔记案例分析模板论文写.zip
01-05
软考系统架构设计师高级资格考试备考资料库与学习辅助工具集_包含历年真题解析知识点精讲视频模拟考试系统错题本功能学习进度跟踪考试大纲解读专家讲座笔记案例分析模板论文写.zip
采用数字信号处理技术的呼吸频率检测系统.zip
01-05
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
山东科技大学《学术英语（理工）》复习资料&课本答案
01-05
1. 课本题目、quiz题目整理 2. 课本答案 3. 复习样题 因为考试题目大多是原题，背就可以了
三自由度机械臂自适应神经网络控制（Matlab代码实现）
01-05
三自由度机械臂自适应神经网络控制（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了三自由度机械臂自适应神经网络控制的Matlab代码实现方法，重点围绕机械臂的动力学建模、轨迹跟踪控制以及神经网络在控制系统中的应用展开。通过自适应神经网络算法，有效应对系统不确定性与外部干扰，提升机械臂运动的精度与鲁棒性。文中详细阐述了控制策略的设计思路、神经网络权重更新机制及仿真结果验证过程，展示了该方法在复杂轨迹跟踪任务中的良好性能。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事机器人控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于机械臂高精度轨迹跟踪控制研究；②适用于非线性系统控制算法开发与仿真验证；③为自适应控制与智能控制算法的学习与实践提供参考案例。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解神经网络与自适应控制的结合机制，同时可尝试修改轨迹输入或系统参数以观察控制效果变化，从而加深对算法鲁棒性与泛化能力的理解。
【计算机教育】基于软考认证的分阶段培养模式：解决专业人才供需失衡与学习动力不足的教学改革方案
01-05
内容概要：本报告针对计算机专业教育中存在的就业供需矛盾、学生学习困境及兴趣迷失等问题，提出以软考（软件水平考试）为牵引的融合培养模式。通过分析当前毕业生数量过剩但高端复合型人才紧缺的现状，指出人才培养与社会需求脱节的核心症结，并从兴趣培养、知识体系构建和教学改革三方面提出解决方案。报告强调通过竞赛活动激发学习兴趣，以软考各级别考试为导向分阶段构建知识体系，并推动跨学科课程衔接与实践教学改革，提升学生的自主学习能力与实战水平。; 适合人群：高校计算机专业教育工作者、教学管理者及关注人才培养模式改革的研究者；具备一定专业基础、希望明确学习路径的计算机专业学生。; 使用场景及目标：①用于指导高校优化计算机专业课程体系与教学模式；②帮助学生制定分阶段学习规划，提升职业竞争力；③推动软考认证与学历教育深度融合，实现理论与实践并重的人才培养目标。; 阅读建议：此资源侧重于宏观教育改革与个体成长路径设计，建议结合实际教学环境和个人发展需求进行针对性借鉴与实施。
维修线性流量阀内筒设计问题
01-05
先看效果： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 标题中“数学建模-C题 维修线性流量阀时的内筒设计问题”标识的是一项参与数学建模竞赛的任务，该项任务的核心在于探究在维护线性流量阀的过程中，应如何构建内筒以提升其运作表现。 数学建模是借助数学工具来处理现实世界挑战的一种途径，它要求运用数学框架来刻画和剖析现实系统或运作过程。 针对这一特定课题，关键在于深入掌握并改进流量阀的内部构造，特别是内筒的设计，目的是增强其作业效率。 线性流量阀是一种用于调控流体通行量的设备，普遍应用于工业自动化、供暖通风及空调系统以及水净化等范畴。 它通过调整阀门内部构件（例如内筒）的位置变动来控制流经阀门的流量，从而保障流量与阀门操作点的位置保持一致。 内筒的构建具有决定性作用，因为它直接关联到阀门的流量特征、反应速率以及运行稳定性。 在数学建模实践中，参赛者须首先明晰流量阀的操作机制和内筒的功能。 这可能要求涉及流体力学、机械工程以及控制科学等领域的专业知识。 随后，他们需要确立适宜的数学框架，例如运用微分方程来表述流体运动，或借助优化方法来确定内筒的最佳形状参数。 潜在的建模环节包括：1. 信息采集：汇集有关线性流量阀的工作指标，如流量区间、压力梯度、内筒材质属性等。 2. 确立目标函数：比如，减少流量偏差、削减能源消耗或延长阀门使用寿命。 3. 构建模型：开发数学框架，可能融合流体动力学公式、材料力学方程、控制理论模型等。 4. 参数化构造：内筒的形态、尺寸、材质等可变元素作为模型的参数。 5. 解决优化课题：采用数值手段或解析策略求解框架，识别最优设计方案。 6. 结果核实：借助实验或仿真平台验证框架的精确度以及内筒设计的效能。 标记“资料”表明这个压缩文件或许收纳了相关...
基于Python开发的综合性主动网络安全漏洞扫描与渗透测试工具_支持子域名枚举扫描目录字典枚举扫描主动请求漏洞探测扫描弱口令字典爆破扫描多线程并发处理自定义字典加载结果.zip
01-05
基于Python开发的综合性主动网络安全漏洞扫描与渗透测试工具_支持子域名枚举扫描目录字典枚举扫描主动请求漏洞探测扫描弱口令字典爆破扫描多线程并发处理自定义字典加载结果.zip
YOLOv8检测头与损失函数解析：多尺度预测及DFL边界框回归在目标检测中的应用研究
01-05
内容概要：本文深入解析YOLOv8目标检测模型中的检测头与损失函数核心机制，涵盖从代码实现到数学原理的全流程。重点讲解检测头如何将多尺度特征图转化为类别、位置和置信度预测，剖析锚框生成、DFL（分布焦点损失）在边界框回归中的精细化作用，并详细拆解分类、回归与置信度三类损失的构成及其计算逻辑。同时探讨正样本匹配策略及损失函数在训练中的实际影响，进一步提出检测头与损失函数的科研优化方向，如动态锚框、注意力机制融合、动态损失权重等，助力读者实现模型定制与创新。; 使用场景及目标：①理解YOLOv8检测头如何输出预测结果及DFL的作用机制；②掌握损失函数各组成部分的计算方式与正样本匹配逻辑；③为自定义模型改进提供理论支持与实践路径，如小目标检测优化、类别不平衡处理等；④开展消融实验与算法创新，提升模型在特定场景下的性能表现。; 阅读建议：建议结合官方代码边运行边对照文中解释，重点关注`make_anchors`、`dist2bbox`、`DFL`模块及损失计算流程。在理解基础上尝试修改检测头结构或损失函数配置，通过可视化训练日志与检测结果验证改动效果，逐步积累算法调优与科研创新能力。
Cadence SPB 17.4安装教程(含安装包)
01-05
Cadence SPB 17.4安装教程(含安装包)
gtParams-20251208
01-05
用于导出GT收发器IP核寄存器列表的TCL脚本
基于DiverseBranchBlock的多分支卷积重构：YOLO26模型多模态特征融合精度提升方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了在YOLO26中引入DiverseBranchBlock（DBB）模块以提升目标检测精度的科研方法。DBB通过多分支异构卷积（包括常规卷积、深度可分离卷积和空洞卷积）实现多尺度特征提取，并利用特征重参数化技术，在不增加推理开销的前提下显著提升模型性能。文章详细解析了DBB的结构原理、优势及其在YOLO26中的集成步骤，包含环境配置、代码实现、模型修改与训练验证全流程，并提供了科研拓展方向，如消融实验、跨任务应用与理论分析。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②探索多分支卷积在实际项目中的工程化落地；③构建具有创新性的科研成果用于论文发表或技术升级； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与配置文件，边实践边理解DBB的实现机制，重点关注多分支融合与重参数化过程，并通过消融实验深入验证模块有效性。
Eygle大师的Oracle DBA手记123部：案例与优化解析
Eygle（盖国强）作为Oracle DBA的专家，编写的《Oracle DBA手记》系列作品，是DBA们在工作中不可或缺的参考资料。该系列详细地记录了数据库的诊断案例以及性能优化的方法，深入解析了Oracle数据库的内部原理。 ...
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