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请问谁有SMEMAIL的实例文档.
业余程序员
2008-05-18 07:49:02
各位同志:
请问大家谁有SMEMAIL的实例文档.ASP.NET 的程序的实例文档.
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请问谁有SMEMAIL的实例文档.
各位同志: 请问大家谁有SMEMAIL的实例文档.ASP.NET 的程序的实例文档.
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单
实例
11203数据库迁移升级到新版19c的rac数据库
所有需求全部来自生产实际,源自生产,贴近实战,提高技能。 生产案例生产库A是一台2012年的数据库服务器,存储是戴尔sc8000数据量有20T。数据库版本是11.2.0.3,该数据库是单
实例
数据库。使用操作系统目录存储,没有使用A
SM
存储。需要进行数据库服务器和存储迁移。迁移到新服务器和新存储。迁移到新的rac环境,使用本地方式进行升级。 目标:我们需要迁移数据库A到新服务器,新存储。 源库A数据库版本11.2.0.3数据库类型单
实例
数据存储使用操作系统目录存储,非A
SM
存储容量20TosRhel6 目标库B数据库版本19.19数据库类型Rac数据存储A
SM
容量21TOsRhel7 难点。1-数据库服务器需要进行替换2-存储需要进行替换3-容量大,存储没有多余空间,只能才有原地升级方式4-版本跨度大,需要从11203->11204->1919单
实例
->1919-pdb-rac. 具体步骤1-源服务器数据库命令行创建11203数据库软件2-源服务器数据库命令行创建11203数据库
实例
3-在目标服务器克隆源库11.2.0.3数据软件。并且在目标服务器搭建源库的dg库。4-开始真正的割接,割接的时候没有业务的。激活11203dg为主库。5-升级11203到112046-升级11204到19.197-配置19.19单
实例
数据库为rac数据库中的某个pdb。Over. 针对以前学员提出
文档
不全的意见,其实
文档
都是有的,都已经上传到百度网盘。这次实战课程整理
文档
如下:0-创建源库11203单
实例
1-通过克隆方式在目标服务器rac上面创建11203数据库软件2-在目标库rac数据库上面创建11203的单
实例
的dg3-目标库rac安装11204单
实例
软件和升级11203到112044-11204升级到19c数据库
YOLOv8
实例
分割实战:TensorRT加速部署
PyTorch版的YOLOv8支持高性能实时
实例
分割方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8
实例
分割进行加速和部署,实测推理速度提高3倍以上。 采用改进后的tensorrtx/yolov8的代码,使用TensorRT API构建优化推理引擎 支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, BGR->RGB,归一化)、网络推理在GPU上执行 提供C++和Python的TensorRT加速命令接口 分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的TensorRT加速和部署演示 支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理 提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析
文档
课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构、YOLOv8
实例
分割网络输出、TensorRT基础、CUDA编程方法)、实践篇(Windows和Ubuntu系统上的TensorRT加速部署演示)、代码解析篇(YOLOv8
实例
分割的TensorRT加速的代码解析) 。本课程提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析
文档
。
Java中的日志系统
本课程讲师为清华硕士,曾就职于甲骨文等多家知名IT公司,有丰富的开发实战经验,内容条理,讲解清晰,声音甜美。内容包括从Java中的日志系统(1),(2),(3)三部分内容。时长(分):75视频频内容:1.从Log4j的使用讲起: Log4j的工作原理 Log4j中的日志器Logger Log4j中的扩展器Appender Log4j中的布局器Layout 在工程中加载Log4j Log4j的配置
实例
2.常见的Commons-logging Commons-logging的原因 Commons-logging的工作原理 Commons-logging的
实例
3.强大的slf4j Slf4j的原因及场景 Slf4j的工作原理 Slf4j的
实例
视频特点:原创,多年经验总结,精选最具价值实用技法,短小精干。视频预览版网址:http://you.video.sina.com.cn/vlist/1228202454.html
MySQL 多
实例
安装 及配置主从复制实验环境
Re: MySQL 多
实例
安装 及配置主从复制实验环境================================================== 多
实例
的各种安装方式,包括多配置文件启动或单配置文件启动等等,异常的繁杂,同时又要配置在多
实例
下的主从复制关系,作为后续实验的基础环境。或者以此为基础,在生产环境中读懂公司前辈留下的代码等,都非常的重要。 本章视频就是将多
实例
在CentOS 6.x或7.x下的各种情况基本罗列,依据视频的步骤和提供的代码,可以完整的实现每个步骤的效果,做好快照为后续MySQL各项架构搭建,准备好基础环境。 (本章提供完整实操代码)
Mask R-CNN图像
实例
分割实战:训练自己的数据集
Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像
实例
分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。本课程有三个项目案例实践:(1) balloon
实例
分割 :对图像中的气球做检测和分割(2) pothole(单类物体)
实例
分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割(3) roadscene( 多类物体)
实例
分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像
实例
分割的测试结果:下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像
实例
分割的测试结果:下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像
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