Oracle数据库实用脚本(from Maclean.Liu)

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Oracle数据库实用脚本 Maclean.Liu
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以下是Maclean.Liu所编写或收集的Oracle数据库实用脚本的列表，在这里分享一下： Script:收集Enterprise Manager Grid Control/Agent/Database Control诊断信息Script:收集Exadata诊断信息Script:收集RAC诊断信息Script:收集自动SGA内存管理ASMM诊...
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03-21 1847
建设完成！！    OEL 6.3 11.2.0.3 RAC VBOX安装脚本.txt (5.08 KB, 下载次数: 25) Vbox+ Oracle Linux 6.3 + 11.2.0.3 RAC安装第一讲安装OS操作系统 by Maclean Liu http://www.tudou.com/programs/vi ... d=78129035_06_0
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以下是Maclean.Liu 编写或收集的数据库升级(Upgrade)与补丁(patch fix)方面的知识： 甲骨文发布2012 1月数据库安全补丁Critical Patch Update January 2012 Oracle数据库版本10.2实际进入扩展支持Extended Support周期 Patch Set Update and Critical Patc...
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利用外部表实现SQL查询Oracle告警日志Alert.log
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Maclean Liu分享：Oracle调优实战：深入AWR性能分析第二讲
Maclean Liu是一位经验丰富的Oracle Certified Database Administrator，拥有Master 10g和11g认证，拥有超过7年的Oracle DBA技术和8年的Linux技术经验。他的分享主题深入探讨了如何利用AWR（Automatic Workload ...
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
垃圾废弃物目标检测数据集_20251118_143436.zip
12-27
一、基础信息 • 数据集名称：垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：1124张图片 验证集：375张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1124张图片 • 验证集：375张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别：包含60多个垃圾和废弃物类别，如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片来源于实际场景，细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型，用于智能垃圾桶或回收系统，提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发：集成至环保和废弃物管理应用，提供实时垃圾识别功能，促进回收和环境保护，支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文，推动技术创新。 • 教育与培训：可用于学校或培训机构，作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源，培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片经过准确标注，确保边界框定位精确；包含多种垃圾类别，覆盖常见废弃物，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，并支持扩展到其他视觉任务，如分类或分割。 • 实际应用价值：专注于垃圾识别，为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑，有助于减少污染和促进循环经济。
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