概述 我们知道,影响一个B/S应用性能的因素,粗略地说,有以下几个大的环节: 1. 客户端环节 2. 网络环节(可能包括WAN和LAN) 3. 应用及中间层环节 4. 数据库层环节 能够对各个环节的问题进行"贯穿"的诊断,才能算是"端到端"的诊断. 能够进行这种类型的诊断的工具很多,我们后面会分别介绍,今天只是给大家看看利用Oracle的工具软件进行从最前端到最后端的应用性能诊断的例子. 涉及的Oracle软件产品有以下几个: RUEI(真是的客户体验洞察) EM1…

本文仅用于学习交流,商业用途请支持正版!转载请注明:http://www.cnblogs.com/mxbs/p/6217152.html 第一步,创建表空间 以SYS/sys账户和SYSDBA身份登录OEM,通过"管理"-"数据库管理"-"存储"-"表空间"打开表空间创建界面, 选择"创建",进入"创建 表空间"界面, 在"创建 表空间"界面"一般信息&qu…

本文仅用于学习交流,商业用途请支持正版!转载请注明:http://www.cnblogs.com/mxbs/p/6217151.html 数据库的创建 打开"所有程序"-"Oracle - OraDb10g_home2"-"配置和移植工具"-"Database Configuration Assistant",启动数据库创建界面, 单击"下一步(N)", 选择"创建数据库",单击&quo…

http://blog.csdn.net/luowangjun/article/details/5627102利用Oracle审计功能来监测试环境的变化 做过测试的人都应该会碰到这样的情况:测试发现的bug在开发机器上没有出现,显然这是环境差异的原因.相当多情况下,因为测试使用的数据库结构和开发使用的数据库结构不一致造成的.尤其是一些公司在提交测试版本的时候,注重应用程序的版本提交,往往忽略提交和程序匹配的数据库结构,在这种情况下,如果程序和数据库结构不匹配的话,系统稳定就怪了,就像window…

利用 Oracle EM 企业管理器 进行oracle SQL的优化(自动生成索引) ##应用情景 项目中有大量的SQL,尤其是涉及到统计报表时,表关联比较多,当初开发建表时也没搞好索引关联的,上线后发现查询很低.Oracle自带的EM控制台带有自动优化功能,能给出优化方案,本人主要利用其来给出索引的建立方案,应用上后SQL查询效率大大提高.本人机器上安装的是oracle 11g ##启动EM的环境条件 1. 安装并正常启动oracle 11g 2. 确认oracle控制台的服务是启动的 ![C…

Winform 利用 Oracle.ManagedDataAccess访问Oracle数据库时出现以下错误: Message = "每个配置文件中只允许存在一个 <configSections> 元素,并且,如果存在该元素,它还必须是根 <configuration> 元素的第一个子元素. 出现以上错误时,需调整app.config中配置节点,将configSections的节点放在第一个子元素,入一下配置文件 <?xml version="1.0&quo…

emo场景,以oracle自带库中的表emp为例: select ename,deptno from emp order by deptno; ENAME DEPTNO CLARK 10 KING 10 MILLER 10 SMITH 20 ADAMS 20 FORD 20 SCOTT 20 JONES 20 ALLEN 30 BLAKE 30 MARTIN 30 JAMES 30 TURNER 30 WARD 30 现在想要将同一部门的人给合并成一行记录,如何做呢?如下: ENAME DEPT…

利用Oracle rownum让表排序字段值连续 1.需求说明 表(eval_index)中有字段如下: 表字段 描述 说明 ID 主键 GROUP_ID 分组编号 SORT_NUM 排序序号 按照分值编号并排序:1.2.… 由于删除或其他操作,导致sort_num序号不连续:需要不改变原来的排序,保持其编号连续. 2.利用rownum功能实现 update eval_index a seta.sort_num = ( select b.rn from (select rownum rn ,id…

有时候,我们在执行数据库请求时,需要向数据库传一些应用程序的上下文信息,比如当前应用的用户.举个场景,我们要通过触发器记录对某些关键表的修改日志,日志包括修改的表,字段,字段的值,修改的时间,当然非常重要的是,还要知道是哪个用户修改的.但是触发器是不知道应用系统的用户信息的.怎么将这个信息传递给触发器,或者说让触发器能拿到呢?我们可以利用oracle 的 session context来实现.大家知道,session 就是一次连接到断开连接这个会话周期,并且会话之间是隔离的.1.创建一个用来修改…

10分钟上线 - 利用函数计算构建微信小程序的Server端-博客-云栖社区-阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/435430 函数计算  读写 oss import json import oss2 import requests import time def my_handler(event=None, context=None): # evt = json.loads(event) # creds = context.credentials # 身份验证…

一.简介 iSCSI(internet SCSI)技术由IBM公司研究开发,是一个供硬件设备使用的.可以在IP协议的上层运行的SCSI指令集,这种指令集合可以实现在IP网络上运行SCSI协议,使其能够在诸如高速千兆以太网上进行路由选择.iSCSI技术是一种新储存技术,该技术是将现有SCSI接口与以太网络(Ethernet)技术结合,使服务器可与使用IP网络的储存装置互相交换资料. iSCSI是一种基于TCP/IP 的协议,用来建立和管理IP存储设备.主机和客户机等之间的相互连接,并创建存储区域网…

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/…

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公…

不同于传统的 PC Web 或者是移动 WEB,在腾讯视频客厅盒子端,接大屏显示器(电视)下,许多能流畅运行于 PC 端.移动端的 Web 动画,受限于硬件水平,在盒子端的表现的往往不尽如人意. 基于此,对于 Web 动画的性能问题,仅仅停留在感觉已经优化的OK之上,是不够的,想要在盒子端跑出高性能接近 60 FPS 的流畅动画,就必须要刨根问底,深挖每一处可以提升的方法. 流畅动画的标准 理论上说,FPS 越高,动画会越流畅,目前大多数设备的屏幕刷新率为 60 次/秒,所以通常来讲 FPS 为…

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio…

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区…

如今汽车行业正面对一轮全球范围内新变革周期,这种“变革”一方面来源于在新能源技术.人工智能.信息技术.物联网技术等高新科技地猛烈敲击,另一方面源于全球的经济政策变幻莫测,贸易保护时代地到来,车企深陷发展瓶颈的时候,“生产管理成本增加.同质化竞争激烈.全球供应链短板等问题”成为了亟待解决的难题. K2汽车行业解决方案提供了多种功能强大且灵活,可用于生产.财务和客户关系管理 (CRM) 等,以支持精益业务流程为车企做“保养”,助其乘风破浪. K2汽车解决方案特点 全程追踪方法 通过标准化.规范化的方…

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd…

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有…

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交…

AutoML 即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建,它可以简化机器学习流程,方便更多人利用人工智能技术.近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库 TransmogrifAI.Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar 在 Medium 上撰文介绍了该 AutoML 库,包括工作流程和设计原则等. GitHub 链接:https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Transmo…

转自:https://www.ustack.com/blog/ceph-internal-scrub/ Ceph 的主要一大特点是强一致性,这里主要指端到端的一致性.众所周知,传统存储路径上从应用层到内核的文件系统.通用块层.SCSI层到最后的HBA和磁盘控制器,每层都有发生错误的可能性,因此传统的端到端解决方案会以数据块校验为主来解决(这方面的讨论可以参考SCSI中端到端校验能解决数据完整性问题吗).而在 Ceph 方面,更是加入了 Ceph 自己的客户端和网络.存储逻辑.数据迁移,势必导致更…

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区…

「方案背景」企业管理标准化演进之路 企业的成长离不开标准化,企业的可持续发展更离不开标准化.随着市场竞争的日趋激烈,标准化已经成为企业参与市场竞争的战略性手段,也成为企业可持续发展的重要手段.聚焦到采购管理,标准化一直都是难点和重点,降本增效和阳光透明的改进成为了迫切需求. K2采购端到端流程解决方案(Purchasing to Payment Solution),是以采购管理.预算控制.费用支付为关注点的BPM端到端业务流程解决方案,帮助企业快速提高采购效率,提升采购活动的透明公开,打通数据壁…

企业数字化转型离不开信息技术的支撑,大部分企业的各项业务都会有专业的系统,比如ERP.BI.CRM等.但这些系统往往由于无法融合,造成信息孤岛.数据断层等问题,这阻碍了企业推动数字化转型的进程.如何实现系统间的无缝对接,更好的发挥各系统应用价值,成为众多企业关注的重点. 01 方案背景 作为中国ERP市场的领导者,SAP以供应链.生产制造和财务为核心,为企业在经营.管理等方面提供支持.但是对于每项业务怎么完成?谁参与了?各环节怎么协作?占用了多少资源?创造多少绩效?哪些环节需要优化?仅依靠SAP…

TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈  本文对TVM的论文进行了翻译整理 深度学习如今无处不在且必不可少.这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统,比如 TensorFlow.MXNet.Caffe 和 PyTorch.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中…

 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)   论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection).Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域(Region Proposals)进行分类.和之前的工作相比,Fast R-CNN采用了多种创新技术去提高训练和测试速度,然而它也提高了物体的检测精度.Fast …

Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个: Source 端:数据从上一阶段进入到 Flink 时,需要保证消息精准一次消费. Flink 内部端:这个我们已经了解,利用 Checkpoint 机制,把状态存盘,发生故障的时候可以恢复,保证内部的状态一致性.不了解的小伙伴可以看下我之前的文章: Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析 Sink 端:将处理完的数据发送到下一阶段时,需要保证数据能够准确无误发送到下一阶段. 在 Flink 1.4 版本之前,…

摘要:本文从<Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing>入手,探索解决专有领域的端到端ASR. 本文分享自华为云社区<语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(一)>,原文作者:xiaoye0829 . 对于产品级的自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),能够适应专有领域的语境偏移(contextual bias),是一个很重要的功能.举个例子,对于手机上的ASR,系统要能准确识别出用户说…

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新…