mysql的冷门操作

mysql自动备份示例脚本

#!/bin/sh
currDate=`date "+%Y-%m-%d"`;
#echo "当前的日期:"${currDate};
#i="5"; 
#echo "这是一个测试的时间:"$i ; 
bakfolder="sql-"${currDate} ;
# 删除原目录
rm -rf $bakfolder;
# 创建新目录
mkdir $bakfolder
echo "目录为:"$bakfolder
# 进入到目录中
cd $bakfolder;
# sql文件
sqlFile="carcon-"${currDate};
# 导出数据
mysqldump -u aaa -p123! carcon > $sqlFile.sql
# 打包
tar -czvf $sqlFile.tar.gz $sqlFile.sql ; 
# 删除原文件
rm -rf $sqlFile.sql ;
echo "备份成功:" + $bakfolder;

使用navicat创建触发器

new是固定的写法,点后面跟的是列名

### 关于YOLOv11与Gradio集成及使用 目前提及的是YOLOv8与Google Colab的独特集成优势[^1],然而对于YOLOv11以及其与Gradio的集成方面,虽然官方文档可能尚未提供直接的支持说明,基于模型开发的趋势和技术社区常见的实践方式可以推测并指导如何实现这一目标。 #### 使用Gradio创建YOLOv11演示应用 为了使YOLOv11能够在Gradio界面中运行,通常需要完成几个关键步骤: - **加载预训练模型**:确保能够正确导入YOLOv11库,并通过API加载所需的预训练权重文件。 - **定义推理函数**:编写一个Python函数来处理输入图像数据,调用YOLOv11进行预测,并返回检测到的对象及其位置信息。 - **启动Gradio接口**:利用Gradio提供的简单易用的API构建图形化用户界面,允许上传图片或视频流作为输入源,并展示实时的结果反馈。 下面是一个简单的代码示例用于展示上述过程: ```python import gradio as gr from yolov11 import load_model, predict_image # 假设这是YOLOv11的相关模块 def inference(image): model = load_model('path_to_yolov11_weights') result = predict_image(model, image) return result gr.Interface(fn=inference, inputs=gr.inputs.Image(type="pil"), outputs='label', live=True).launch() ``` 此脚本假设存在`yolov11.py`这样的文件包含了必要的类和方法去初始化YOLOv11实例(`load_model`) 和执行单张图片上的对象识别 (`predict_image`)。实际项目里这些细节会依据具体框架版本有所变化。 需要注意的是,在尝试任何新的深度学习架构之前,应该查阅最新的研究论文、开发者指南或是GitHub仓库中的README文件获取最准确的信息和支持材料。
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