分类数据库下的文章

2024-09-04

Oracle支持表的分区，这意味着表可以分解为更小、更易管理的部分。这种分区可以是范围分区、列表分区、哈希分区或组合分区。

以下是创建范围分区表的示例：




CREATE TABLE sales (
    sales_id NUMBER(4),
    product_id NUMBER(4),
    sale_date DATE,
    quantity NUMBER(3)
)
PARTITION BY RANGE (sale_date) (
    PARTITION sales_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2024', 'DD-MON-YYYY'))
);

在这个例子中，sales表按销售日期分区，每个季度一个分区。

要查询分区表中的数据，可以使用如下查询：




SELECT * FROM sales PARTITION (sales_q1);

在这个查询中，我们查询sales\_q1分区。

要添加新的分区，可以使用ALTER TABLE语句：




ALTER TABLE sales ADD PARTITION sales_q5 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2024', 'DD-MON-YYYY'));

在这个例子中，我们添加了一个新的分区sales\_q5。

要删除分区，可以使用ALTER TABLE语句：




ALTER TABLE sales DROP PARTITION sales_q1;

在这个例子中，我们删除了sales\_q1分区。

以上就是Oracle分区表的基本操作，包括创建分区表、查询分区数据、添加分区和删除分区。

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mongoDB安全认证

System

2024-09-04

所有,数据库

在MongoDB中设置安全认证主要涉及以下几个步骤：

启动MongoDB实例时开启认证模式。
连接到MongoDB。
创建管理员用户。
创建普通用户并授权。
重新启动MongoDB实例以强制认证。

以下是具体的操作步骤和示例代码：

开启认证模式
在MongoDB配置文件中（通常是mongod.conf），添加以下行：
```
security:
  authorization: enabled
```
连接到MongoDB shell
```
mongo
```

创建管理员用户




use admin
db.createUser({
  user: 'admin',
  pwd: 'adminpassword',
  roles: [{ role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin' }]
});

创建普通用户并授权




use yourdb
db.createUser({
  user: 'normaluser',
  pwd: 'normalpassword',
  roles: [{ role: 'readWrite', db: 'yourdb' }]
});

重新启动MongoDB实例
```
sudo service mongod restart
```

在重新启动MongoDB后，所有连接都需要使用新创建的用户进行认证：




mongo -u normaluser -p normalpassword --authenticationDatabase yourdb

以上步骤和代码仅供参考，具体操作可能因MongoDB的版本和操作系统而异。

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6. Django 深入模板

System

2024-09-04

所有,数据库

在Django中，深入理解模板是非常重要的，因为模板是表达数据和逻辑的主要方式。以下是一些关于Django模板的进阶技巧和示例代码。

模板继承：使用模板继承可以创建一个基本的框架模板，然后在子模板中进行个性化定制。




<!-- base.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>{% block title %}My Site{% endblock %}</title>
</head>
<body>
    <header>
        <!-- 头部信息 -->
    </header>
    
    <main>
        {% block content %}
        <!-- 主体内容 -->
        {% endblock %}
    </main>
    
    <footer>
        <!-- 底部信息 -->
    </footer>
</body>
</html>




<!-- child.html -->
{% extends "base.html" %}
 
{% block title %}My Page Title{% endblock %}
 
{% block content %}
<!-- 子模板特有的内容 -->
<h1>Welcome to my page!</h1>
{% endblock %}

自定义模板标签和过滤器：可以创建自定义的模板标签和过滤器来增强模板的功能。




# my_tags.py
from django import template
 
register = template.Library()
 
@register.filter(name='add_str')
def add_str(value, arg):
    return value + arg




<!-- 在模板中使用自定义过滤器 -->
{% load my_tags %}
{{ "Hello"|add_str:" World!" }}  <!-- 输出: Hello World! -->

模板的组件化：通过包含（{% include %}）标签将模板拆分成更小的组件。




<!-- header.html -->
<header>
    <!-- 头部内容 -->
</header>




<!-- 主模板使用包含标签 -->
{% include "header.html" %}
<main>
    <!-- 主体内容 -->
</main>

模板的动态内容：模板中可以包含动态内容，使用{{ 变量 }}来表示。




<!-- 动态内容示例 -->
<h1>{{ welcome_message }}</h1>

模板的循环：使用{% for %}标签在模板中创建循环。




<!-- 循环示例 -->
<ul>
{% for item in items_list %}
    <li>{{ item }}</li>
{% endfor %}
</ul>

模板的条件：使用{% if %}和{% elif %}以及{% else %}标签在模板中创建条件判断。




<!-- 条件判断示例 -->
{% if user.is_authenticated %}
    <p>Welcome, {{ user.username }}!</p>
{% else %}
    <p>Welcome, guest!</p>
{% endif %}

以上代码片段展示了模板继承、自定义标签和过滤器、模板组件化、动态内容展示、循环处理和条件判断在模板中的应用。这些是Django模板开发的核心技术，有助于开发者创建功能丰富、结构清晰的网页模板。

System

2024-09-04

所有,数据库




import sqlite3
import pymysql
 
# 使用SQLite
def sqlite_example():
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()
 
    # 创建表
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (
                      id INTEGER PRIMARY KEY,
                      name TEXT NOT NULL)''')
 
    # 插入数据
    cursor.execute("INSERT INTO user (name) VALUES (?)", ("Alice",))
 
    # 查询数据
    cursor.execute("SELECT * FROM user")
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
 
    conn.commit()
    conn.close()
 
# 使用MySQL
def mysql_example():
    conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='example')
    cursor = conn.cursor()
 
    # 创建表
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (
                      id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
                      name VARCHAR(255) NOT NULL)''')
 
    # 插入数据
    cursor.execute("INSERT INTO user (name) VALUES (%s)", ("Alice",))
 
    # 查询数据
    cursor.execute("SELECT * FROM user")
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
 
    conn.commit()
    conn.close()
 
# 调用函数
sqlite_example()
mysql_example()

这段代码展示了如何使用Python内置的sqlite3库和pymysql库来分别进行SQLite和MySQL的数据库操作。代码中创建了一个名为"user"的表，并展示了如何插入和查询数据。在实际应用中，你需要根据自己的数据库配置（如主机地址、用户名、密码、数据库名等）和需求来修改连接参数。

System

2024-09-04

所有,数据库




# 安装Django Debug Toolbar
pip install django-debug-toolbar
 
# 将debug_toolbar添加到你的INSTALLED_APPS设置中
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'debug_toolbar',
    # ...
]
 
# 在中间件中添加Debug Toolbar中间件
MIDDLEWARE = [
    # ...
    'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
    # ...
]
 
# 如果你使用的是Django 2.x，请在settings.py中添加以下配置
INTERNAL_IPS = [
    # ...
    '127.0.0.1',
    # ...
]
 
# 如果你使用的是Django 3.x或更高版本，Debug Toolbar已支持Django 3.x，不需要额外配置INTERNAL_IPS
 
# 运行收集static命令
python manage.py collectstatic
 
# 重启Django开发服务器
python manage.py runserver

以上代码展示了如何安装和配置Django Debug Toolbar。在配置完成后，重启Django开发服务器，并且确保你的浏览器访问服务器时使用的是内部IP地址，Debug Toolbar将会在页面底部显示渲染时间等调试信息。

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ubuntu重安装libc

System

2024-09-04

所有,数据库

在Ubuntu系统中重装libc6库通常不是必要的，因为它是系统的基础组件，由包管理器自动处理。如果你确实需要重新安装libc6，你可以使用以下命令：




sudo apt-get update
sudo apt-get install --reinstall libc6

这将会重新安装libc6库，并且确保所有依赖正确安装。

然而，强烈建议你只在绝对必要的情况下这么做，并且你需要了解你正在做什么，因为这可能会导致系统不稳定或者其他依赖libc6的软件出现问题。如果你只是遇到了某个特定的软件或者库的问题，你应该寻找是否有更具体的解决方案，比如更新或重新安装有问题的软件包。

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postgresql运行架构

System

2024-09-04

所有,数据库

PostgreSQL的运行架构主要包括以下几个部分：

数据库集群：由一个或多个数据库实例组成，每个实例包含一组数据文件。
Postmaster进程：也称为postgres服务器，是数据库实例的主要进程，负责管理用户连接和数据访问。
数据库实例：由一个Postmaster进程和其相关的共享内存组成，通常与一组数据文件关联。
共享内存：用于不同Postgres进程之间的通信和数据共享，是数据库实例的核心组成部分。
存储扩展：包括文件系统、表空间、数据目录和文件结构。
客户端应用程序：可以是任何能够与PostgreSQL服务器通信的程序，如psql命令行工具、编程语言中的数据库驱动等。

以下是一个简单的PostgreSQL连接示例，使用Python的psycopg2库连接到数据库：




import psycopg2
 
# 连接参数
hostname = 'localhost'
database = 'mydatabase'
username = 'myusername'
password = 'mypassword'
port_id = 5432
 
# 连接数据库
try:
    conn = psycopg2.connect(
        host=hostname,
        dbname=database,
        user=username,
        password=password,
        port=port_id
    )
    # 使用conn创建cursor对象并执行SQL语句
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT version();')
    db_version = cursor.fetchone()
    print(db_version)
    # 关闭cursor和连接
    cursor.close()
    conn.close()
except psycopg2.Error as e:
    print("Unable to connect to the database:", e)

这段代码展示了如何使用Python连接到一个PostgreSQL数据库，并执行一个简单的查询来获取数据库版本信息。

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qt中使用qsqlite连接数据库，却没有在本地文件夹中生成db文件

System

2024-09-04

所有,数据库

如果你在使用Qt的QSqlite数据库，并且没有在本地文件夹中生成db文件，可能的原因和解决方法如下：

数据库连接字符串不正确：确保你在连接数据库时使用了正确的文件路径。例如，如果你想在当前目录下创建或打开一个名为"mydatabase.db"的数据库，你应该使用如下代码：




QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
db.setDatabaseName("./mydatabase.db");
bool ok = db.open();

权限问题：确保你有权限在指定的文件夹中创建文件。如果是在Linux或Mac系统上，可能需要检查文件夹权限。
路径问题：如果你使用的是相对路径，请确保相对路径是相对于正确的工作目录。
驱动未加载：确保Qt的SQLite数据库驱动已经正确加载。可以通过以下代码检查是否加载了SQLite驱动：




QStringList drivers = QSqlDatabase::drivers();
if (!drivers.contains("QSQLITE")) {
    // 驱动未加载，处理错误情况
}

数据库文件已存在并且是一个目录：确保指定的数据库文件路径不是一个已存在的目录。
其他程序锁定文件：确保没有其他程序或进程锁定了数据库文件。

如果以上都不是问题，请提供更多的代码细节以便进一步诊断。

System

2024-09-04

所有,数据库

在Django项目中使用Daphne启动的示例代码如下：

首先，确保你已经安装了Daphne：




pip install daphne

然后，在项目的asgi.py文件中，通常在Django项目的根目录下，你需要定义一个ASGI应用。假设你的Django项目名为myproject，那么asgi.py文件可能如下所示：




import os
from django.core.asgi import get_asgi_application
 
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')
 
application = get_asgi_application()

现在，你可以使用Daphne来运行你的Django项目：




daphne myproject.asgi:application

如果你的Django项目使用了信号或者定时任务，你可能还需要配置对应的工作进程数量，可以通过Daphne的命令行参数来设置，例如：




daphne myproject.asgi:application --port 8000 --proxy-headers --workers 4

这里，--port 8000 设置了Daphne监听的端口为8000，--proxy-headers 使Daphne信任代理服务器传递的头信息，--workers 4 设置了4个工作进程。

以上命令假设你的Django项目已经配置好并且可以通过python manage.py runserver正常运行。使用Daphne可以提供更高效的性能，尤其是在处理长连接和实时通信时。

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Linux 部署 AI 换脸

System

2024-09-04

所有,数据库

在Linux上部署AI换脸通常需要使用一些特定的库，如OpenCV、dlib或者深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。以下是一个基于Python和深度学习框架TensorFlow的简单示例。

安装必要的库：




pip install tensorflow-gpu opencv-python-headless dlib

准备模型，可以使用已经训练好的模型如“face-recognition”库中的模型，或者自己训练。
编写换脸代码：




import cv2
import dlib
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
 
# 加载TensorFlow Hub模型
hub_model = 'https://tfhub.dev/deepmind/deeppixel-celeba/1'
 
# 初始化模型
module = hub.Module(hub_model)
 
# 加载dlib人脸检测器和68点标记点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
 
# 读取图片
def load_image_file(file_path, max_dimension=1024):
    image = cv2.imread(file_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image_shape = image.shape
    image_dims = []
    for dim in image_shape:
        if dim > max_dimension:
            image_dims.append(max_dimension)
        else:
            image_dims.append(dim)
    image = cv2.resize(image, tuple(image_dims), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    return image
 
# 换脸
def swap_faces(source_image_path, target_image_path, output_image_path):
    source_image = load_image_file(source_image_path)
    target_image = load_image_file(target_image_path)
 
    # 检测人脸
    source_faces = detector(source_image, 1)
    target_faces = detector(target_image, 1)
 
    if len(source_faces) < 1 or len(target_faces) < 1:
        raise Exception('No faces found.')
 
    # 获取人脸的68点标记
    source_landmarks = predictor(source_image, source_faces[0])
    target_landmarks = predictor(target_image, target_faces[0])
 
    # 获取变换矩阵
    source_points = np.matrix([[p.x, p.y] for p in source_landmarks.parts()])
    target_points = np.matrix([[p.x, p.y] for p in target_landmarks.parts()])
    transformation_matrix = _get_transformation_matrix(source_points, target_points)
 
    # 应用变换
    source_image_warped = cv2.warpAffine(source_image, transformation_matrix, target_image.shape[:2])
 
    # 融合图像
    alpha = 0.6
    output_image = (1 - alpha) * target_image + alpha * source_image_warped
 
    # 保存结果
    cv2.imwrite(output_image_path, output_image)
 
# 获取变换矩阵的辅助函数
def _get_transformation_matrix(source_points, target_points):
    # 此处应该是用于计算变换矩阵的代码，可以使用OpenCV的函数cv2.estimateRigidTransform()
    pass
 
# 使用模型进行换脸
def transform_image(sour

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