你来说一下 Mysql 索引有几种类型呢？分别是什么？

于 2022-03-03 13:50:01 发布
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修改SpecialPollInterval键值为希望的时间同步周期（以秒为单位）。例如，设为900=15分钟或3600=1小时。电脑上经常使用的NTP（Network Time Protocol，网络时间协议），就是网络授时。CentOS7可使用NTP服务进行时间同步，CentOS8使用chrony。只要设置了目标NTP服务器的IP地址，本地计算机就可以实现时间同步。在控制面板中更新日期和时间设置，确保更改生效。CentOS8使用chrony同步网络时间。使用管理员权限打开注册表编辑器。
W32PRD.TMP
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现象：安装oracle ADI 7.2报错 netc23.ins(150): FILE_NOT_FOUND while 拷贝 W32PRD.TMP 原因：安装包缺少文件W32PRD.TMP 解决方法：将文件W32PRD.TMP放在安装包如下路径“\ADI\ADI32BIT\WIN32\SQLNET\NET23\CLIENT\”；
Oracle ADI 错误及解决方式汇总---来自metalink
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1. Cannot connect to the database. "Invalid username or password"Following are the probable causes for this error message:a. The ADI Sign On (Security) has not been set up correctly (check this onl...
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真实电商前后台 PRD，私密流出，DR—讲究电商原型(完整版)+后台原型
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Libnids-W32-1.19.rar_Libnids-W32-1.19_Libnids-win32_libnids post
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入侵检测libnids工具包，适合于windows 系统的
风能领域双馈永磁风电机组与PMSG并网仿真模型及其短路故障分析 PMSG 基于kw级别PMSG的9MW风电场并网仿真及短路故障分析模型。该机端通过升压变压器连接至交流电网，涵盖风速模块与故障模块，进行
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内容概要：本文详细介绍了kw级别双馈永磁风电机组与永磁同步发电机（PMSG）的并网仿真模型。模型涵盖了一个由6台1.5MW双馈风机构成的9MW风电场，机端电压为690V，经过升压变压器连接到120KV交流电网。文中探讨了短路故障模型，包括三相电压电流特性、离散模型和phasor模型，能够模拟多种短路情况。此外，还涉及了风速模块，支持渐变风、阵风等多种风速条件下的仿真实验。所有模型均采用双闭环控制（功率外环和电流内环），并带有最大功率跟踪（MPPT）控制，以确保高效率运行。最后，文章强调了模型的模块化设计，便于各部分独立编写和调试。 适合人群：从事风能领域的研究人员、工程师和技术人员，尤其是关注风电机组并网仿真和短路故障分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于风电场的规划、设计、培训和测试，帮助相关人员深入了解双馈永磁风电机组和PMSG的并网行为及短路故障应对措施。 其他说明：该模型不仅可以用于学术研究，还能应用于实际工程项目的仿真和验证，有助于提高风电系统的稳定性和可靠性。
【Python编程】Python3.7.4在Windows系统的安装步骤及环境配置指南：从下载到验证全流程详细说明
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内容概要：本文详细介绍了Python的安装步骤。首先需要进入Python官方网站，根据操作系统选择合适的版本进行下载，文中重点讲解了Windows系统下64位与32位不同版本的选择和下载方法。接着，介绍了如何查看系统位数，并建议将Python安装在非C盘且路径不含中文的文件夹中。安装过程中，可以选择默认安装或自定义安装，自定义安装时可以设置安装位置、是否将Python加入环境变量等选项。最后，通过命令行输入`python -V`和`pip -V`验证安装是否成功以及环境变量是否配置正确。 适合人群：初次接触Python编程语言的初学者，以及对Python安装流程不太熟悉的用户。 使用场景及目标：①帮助用户顺利完成Python在Windows系统上的安装；②确保Python及其相关工具如pip正确配置并能正常使用；③为后续学习Python编程打下良好的环境基础。 阅读建议：按照文档提供的步骤一步步操作，遇到不确定的地方可以多尝试几次，确保每一步都正确无误。特别是安装路径的选择和环境变量的配置，这两个环节对于后续使用非常重要。如果在安装过程中遇到问题，可以通过官方文档或社区寻求帮助。
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无刷直流电机模糊控制与Sfunction编程：隶属度函数建模及仿真应用 MATLAB Simulink
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内容概要：本文深入探讨了无刷直流电机（BLDC）的模糊控制技术及其与S-function编程的结合。首先介绍了BLDC的特点及其广泛应用背景，随后详细解释了模糊控制的基本概念及其在电机控制中的优势。接着，重点阐述了S-function作为MATLAB/Simulink中的一种强大工具，在自定义动态系统时的作用，特别是在模糊控制算法实现方面的应用。文中还具体讲解了隶属度函数的设计与实现，这是模糊控制的关键环节之一。最后展示了通过Simulink建立的BLDC模糊控制系统模型及其仿真实验结果，证明了该方法的有效性和优越性。 适合人群：对电机控制理论有一定了解的研究人员和技术人员，尤其是关注无刷直流电机和模糊控制领域的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握无刷直流电机模糊控制技术和S-function编程技巧的人群。目标是在实际项目中运用这些技术提升电机性能，增强系统稳定性。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还包括具体的实现步骤和实验数据，有助于读者全面理解和实践相关技术。
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数据集介绍：塑料瓶硬币目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：塑料瓶硬币目标检测数据集 数据规模： - 训练集：5,699张图片 - 验证集：885张图片 - 测试集：414张图片 分类类别： - Plastic（塑料制品）：涵盖常见塑料物品的检测 - Bottle（瓶类）：包括各类塑料瓶及其他瓶型 - Coin（硬币）：多国硬币的识别与定位 标注格式： YOLO格式标注，包含边界框坐标及类别标签，适配主流目标检测框架 二、适用场景 环保回收系统开发： 支持构建智能垃圾分类模型，精准识别塑料制品与瓶类，助力自动化分拣流水线建设。 零售自动化设备： 适用于自动售货机硬币识别模块开发，提升支付系统的准确性与可靠性。 计算机视觉教学： 提供多目标检测场景，适合目标检测算法教学与实验验证。 工业质检应用： 可用于塑料制品生产线中的缺陷检测或产品分类场景。 三、数据集优势 类别覆盖精准： 包含塑料制品、瓶类、硬币三大垂直类别，覆盖环保、零售等核心应用场景需求。 标注质量优异： 严格校验的YOLO格式标注，边界框定位精准，支持高精度目标检测模型训练。 场景多样性丰富： 数据包含不同光照条件下的硬币、多角度瓶体形态、多样化塑料制品，增强模型泛化能力。 工业适配性强： 数据规模适配工业级模型训练需求，支持从实验研究到实际部署的全流程开发。
processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file
07-22
根据您提供的配置文件，这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置（processor_cfg）和命令行参数配置（argparse_cfg）。 处理器配置包括以下内容： - type：指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference"，这可能是一个自定义的处理器类型。 - gpus：指定使用的GPU数量为1。 - worker_per_gpu：指定每个GPU的worker数量为1。 - video_file：指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。 - save_dir：指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。 检测配置（detection_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。 - checkpoint_file：指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。 - bbox_thre：指定检测目标的边界框阈值为0.8。 估计配置（estimation_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。 - checkpoint_file：指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。 - data_cfg：指定姿态估计模型的数据配置，包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。 命令行参数配置（argparse_cfg）包括了一些命令行参数的绑定，用于从命令行传递参数给处理器配置。 例如，您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo： ``` python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e ``` 请注意，以上仅为示例，具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同，具体取决于实际情况。 如果您有进一步的问题，请提供更多细节，我将尽力帮助您。
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