今天小麦苗给大家分享的是在Oracle中，如何定时清理INACTIVE状态的会话？ 在Oracle中，如何定时清理INACTIVE状态的会话？...一般情况下，少量的INACTVIE会话对数据库并没有什么影响，但是，如果由于程序设计等某些原因导致数据库出现大量的会话长时间处于INACTIVE状态，那么将会导致大量的系统资源被消耗，造成会话数超过系统...此时就需要清理那些长时间处于INACTIVE状态的会话。...直接KILL掉INACTIVE的会话。V$SESSION视图中的LAST_CALL_ET字段表示用户最后一条语句执行完毕后到sysdate的时间，单位为秒。...每次用户执行一个新的语句后，该字段复位为0，重新开始记数。可以通过该字段来获得一个连接用户最后一次操作数据库后的空闲时间。推荐使用这种方法来释放INACTIVE状态的会话。
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...： 考虑线程间 Transferable 数据传输 合并连续请求 在运行时拼接公共代码，减少构建打包大小 现在我们将数据瓦片的索引以及查询都放在了 WebWorker 中完成，如果要进一步解放主线程，顶点数据的组装...如果后续支持，配合 SplitChunksPlugin 应该能解决在 Worker 和不同 entry 之间共享代码的问题。
♣ 题目部分 在Oracle中，当自动收集任务运行时，哪些对象会被收集？ ♣ 答案部分 存在缺失和陈旧的统计信息的表、索引和分区会被收集。...当自动收集任务运行时，优先收集缺失统计信息的对象，然后再收集陈旧统计信息的对象。...当表或分区的数据变化量超过10%时，该对象的统计信息变为陈旧。 在Oracle 11g中对统计信息自动收集的功能进行了加强。...在Oracle 10g中，如果表中变更的行数（字典表SYS.MON_MODS_ALL$中记录的INSERT+UPDATE+DELETE的总数）超过表的总行数（SYS.TAB$中记录的目标表总记录数）的10%...在Oracle 10g中，这个10%（STALE_PERCENT）是无法修改的，如果表非常大，那么10%其实是非常多的数据，这就造成统计信息不准确。
常见问题之Golang——在Go中返回的中文文本中包含菱形问号乱码 背景 日常我们开发时，会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家...，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。...开发环境 系统：windows10 语言：Golang golang版本：1.18 内容 错误 在Go中返回的文本中包含菱形问号乱码 这是一个��测试������文本 造成原因： byte转中文时出现多余的...byte没有有效解析为中文导致 解决方案： str := "这是一个测试文本" str2 := []rune(str) fmt.Println(string(str2[:])) // 进行处理后的结果
标准中注册的声明 (建议但不强制使用) ： iss: jwt签发者 sub: jwt所面向的用户 aud: 接收jwt的一方 exp: jwt的过期时间，这个过期时间必须要大于签发时间 nbf: 定义在什么时间之前....连接组成的字符串，然后通过header中声明的加密方式进行加盐secret组合加密，然后就构成了jwt的第三部分。...虎符CTF的WEB（easy_login） 该题开始是一个登录框，经过随意注册一个用户后，再进行登录后提示没有权限登录，这一点我们直接就可以猜测出是要求admin用户登录，然后我们在注册处利用BP抓包放包后可以看到有一串...并且在登录时也会发现该JWT字符会作为身份验证部分与用户名、密码一起通过POST方法表单传递到后端进行验证。...所以可以想到JWT的伪造，同时结合题目的描述与node有关，学习到node 的JWT库的空加密缺陷问题。对普通用户的JWT进行base64解码如下 ? ?
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...如： 垃圾邮件分类：二分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件 情感分析 二分类问题，判断文本情感是积极 (positive) 还是消极 (negative) 多分类问题，判断文本情感属于 {非常消极，消极，中立...，积极，非常积极} 中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯（http://t.cn/RHeSSzM...） 更多应用： 让 AI 当法官（http://t.cn/RHeaczg ）: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类（多分类）和法条分类（多标签分类）。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
在Windows环境中进行远程管理时，确实可能会遇到所谓的“双跳”问题。当我们从一个机器（A）远程连接到另一个机器（B），然后再试图从机器B连接到第三个机器（C），这种情况被称为“双跳”。...在这种情况下，你可能会遇到权限或认证问题，因为默认情况下，我们的凭证不会从机器A传递到机器C。 为解决此问题，可以使用PowerShell的CredSSP（凭据安全服务提供程序）认证。...当我们在远程会话中执行命令时，可以使用-Credential参数指定凭据，以确保命令有正确的权限来访问目标服务器或服务。...总结 通过启用和配置CredSSP，我们可以解决在WinRM远程会话中遇到的“双跳”认证问题。这样，我们就可以从一个远程会话中执行对其他服务器的命令，而不会遇到权限或认证问题。...请注意，虽然CredSSP可以解决“双跳”问题，但它可能会增加安全风险，因为它允许凭据在机器之间传递。在使用CredSSP时，请确保我们了解其安全影响，并按照最佳实践操作。
针对rnn网络训练速度较慢，不方便并行计算的问题，作者提出了一种SRU的网络，目的是为了加快网络的训练。...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...如： 垃圾邮件分类：二分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件 情感分析 二分类问题，判断文本情感是积极(positive)还是消极(negative) 多分类问题，判断文本情感属于{非常消极，消极，中立，积极...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...（除了Opi数据集）； 当feature map的数量大于100时，可能导致过拟合，影响performance，而dropout将减轻这种影响； 在卷积层上进行dropout帮助很小，而且较大的dropout...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
image.png 下面通过几个案例，教你快速学会职场中的常见问题：如何进行文本合并？...【问题1】如何把相同标签，不同ID号合并在同一个单元格，并用斜杠隔开 image.png 首先建立一个新列，给这个新列的列名起名字叫“辅助列1”，在C2单元格里写上公式【=B2】 image.png...image.png 在C2单元格里写上公式【=A2:A6】，并在公式编辑栏选中并按F9键，得到所有业务人员的名字。 image.png 然后把公式中的【={"】和【"}】这些符号删除。...image.png 动态演示图如下： 【总结】 简单的文本合并问题，可以使用F9快捷键来达到目的。...复杂的文本合并问题，可以使用条件判断函数（if），错误值函数（ifeeror），查找函数（find）达到特定条件下的文本合并。 image.png 推荐：人人都需要的数据分析思维
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...但是上面的方法有一个问题，有可能两个原始特征的哈希后位置在一起导致词频累加特征值突然变大，为了解决这个问题，出现了hash Trick的变种signed hash trick,此时除了哈希函数h,我们多了一个哈希函数
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...但是上面的方法有一个问题，有可能两个原始特征的哈希后位置在一起导致词频累加特征值突然变大，为了解决这个问题，出现了hash Trick的变种signed hash trick,此时除了哈希函数h,我们多了一个哈希函数
用户访问客服页面后，会首先与智能客服进行对话，当智能客服给出的回答无法解决用户问题时便会接入人工客服，再由人工客服给出专业的解答。对话完成后，系统根据人工客服会话内容，应用NLP相关技术给出会话类别。...图1-1 智能客服会话与客服会话 二、问题分析 人工客服会话分类时主要使用的数据是客服与用户的文本对话内容，本质上是NLP（自然语言处理）领域中文本分类的问题。...在文本分类任务中，可以通过引入self-attention机制的方式识别长文本中不同词语在不同类别的重要性。...五、总结 文章首先介绍了人工客服会话分类的背景，并从问题分析、数据处理、建模与优化三个部分介绍NLP技术在携程机票人工客服会话分类中的应用。...在问题分析部分，我们讨论了文本分类的几种经典的方法，包括基于统计学特征构建分类模型、采用词向量+深度神经网络构建分类模型、采用预训练语言模型进行分类。数据处理部分，介绍了人工会话数据的预处理方式。
碰到一个奇怪的问题，通过localtime生成本地日期时间打日志，结果日志会出现非北京时间，好奇去查了一个，结果发现此函数是非线程安全函数，原来代码如下： int32_t utc2datetime(uint32...= (uint16_t)p->tm_sec; out_pTime->unWeek = (uint16_t)p->tm_wday; return 0; } localtime，用来获取系统时间，原型在time.h...头文件中，定义如下： struct tm *localtime(const time_t *timep); 在实际应用中，用了2个线程一个统计，一个日志使用此函数，结果就会出现读出的SVC_TIME有的是北京时间...，有的是-8小时的时间，需要使用线程安全函数，localtime_r和localtime_s，localtime_r是linux下线程安全函数，localtime_s是windows下线程安全函数，定义分别如下...struct tm *_tm ); errno_t localtime_s(struct tm* _tm,const time_t *time); 注意：localtime_r和localtime_s的参数是相反的
在 Ubuntu 及其衍生版如 Linux Mint 或任何其他基于 Ubuntu 的发行版中，当你执行 sudo 命令 时，它将提示你输入管理密码。...在第一次执行 sudo 命令后，默认情况下密码将保持 15 分钟，因此你不需要为每个 sudo 命令键入密码。...如果，你因为某种原因觉得 15 分钟太长或太短，你可以在 sudoers 文件中做一个简单的调整。 要设置 sudo 密码超时值，请使用 passwd_timeout 参数。...Defaults env_reset,timestamp_timeout=20 注意：你可以以分钟设置为你所需的任何时间，它会在超时之前一直等待。...如果要为每个执行的 sudo 命令弹出密码提示，你也可以将时间设置为 0，或者通过设置值 -1 永久禁用密码提示。 下面的截图显示了我在 /etc/sudoers 文件中设置的默认参数。
全文导读 对流换热公式是许多工业设备中最重要的换热机制之一，它涵盖了与能源相关的主要课题。多孔介质具有较大的比表面积和强化的流动混合，可以在不同的应用场合增强对流换热。...另一方面，含有纳米颗粒的悬浮液（即纳米流体）大大提高了液体的导热系数。因此，采用纳米流体和多孔材料可以显著提高各种热设备的性能。本文综述了纳米流体在多孔介质中对流换热的研究进展。...在这方面，考虑了三种不同的对流换热过程，包括自然对流、强迫对流和混合对流机制。在许多几何形状中，在热系统中观察到一个最佳纳米颗粒浓度。在三种类型的对流换热中，努塞尔数随达西数的增加而增大。...在自由对流和混合对流过程中，浮力的增加往往会降低传热速率。在自然对流中，Nusselt数与孔隙度成反比关系。...2.png 图2 Hartmann数对（a）等温线（b）X方向速度（c）z方向速度的影响，当Ra=104，Da=100，ϕ = 0.04；左侧轮廓线（Ha=0），右侧轮廓线（Ha=60） 2.一些学者研究了在多孔材料中使用纳米流体时
♣ 题目部分 在Oracle中，当收集表的统计信息时应该注意哪些问题？...⑧ 内部对象统计信息：在明确诊断出系统已有的性能问题是因为X$表的内部对象统计信息不准引起的，这个时候就应该收集X$表的内部对象统计信息，其它情形就不要收集了。...如果表中的数据倾斜度较大，那么收集直方图能最大程度的帮助优化器计算出准确的Cardinality，从而避免产生差的执行计划；再进一步，如果存在倾斜的多个列共同构成了Predicate里的等值连接且这些列间存在较强的列相关性的话...如果取值为FALSE，那么表示将统计信息对象相关的所有Cursor全部失效，目标SQL语句在下次执行时就会使用硬解析。...如果设置为AUTO_INVALIDATE，那么Oracle自己决定Shared Cursor失效动作，当SQL再次执行时间距离上次收集统计信息的时间超过5小时（隐含参数“_OPTIMIZER_INVALIDATION_PERIOD
程序的执行时间定义为系统执行任务所花费的时间。 众所周知，任何程序都需要一些执行时间，但我们不知道需要多少时间。...因此，不用担心，在本教程中，我们将通过使用datetime模块来学习它，并且还将看到查找大量因数的执行时间。 用户将提供大量的数字，我们必须计算数字的阶乘，也必须找到阶乘程序的执行时间 。...Algorithm to find the execution time of a factorial program: 查找阶乘程序的执行时间的算法： Initially, we will...要知道执行时间只需找到t_end和t_start即t_end之间的区别- t_start。 ...阶乘执行时间的输出格式为“小时：分钟：秒。微秒” 。
为了使页面看起来更美观，我开始着手对CSS的学习，在刚开始的学习过程中也确实遇到了许多问题，现在我把他们集中总结。...图2.1.2内容超出盒子范围时 问题二：（待解决）盒子中文本换行的规则？我原本以为空格会导致换行，但后来发现好像跟空格没有什么关系，如图： ? 图2.1.3盒子的代码 ?...图2.1.4盒子中文本的换行情况 （2）CSS border中遇到的问题： 问题一：（已解决）在学习盒子模型时，对这样一行代码“border:30pxsolid gray”中“solid”一词存在困惑：...图2.2.2菜鸟实例 实例中的“one”可以理解为这个边框的“身份”，当边框数量＞1时可快速区分各边框。...问题四：（已解决）在设置border-color时，没有特别说明border-color是什么颜色的边框显什么色？下面我们仍然通过对比来寻找答案，如图： ?
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