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ORA-12505: TNS: 监听程序当前无法识别连接描述符中所给出的SID等错误解决方法【连接本机】

遇到这个问题首先考虑检查配置文件listener.ora和tnsnames.ora。1 listener.ora文件获取电脑主机名称:可通过dba登录sqlplus利用selectHOST_NAMEfromv$instance;语句查询主机名模板如下: SID_LIST_LISTENER=(SID_LIST=(SID_DESC=(SID_NAME=CLRExtProc)(ORACLE_HOME=D:\app\Lenovo\product\11.2.0\dbhome_1)(PROGRAM=extproc) (ENVS="EXTPROC_DLLS=ONLY:D:\app\Lenovo\produc

100万悬赏AI界喜剧之王!北邮、南洋理工等发布「沙雕视频」数据集FunQA:用算法学习人类幽默

人们很容易就能在反直觉视频(幽默的、创意的、充满视觉效果的视频)中获得愉悦感,这吸引力不仅来自于视频对人类的视觉感官刺激,更来自于人类与生俱来的理解和发现快乐的能力,即能够理解并在出乎意料和反直觉的时刻找到乐趣。然而,尽管今天的计算机视觉模型取得了重大进步,但问题仍然存在:视频模型能够「理解」视频中的幽默或创造力吗?目前的视频问答(VideoQA)数据集仍集中于常见的、不太令人惊讶的视频和简单的任务(如Multi-choice,Open-end)。仅仅回答出视频中简单的人事物(What,Who,Howmany,etc.)显然是不足以为理解视频提供帮助的。常用的视频问答数据集包括YouCook2

TextBox添加鼠标按下、失去焦点、鼠标移动等事件及重写

TextBox添加鼠标按下、失去焦点、鼠标移动等事件及重写方法1://xaml//文本框焦点失去事件publicICommandTBSeriesDescriptionLostFocusCommand{get;privateset;}//鼠标按下事件publicICommandTBSeriesDescriptionPreviewMouseDownCommand{get;privateset;}//初始化TBSeriesDescriptionLostFocusCommand=newDelegateCommand(TBSeriesDescriptionLostFocusCommand_Execute

Moleculer 是一款基于 Node.js 的高性能微服务框架。它具有高度的模块化设计,并内置丰富的功能特性,如:服务发现、负载均衡、熔断降级、消息分发、可观测性、请求跟踪、数据验证、多语言支持等

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Moleculer是一款基于Node.js的高性能微服务框架。它具有高度的模块化设计,并内置丰富的功能特性,如:服务发现、负载均衡、熔断降级、消息分发、可观测性、请求跟踪、数据验证、多语言支持等。它可以帮助开发者在构建大型分布式应用时节省时间和资源。Moleculer提供了一系列的工具来帮助开发者快速实现业务逻辑,包括脚手架、API网关、CLI和监控仪表板等。本文将通过以下几个方面对Moleculer进行介绍:特性概述:介绍Moleculer的主要特性安装使用:从GitHub上下载安装Moleculer并简单介绍如何使用服务发现:介绍Moleculer服务发

Git常用命令及在Idea中如何使用创建分支等,详讲带图[保姆级]

文章目录Git在Git命令行中执行下面命令:设置基本信息获取Git仓库Git工作区暂存区版本库概念工作状态远程仓库操作分支操作标签分类Idea中使用推送到远程仓库(提交并且推送)分支操作Git在Git命令行中执行下面命令:设置基本信息设置用户信息gitconfig--globaluser.name“昵称”gitconfig--globaluser.email"邮箱”查看配置信息gitconfig--list获取Git仓库获取Git仓库常用两种方式在本地初始化一个Git仓库(不常用)获取Git仓库-在本地初始化Git仓库-->步骤如下:1.在任意目录下创建一个空目录(例如repo1)作为我们的本

YOLO数据集实现数据增强的方法(裁剪、平移 、旋转、改变亮度、加噪声等)

前言最近我在做论文实验时从MSCOCO数据集中筛选了符合条件的1260张图片,但数据样本太少了,于是我就利用数据增强的方法实现了带标签的样本扩充,最后扩充为7560张图片。本文就来记录一下过程,有不懂的地方欢迎留言噢~目录前言👥一、什么是数据增强👥二、数据增强的作用👥三、常见的数据增强👥四、如何在YOLO中实现数据增强第①步前期准备 第②步加入数据增强的代码第③步运行 第④步将xml文件转化为txt文件🌟本人YOLOv5系列导航👥一、什么是数据增强    数据增强是一种重要的机器学习方法之一,是基于已有的训练样本数据来生成更多的训练数据,其目的就是为了使扩增的训练数据尽可能接近真实分布的数据,

SQL 50 题(MySQL 版,包括建库建表、插入数据等完整过程,适合复习 SQL 知识点)

目录1.建库建表2.插入数据3.SQL50题3.1.✨SQL01——查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数3.2.SQL02——查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数3.3.SQL03——查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号、学生姓名和平均成绩3.4.✨SQL04——查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩(包括有成绩的和无成绩的)3.5.SQL05——查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的总成绩3.6.SQL06——查询"李"姓老师的数量3.7.✨SQL07——查询学过"张三"老师授课的同学的信息3.8.SQL0

Linux :: 内容过滤指令【3】:grep 指令【详解】:在指定文件中过滤搜索信息、(模糊)查找包含指定字符串的内容!(如:系统故障时,查看操作日志信息等情景)

前言:本篇是Linux基本操作篇章的内容!笔者使用的环境是基于腾讯云服务器:CentOS7.664bit。学习集:C++入门到入土!!!学习合集Linux从命令到网络再到内核!学习合集注:find指令常与grep指令在面试中被提及,需让你回答异同!目录索引:1.基本语法、功能及使用方式2.基本用法示例:过滤查找内容3.「-v」:反向过滤掉指定内容输出4.其他简单可选参数4.1「-i」:不区分大小写过滤查找4.2「-j」:顺带输出行号5.补充说明:关联正则表达式6.相关文章或系列推荐1.基本语法、功能及使用方式1.1基本语法基本语法:grep[option]搜寻字符串文件1.2功能及使用方式功能

Java 基于 Apache ECharts 实现:柱状图、折线图、环形图等案例

Java基于ApacheECharts实现:柱状图、折线图、环形图等案例柱状图效果图源代码!DOCTYPEhtml>html> head> metacharset="utf-8"> metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge"/> metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"/> title>/title> !--01导入js--> !--scriptsrc="js/echarts.min.js">/script>--> scriptsrc=

ios - UIImagePickerController 仅显示 Videos 文件夹,不显示 Selfies 和 Slo-mo 等其他文件夹

当使用UIImagePickerController时,我可以使用以下代码过滤视频以仅显示iOS12(也适用于iOS10+):picker.allowsEditing=falsepicker.mediaTypes=["public.movie"]picker.sourceType=.photoLibraryif#available(iOS11.0,*){picker.videoExportPreset=AVAssetExportPresetPassthrough}present(picker,animated:true,completion:nil)但是显示了很多iOS默认文件夹,比如