[20161226]关于sys.seg$.txt

最新推荐文章于 2025-09-10 20:20:06 发布
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文章标签： 数据库
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/279579
本文详细介绍了Oracle数据库中不同类型的段及其对应的表和索引如何在文件系统中组织和存储。通过具体实例展示了如何查询和理解SYS.seg$表中的记录，揭示了不同段类型的特点及其实现方式。

[20161226]关于sys.seg$.txt

1.环境:
SYS@book> @ &r/ver1
PORT_STRING                    VERSION        BANNER
------------------------------ -------------- --------------------------------------------------------------------------------
x86_64/Linux 2.4.xx            11.2.0.4.0     Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production

SYS@book> select * from dba_objects where owner='SYS' and object_name='SEG$';
OWNER  OBJECT_NAME          SUBOBJECT_  OBJECT_ID DATA_OBJECT_ID OBJECT_TYPE         CREATED             LAST_DDL_TIME       TIMESTAMP           STATUS  T G S  NAMESPACE EDITION_NAME
------ -------------------- ---------- ---------- -------------- ------------------- ------------------- ------------------- ------------------- ------- - - - ---------- ------------------------------
SYS    SEG$                                    14              8 TABLE               2013-08-24 11:37:35 2013-08-24 11:59:25 2013-08-24:11:37:35 VALID   N N N          1

--小于OBJECT_ID<59的对象,有bootstrap$引导建立.

SYS@book> select * from bootstrap$ where obj#=14;
     LINE#       OBJ# SQL_TEXT
---------- ---------- ------------------------------------------------------------
        14         14 CREATE TABLE SEG$("FILE#" NUMBER NOT NULL,"BLOCK#" NUMBER NO
                      T NULL,"TYPE#" NUMBER NOT NULL,"TS#" NUMBER NOT NULL,"BLOCKS
                      " NUMBER NOT NULL,"EXTENTS" NUMBER NOT NULL,"INIEXTS" NUMBER
                       NOT NULL,"MINEXTS" NUMBER NOT NULL,"MAXEXTS" NUMBER NOT NUL
                      L,"EXTSIZE" NUMBER NOT NULL,"EXTPCT" NUMBER NOT NULL,"USER#"
                       NUMBER NOT NULL,"LISTS" NUMBER,"GROUPS" NUMBER,"BITMAPRANGE
                      S" NUMBER NOT NULL,"CACHEHINT" NUMBER NOT NULL,"SCANHINT" NU
                      MBER NOT NULL,"HWMINCR" NUMBER NOT NULL,"SPARE1" NUMBER,"SPA
                      RE2" NUMBER) STORAGE (  OBJNO 14 TABNO 2) CLUSTER C_FILE#_BL
                      OCK#(TS#,FILE#,BLOCK#)

2.查看:
SYS@book> select * from sys.seg$ where file#=4;
FILE# BLOCK# TYPE# TS# BLOCKS EXTENTS INIEXTS MINEXTS    MAXEXTS EXTSIZE EXTPCT USER# LISTS GROUPS BITMAPRANGES CACHEHINT SCANHINT HWMINCR  SPARE1     SPARE2
----- ------ ----- --- ------ ------- ------- ------- ---------- ------- ------ ----- ----- ------ ------------ --------- -------- ------- ------- ----------
    4    130     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645         0        0   87106 4325633
    4    138     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645         0        0   87107 4325633
    4    146     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645         0        0   87108 4325633
    4    154     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645         0        0   87109 4325633
    4    162     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645         0        0   87111 4325633
    4    170     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88489 4325633
    4    178     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88490 4325633
    4    186     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88491 4325633
    4    194     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88492 4325633
    4    202     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88493 4194561
    4    210     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88494 4325633
    4    218     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88495 4325633
    4    226     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88496 4325633
    4    234     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88497 4325633
    4    242     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88498 4194561
    4    250     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88488 4194561
    4    258     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88499 4325633
    4    266     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88500 4325633
    4    274     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88501 4325633
    4    282     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88502 4325633
    4    290     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88503 4325633
    4    298     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88504 4325633
    4    306     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88505 4325633
    4    314     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88506 4325633
    4    322     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88507 4325633
    4    330     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88508 4325633
    4    338     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88509 4325633
    4    346     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88510 4325633
    4    354     8   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88511 4325633
    4    362     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88512 4325633
    4    370     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88513 4325633
    4    378     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88514 4325633
    4    386     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88515 4325633
    4    450     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88539 4325633
    4    458     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88540 4325633
    4    466     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88541 4325633
    4    474     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88542 4325633
    4    482     5   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88538 4325633
    4    490     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88543 4325633
    4    498     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88544 4325633
    4    506     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88545 4325633
    4    514     6   4      8       1       8       1 2147483645     128      0    85     0      0   2147483645         0        0   88546 4325633
42 rows selected.

SYS@book> @ &r/which_obj 4 130
OWNER  SEGMENT_NAME         PARTITION_NAME SEGMENT_TYPE TABLESPACE_NAME  EXTENT_ID    FILE_ID   BLOCK_ID      BYTES     BLOCKS RELATIVE_FNO
------ -------------------- -------------- ------------ --------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
SCOTT  DEPT                                TABLE        USERS                    0          4        128      65536          8            4

SYS@book> @ &r/which_obj 4 138
OWNER  SEGMENT_NAME         PARTITION_NAME SEGMENT_TYPE TABLESPACE_NAME  EXTENT_ID    FILE_ID   BLOCK_ID      BYTES     BLOCKS RELATIVE_FNO
------ -------------------- -------------- ------------ --------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
SCOTT  PK_DEPT                             INDEX        USERS                    0          4        136      65536          8            4
--可以看出type#=5对应是表,type#6=对应索引.
--如果仔细检查可以里面记录的是段的块头.实际上如果全表扫描开始扫的就是段头.段头坏了,全表扫描可能失败.

SYS@book> select SEGMENT_NAME,SEGMENT_TYPE,TABLESPACE_NAME,HEADER_FILE,HEADER_BLOCK from dba_segments where owner='SCOTT' and header_file=4;
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE TABLESPACE_NAME HEADER_FILE HEADER_BLOCK
------------ ------------ --------------- ----------- ------------
DEPT         TABLE        USERS                     4          130
EMP          TABLE        USERS                     4          146
SALGRADE     TABLE        USERS                     4          162
PK_DEPT      INDEX        USERS                     4          138
PK_EMP       INDEX        USERS                     4          154

SYS@book> @ &r/which_obj 4 178
OWNER  SEGMENT_NAME         SEGMENT_TYPE TABLESPACE_NAME  EXTENT_ID    FILE_ID   BLOCK_ID      BYTES     BLOCKS RELATIVE_FNO
------ -------------------- ------------ --------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
OE     SYS_LOB0000088489C00 LOBSEGMENT   USERS                    0          4        176      65536          8            4
       004$$
--type#=8对应LOB类型.

SYS@book> @ &r/which_obj 4 186
OWNER  SEGMENT_NAME         SEGMENT_TYPE TABLESPACE_NAME  EXTENT_ID    FILE_ID   BLOCK_ID      BYTES     BLOCKS RELATIVE_FNO
------ -------------------- ------------ --------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
OE     SYS_IL0000088489C000 LOBINDEX     USERS                    0          4        184      65536          8            4
       04$$

--lob类型的索引也是type#=6.看看当前的数据库存在几种类型:

SYS@book> select distinct type# from sys.seg$ --where file#=4;
TYPE#
-----
    1
    6
    5
    8
   10

--还有2种类型1,10,看看到底是什么段.

-- type#=1
SYS@book> select * from sys.seg$ where type#=1;
     FILE#     BLOCK#      TYPE#        TS#     BLOCKS    EXTENTS    INIEXTS    MINEXTS    MAXEXTS    EXTSIZE     EXTPCT      USER#      LISTS     GROUPS BITMAPRANGES  CACHEHINT   SCANHINT    HWMINCR     SPARE1     SPARE2
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
         1        128          1          0          8          1         14          1      32765          7          0          0          0          0   2147483645          0          0          0    4194307

SYS@book> @ &r/which_obj 1 128
OWNER  SEGMENT_NAME         SEGMENT_TYPE       TABLESPACE_NAME                 EXTENT_ID    FILE_ID   BLOCK_ID      BYTES     BLOCKS RELATIVE_FNO
------ -------------------- ------------------ ------------------------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
SYS    SYSTEM               ROLLBACK           SYSTEM                                  0          1        128      65536          8            1
--type#=1 是系统回滚段.

SYS@book> select * from sys.seg$ where type#=10;
FILE#     BLOCK#      TYPE#        TS#     BLOCKS    EXTENTS    INIEXTS    MINEXTS    MAXEXTS    EXTSIZE     EXTPCT      USER#      LISTS     GROUPS BITMAPRANGES  CACHEHINT   SCANHINT    HWMINCR     SPARE1     SPARE2
----- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
    3        144         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          2    4194307
    3        160         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          3    4194307
    3        176         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          4    4194307
    3        192         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          5    4194307
    3        208         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          6    4194307
    3        224         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          7    4194307
    3        240         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          8    4194307
    3        256         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          9    4194307
    3        272         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0         10    4194307
    3        128         10          2          8          1         16          2      32765          8          0          0          0          0            0          0          0          1    4194307
10 rows selected.

SYS@book> @ &r/which_obj 3 128
OWNER  SEGMENT_NAME         SEGMENT_TYPE       TABLESPACE_NAME                 EXTENT_ID    FILE_ID   BLOCK_ID      BYTES     BLOCKS RELATIVE_FNO
------ -------------------- ------------------ ------------------------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
SYS    _SYSSMU1_3724004606$ TYPE2 UNDO         UNDOTBS1                                0          3        128      65536          8            3

--type#=10 , 是用户回滚段(普通回滚段)

3.测试mssm的表空间看看:
CREATE TABLESPACE tea DATAFILE
  '/mnt/ramdisk/book/tea01.dbf' SIZE 10M AUTOEXTEND ON NEXT 1280K MAXSIZE UNLIMITED
LOGGING
ONLINE
EXTENT MANAGEMENT LOCAL AUTOALLOCATE
BLOCKSIZE 8K
SEGMENT SPACE MANAGEMENT manual
FLASHBACK ON;

SCOTT@book> create table deptx tablespace tea as select * from dept;
Table created.

SCOTT@book> create index pk_deptx  on deptx(deptno) tablespace tea;
Index created.

SCOTT@book> select * from sys.seg$ where file#=6;
FILE# BLOCK# TYPE# TS# BLOCKS EXTENTS INIEXTS MINEXTS    MAXEXTS EXTSIZE EXTPCT USER# LISTS GROUPS BITMAPRANGES  CACHEHINT   SCANHINT    HWMINCR     SPARE1     SPARE2
----- ------ ----- --- ------ ------- ------- ------- ---------- ------- ------ ----- ----- ------ ------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
    6    128     5   7      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645          0          0      88921    4325377
    6    136     6   7      8       1       8       1 2147483645     128      0    83     0      0   2147483645          0          0      88922    4325377

SCOTT@book> select SEGMENT_NAME,SEGMENT_TYPE,TABLESPACE_NAME,HEADER_FILE,HEADER_BLOCK from dba_segments where owner='SCOTT' and header_file=6;
SEGMENT_NAME         SEGMENT_TYPE       TABLESPACE_NAME                HEADER_FILE HEADER_BLOCK
-------------------- ------------------ ------------------------------ ----------- ------------
DEPTX                TABLE              TEA                                      6          128
PK_DEPTX             INDEX              TEA                                      6          136

--依旧记录的是文件头.类型与前面一样.

usage.txt-2
huhuoyun的专栏
02-15 1776
局域网共享喇叭 ---------------- $>paprefs #PulseAudio Preferences. $>pavucontrol #Volume Control. 终端快捷键 ---------------- SHIFT+CTRL+v #终端复制. SHIFT+CTRL+c #终端粘贴. SHIFT+CTRL+t #新建标签页. SHIFT+.
learning to seg
08-30
### 关于 "Learning to Seg" 的关键技术点与实践解析 #### 一、Caffe2的编译与安装 **背景介绍：** Caffe2是一款由Facebook开源的深度学习框架，它支持从研究到生产级别的应用，并且具有高性能的特性。在进行深度...
深度解析dba_segments和sys.seg$中的细节差异(上)
congbao6525的博客
05-05 574
今天在查看系统空间使用情况的时候，发现一个细节的问题，自己死磕了一把，还是发现了不少有价值的东西。 事情的起因是我在使用脚本在某个环境中查看每个用户所占有的空间的时候，如果发现有些临时用户占用的空间过大，就需要协调开发去做一些...
深度解析dba_segments和sys.seg$中的细节差异(下)
congbao6525的博客
05-06 215
继续昨天的内容http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1624762/ 我们已经根据dba_segments和sys.seg$的不同发现最后的差距有2T左右，已经定位到了dba_se...
oracle类型介绍,Oracle数据库的段类型详解
weixin_28804379的博客
04-03 709
【IT168 技术文档】Oracle数据库中有多少类型的段，除了常见的TABLE、INDEX之外还有哪些?下面通过Oracle9i的数据字典来探讨Oracle的段类型。SQL> select distinct segment_type from dba_segments;SEGMENT_TYPE------------------CACHECLUSTERINDEXINDEX PARTITIO...
oracle基表是什么意思,seg$基表困惑，求解释
weixin_39572409的博客
04-07 730
本帖最后由 heizistudio 于 2013-6-9 16:36 编辑先看表空间和数据文件分布SQL> select FILE_NAME,FILE_ID,TABLESPACE_NAME from dba_data_files;FILE_NAME FILE_ID TABLESPACE_NAME-----...
[20160228]关于sys.bootstrap$.txt
02-29 174
[20160228]关于sys.bootstrap$.txt --关于sys.bootstrap$，在启动oracle数据库中占用很重要的位置，我以前看eygle，biti的blog，自已以前也探究过， --有许多东西一直...
delete误删基表（seg$）bbed恢复cluster table
lmxx2020的博客
02-26 862
有客户通过delete误删了sys.seg$表的数据，重启数据库，发现数据库不能正常启动。删除命令：delete from sys.seg$ t where ts#=2;跟普通表所在行不一样，存数据的是row 30，没有数据。ckix@5048: 30 《—-连接到30行。从数据块里面获取修复脚本。通过dump删除标识。
logmnr来分析归档日志操作.txt
11-01
SYS.DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(OPTIONS => SYS.DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG); END; ``` 这里，`START_LOGMNR`过程接收一个参数： - `OPTIONS`：指定字典来源为在线数据字典。 ##### 3. 查询LogMiner...
按照上述方案,请将该代码优化修整:from __future__ import annotations import sys sys.path.append("D:/LY/work/DiffV2IR/download-package") sys.path.append("D:/LY/work/DiffV2IR/download-package/CLIP") sys.path.append("D:/LY/work/DiffV2IR/download-package/k-diffusion") sys.path.append("D:/LY/work/DiffV2IR/download-package/stable_diffusion") sys.path.append("D:/LY/work/DiffV2IR/download-package/taming-transformers") import math import random from argparse import ArgumentParser import os import einops import k_diffusion as K import numpy as np import torch import torch.nn as nn from einops import rearrange from omegaconf import OmegaConf from PIL import Image, ImageOps from torch import autocast import shutil import requests import torch from torchvision import transforms from torchvision.transforms.functional import InterpolationMode from blip_models.blip import blip_decoder import json import os from stable_diffusion.ldm.util import instantiate_from_config import json class CFGDenoiser(nn.Module): def __init__(self, model): super().__init__() self.inner_model = model def forward(self, z, sigma, cond, uncond, text_cfg_scale, image_cfg_scale,seg_cfg_scale): cfg_z = einops.repeat(z, "1 ... -> n ...", n=4) cfg_sigma = einops.repeat(sigma, "1 ... -> n ...", n=4) cfg_cond = { "c_crossattn": [torch.cat([cond["c_crossattn"][0], uncond["c_crossattn"][0],uncond["c_crossattn"][0], uncond["c_crossattn"][0]])], "c_concat1": [torch.cat([cond["c_concat1"][0], cond["c_concat1"][0], uncond["c_concat1"][0], uncond["c_concat1"][0]])], "c_concat2": [torch.cat([cond["c_concat2"][0], cond["c_concat2"][0],cond["c_concat2"][0], uncond["c_concat2"][0]])], } out_cond, out_img_cond, out_seg_cond, out_uncond = self.inner_model(cfg_z, cfg_sigma, cond=cfg_cond).chunk(4) return out_uncond + text_cfg_scale * (out_cond - out_img_cond) + image_cfg_scale * (out_img_cond - out_seg_cond)+seg_cfg_scale * (out_seg_cond - out_uncond) def get_text_for_image(image_filename, json_file): with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as infile: image_text_data = json.load(infile) if image_filename in image_text_data: return image_text_data[image_filename] else: return None def load_model_from_config(config, ckpt, vae_ckpt=None, verbose=False): print(f"Loading model from {ckpt}") pl_sd = torch.load(ckpt, map_location="cpu") if "global_step" in pl_sd: print(f"Global Step: {pl_sd['global_step']}") sd = pl_sd["state_dict"] if vae_ckpt is not None: print(f"Loading VAE from {vae_ckpt}") vae_sd = torch.load(vae_ckpt, map_location="cpu")["state_dict"] sd = { k: vae_sd[k[len("first_stage_model.") :]] if k.startswith("first_stage_model.") else v for k, v in sd.items() } model = instantiate_from_config(config.model) m, u = model.load_state_dict(sd, strict=False) if len(m) > 0 and verbose: print("missing keys:") print(m) if len(u) > 0 and verbose: print("unexpected keys:") print(u) return model def load_demo_image(image_size,device,img_url): raw_image = Image.open(img_url).convert('RGB') w,h = raw_image.size transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((image_size,image_size),interpolation=InterpolationMode.BICUBIC), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.48145466, 0.4578275, 0.40821073), (0.26862954, 0.26130258, 0.27577711)) ]) image = transform(raw_image).unsqueeze(0) return image def main(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument("--resolution", default=512, type=int) parser.add_argument("--steps", default=100, type=int) parser.add_argument("--config", default="configs/generate.yaml", type=str) parser.add_argument("--ckpt", default="", type=str) parser.add_argument("--vae-ckpt", default=None, type=str) parser.add_argument("--input", required=True, type=str) parser.add_argument("--output", required=True, type=str) parser.add_argument("--edit", default="turn the RGB image into the infrared one",type=str) parser.add_argument("--cfg-text", default=7.5, type=float) parser.add_argument("--cfg-image", default=1.5, type=float) parser.add_argument("--cfg-seg", default=1.5, type=float) parser.add_argument("--seed", type=int) args = parser.parse_args() #os.makedirs('/home/jovyan/.cache/torch/hub/checkpoints/') #shutil.copy("checkpoint_liberty_with_aug.pth","/home/jovyan/.cache/torch/hub/checkpoints/") config = OmegaConf.load(args.config) model = load_model_from_config(config, args.ckpt, args.vae_ckpt) model.eval().cuda() model_wrap = K.external.CompVisDenoiser(model) model_wrap_cfg = CFGDenoiser(model_wrap) null_token = model.get_learned_conditioning([""]) blip_model = blip_decoder(pretrained="D:/LY/work/DiffV2IR/download-package/model_base_caption_capfilt_large.pth", image_size=384, vit='base') blip_model.eval() seed = random.randint(0, 100000) if args.seed is None else args.seed for root, dirs, files in os.walk(args.input): for file in files: image = load_demo_image(image_size=384, device='cuda',img_url=os.path.join(root,file)) with torch.no_grad(): caption = blip_model.generate(image, sample=True, top_p=0.9, max_length=20, min_length=5) args.edit = "turn the visible image of "+caption[0]+" into infrared" input_image = Image.open(os.path.join(args.input,file)).convert("RGB") input_seg = Image.open(os.path.join(args.input+"_seg",file.split(".")[0]+".png")).convert("RGB") width, height = input_image.size factor = args.resolution / max(width, height) factor = math.ceil(min(width, height) * factor / 64) * 64 / min(width, height) width = int((width * factor) // 64) * 64 height = int((height * factor) // 64) * 64 input_image = ImageOps.fit(input_image, (width, height), method=Image.Resampling.LANCZOS) input_seg = ImageOps.fit(input_seg, (width, height), method=Image.Resampling.LANCZOS) if args.edit == "": input_image.save(os.path.join(args.output,file)) return with torch.no_grad(), autocast("cuda"), model.ema_scope(): cond = {} cond["c_crossattn"] = [model.get_learned_conditioning([args.edit])] input_image = 2 * torch.tensor(np.array(input_image)).float() / 255 - 1 input_seg = 2 * torch.tensor(np.array(input_seg)).float() / 255 - 1 input_image = rearrange(input_image, "h w c -> 1 c h w").to(model.device) input_seg = rearrange(input_seg, "h w c -> 1 c h w").to(model.device) cond["c_concat1"] = [model.encode_first_stage(input_image).mode()] cond["c_concat2"] = [model.encode_first_stage(input_seg).mode()] uncond = {} uncond["c_crossattn"] = [null_token] uncond["c_concat1"] = [torch.zeros_like(cond["c_concat1"][0])] uncond["c_concat2"] = [torch.zeros_like(cond["c_concat2"][0])] sigmas = model_wrap.get_sigmas(args.steps) extra_args = { "cond": cond, "uncond": uncond, "text_cfg_scale": args.cfg_text, "image_cfg_scale": args.cfg_image, "seg_cfg_scale": args.cfg_seg, } torch.manual_seed(seed) z = torch.randn_like(cond["c_concat1"][0]) * sigmas[0] z = K.sampling.sample_euler_ancestral(model_wrap_cfg, z, sigmas, extra_args=extra_args) x = model.decode_first_stage(z) x = torch.clamp((x + 1.0) / 2.0, min=0.0, max=1.0) x = 255.0 * rearrange(x, "1 c h w -> h w c") edited_image = Image.fromarray(x.type(torch.uint8).cpu().numpy()) edited_image.save(os.path.join(args.output,file)) if __name__ == "__main__": main()
05-31
嗯，用户现在遇到了一个关于Python代码的问题，具体是'BertLMHeadModel'对象没有'generate'属性的错误。之前他们尝试使用BLIP模型生成图像描述时出现了这个问题。根据之前的对话，用户可能已经尝试过替换模型或者...
接上面代码，cell_count_output = "/data1/zhaoshutao/projectworkspace/nucleus_recognition/sandiantu_20240716_c2l_card_cyto/run_spot_counts_results" # 细胞核识别之后的所有细胞的坐标 # all_cell_seg_pic = "".join([cell_count_output, "/",sample, "_all_cell_seg_pic.csv"]) # 细胞核识别之后统计好的每一个spot的barcode，组织区域，坐标，细胞数量，细胞核中心坐标，spot间的位置是邻居spot的barcode的组合使用"_"分隔 if sample=="WMQ-627-mSpl": point_cell_count = "".join([cell_count_output, "/WMQ-627-mSpleen_point_counts.csv"]) elif sample in ["WMQ-732-mOva","WMQ-731-mOva"]: sampleova = sample.replace("mOva","mOVA") point_cell_count = "".join([cell_count_output, "/",sampleova, "_point_counts.csv"]) else: point_cell_count = "".join([cell_count_output, "/",sample, "_point_counts.csv"]) point_cell_count_pos = pd.read_csv(point_cell_count,index_col=0) # cell2location解卷积结果，每一行是spot的barcode，每一列是细胞类型，值表示细胞丰度 if c2lpropfile.endswith('.csv'): celltype_Frequency_c2l = pd.read_csv(c2lpropfile,index_col=0) elif c2lpropfile.endswith('.txt'): celltype_Frequency_c2l = pd.read_table(c2lpropfile,index_col=0) else: sys.exit(1) celltype_Frequency_c2l.columns = celltype_Frequency_c2l.columns.str.replace('q05cell_abundance_w_sf_', '') celltype_Frequency_c2l.columns = celltype_Frequency_c2l.columns.str.replace('.', ' ', regex=False) # 打印一下输入的各种信息 print("point_cell_count: ", point_cell_count,"\nc2lpropfile: ", c2lpropfile,"\nsavepath: ", savepath)
03-14
但用户要求回答中的行内数学表达式使用$...$，独立公式用$$...$$，不过这里可能不需要用到，但需注意。 需要检查是否有潜在的问题，比如路径拼接是否正确，特别是样本名称替换时的处理，例如mOva变为mOVA是否正确，...
oracle数据字典详解6,oracle数据字典详解
weixin_29000417的博客
04-07 408
学习笔记：oracle数据字典详解---本文为TTT学习笔记，首先介绍数据字典及查看方法，然后分类总结各类数据字典的表和视图。然后列出一些附例。数据字典系统表，保存在system表空间中。由表和视图组成，由服务器在安装数据库时自动创建，用户不可以直接修改数据库字典，在执行DDL语句时，oracle会自动修改。记录一些表和视图(只读的)，新建的表不要和这空间建在一起(9i以前的版本新用户建的表默认表...
深入解析：TRUNCATE TABLE 的内部原理解析与恢复思路
Enmotech的博客
08-02 5794
关注我们获得更多精彩作者 | 李翔宇，云和恩墨西区交付技术顾问，长期服务移动运营商行业客户精通 oracle 性能优化，故障诊断，特殊恢复领域。摘要众所周知，trunca...
基于SpringBoot和uni-app开发的陪诊陪护软件系统源码
程序员创业中
09-06 1510
中国60岁以上人口已突破3.1亿，独居老人超1.3亿，而一线城市三甲医院日均门诊量超万人次。在这组数据背后，是无数家庭面临的困境：子女异地工作无法陪同父母就医，独居老人因不会操作智能设备在挂号机前徘徊，异地患者因不熟悉流程在医院迷路……当“就医”从个人事务演变为社会难题，陪诊陪护系统正以“专业服务+技术赋能”的双重模式，成为破解这一困局的关键。
从Java全栈开发到微服务架构的实战经验分享
CatchLight的博客
09-09 959
应聘者：我认为最重要的是能够理解业务需求，并将其转化为技术方案。同时，持续学习新技术，保持对行业趋势的关注也很关键。毕竟，技术更新很快，只有不断学习才能跟上节奏。通过这次面试，我们可以看到一位资深Java全栈开发者的专业能力和实践经验。他不仅掌握了多种技术栈，还能在实际业务场景中灵活运用，解决实际问题。同时，他也展现了良好的沟通能力和学习能力，这些都是成为一名优秀工程师的关键素质。
Date、BigDecimal类型值转换
2301_81922209的博客
09-06 448
本文展示了前后端数据交互中日期和数值类型的转换处理。前端输入JSON数据包含日期字符串(yyyy-MM-dd和yyyy/MM/dd格式)和数值，后端通过@JsonFormat注解自动转换为Date类型，BigDecimal类型则用于精确计算。数据库中存储datetime和decimal类型数据。后端处理时，使用工具类对价格和利率进行格式化：价格保留两位小数(四舍五入)，利率转换为百分比格式。最终响应数据将日期转为时间戳或格式化字符串，数值转为格式化字符串，并转换支付方式编码为描述文本。完整流程涵盖数据接收、
Redis哨兵
最新发布
2502_92141759的博客
09-10 456
哨兵的结构如图：：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端。
SAP HANA Scale-out 03：Performance Guide
SAP攻城狮
09-10 952
HEX EngineThe SAP HANA Execution Engine (HEX)是一个查询执行引擎，从长远来看将取代其他SAP HANA引擎，如连接引擎和OLAP引擎.所有功能都整合在HEX中,从而消除不同引擎之间的物化过程。HEX引擎通过在准备阶段创建适当的SQL计划来连接SQL层和存储层。HEX引擎中的数据是流式处理的，因此可以快速获取第一批结果行，而无需等待所有结果行都被处理。HEX引擎中的操作符是管道化的，改进了并行化并可以减少内存消耗。
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