数据库备份

MySQL数据库备份与还原

package xk;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;


public class DbOperate {

	/**
	 * 备份数据库db
	 * 
	 * @param root
	 * @param pwd
	 * @param dbName
	 * @param backPath
	 * @param backName
	 */
	public static void dbBackUp(String root, String pwd, String dbName, String backPath, String backName)
			throws Exception {
		String pathSql = backPath + backName;
		File fileSql = new File(pathSql);
		// 创建备份sql文件
		if (!fileSql.exists()) {
			fileSql.createNewFile();
		}
		// mysqldump -hlocalhost -uroot -p123456 db > /home/back.sql
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		sb.append("mysqldump");
		sb.append(" -h127.0.0.1");
		sb.append(" -u" + root);
		sb.append(" -p" + pwd);
		sb.append(" " + dbName + " >");
		sb.append(pathSql);
		System.out.println("cmd命令为:" + sb.toString());
		Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
		System.out.println("开始备份:" + dbName);
		Process process = runtime.exec("cmd /c" + sb.toString());
		System.out.println("备份成功!");
	}

	/**
	 * 恢复数据库
	 * 
	 * @param root
	 * @param pwd
	 * @param dbName
	 * @param filePath mysql -hlocalhost -uroot -p123456 db < /home/back.sql
	 */
	public static void dbRestore(String root, String pwd, String dbName, String filePath) {
		StringBuilder sb = new StringBuilder();
		sb.append("mysql");
		sb.append(" -h127.0.0.1");
		sb.append(" -u" + root);
		sb.append(" -p" + pwd);
		sb.append(" " + dbName + " <");
		sb.append(filePath);
		System.out.println("cmd命令为:" + sb.toString());
		Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
		System.out.println("开始还原数据");
		try {
			Process process = runtime.exec("cmd /c" + sb.toString());
			InputStream is = process.getInputStream();
			BufferedReader bf = new BufferedReader(new InputStreamReader(is, "utf8"));
			System.out.println("test" + bf.readLine());
			String line = null;
			while ((line = bf.readLine()) != null) {
				System.out.println(line);
			}
			is.close();
			bf.close();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println("还原成功!");
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		String backName = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date()) + ".sql";
		DbOperate.dbBackUp("root", "123456", "demo", "D:/", backName);
		dbRestore("root", "123456", "db", "D://2019-11-13-17-11-14.sql");
	}

}

oracle数据库备份

package xk;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class OracleDatabaseBackup {

	/**
	 * Java代码实现Oracle数据库导出
	 * 
	 * @author GaoHuanjie
	 * @param userName 进入数据库所需要的用户名
	 * @param password 进入数据库所需要的密码
	 * @param SID      用户所在的SID
	 * @param savePath 数据库导出文件保存路径
	 * @param fileName 数据库导出文件文件名
	 * @return 返回true表示导出成功,否则返回false。
	 */
	public static boolean exportDatabaseTool(String userName, String password, String SID, String savePath,
			String fileName) throws InterruptedException {
		File saveFile = new File(savePath);
		if (!saveFile.exists()) {// 如果目录不存在
			saveFile.mkdirs();// 创建文件夹
		}
		try {

			Process process = Runtime.getRuntime().exec(
					"exp " + userName + "/" + password + "@" + SID + " file=" + savePath + "/" + fileName + ".dmp");

			if (process.waitFor() == 0) {// 0 表示线程正常终止。
				return true;
			}
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return false;
	}

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		if (exportDatabaseTool("dm", "dmdm", "orcl", "d:/BackupDatabase", "oracledb")) {
			System.out.println("数据库成功备份!!!");
		} else {
			System.out.println("数据库备份失败!!!");
		}
	}
}
动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值