北京灵蜂ETL工具高端系列BeeDIV10.0技术白皮书2021版涵盖产品功能：数据转换、数据联邦、数据同步、大数据集成、Kafka消息流、Web交互、文件同步、工作流调度、Web集成、脚本调度、作业调度、远程调度、集群调度、日志监控、数据安全、数据比对、数据追溯、统计分析；
安装实施、运营维护、产品优势、产品应用

常见问题及处理方案CPU使用率高的问题通过操作系统命令toptopasglance等查看top进程号，确认是系统进程还是oracle应用进程，查询当前top进程执行的操作和sql语句进行分析。
根据进程号获取正在执行的sqlSELECTa.osuser,a.username,b.address,b.hash_value,b.sql_textfromv$sessiona,v$sqltextb,v$processpwherep.spid=&spidandp.addr=a.paddranda.STATUS='ACTIVE'anda.sql_address=b.addressorderbyaddress,piece;数据库无法连接数据库无法连接，一般可能是如下原因造成：（1）数据库宕了（2）监听异常（3）数据库挂起（4）归档目录满（5）数据库或应用主机的网卡出现问题不能正常工作（6）应用主机到数据库主机的网络出现问题。
1、数据库宕了立即启动数据库。
Startup2、监听异常此时一般体现为：监听进程占用CPU资源大；
d监听日志异常。
此时，立即重启监听，监听重启一般能在1分钟之内完成。
Lsnrctlrestart3、数据库挂起立即重启数据库。
Startup4、归档目录满（1）在没有部署OGG数据同步的情况下，立即清理归档日志文件。
（2）如果部署了OGG数据同步，查看OGG正在读取的归档日志文件，立即清理OGG不再需要的日志文件。
5、数据库或应用主机的网卡出现问题不能正常工作。
立即联系主机工程师处理。
6、应用主机到数据库主机的网络出现问题。
立即联系网络维护人员查看。
CRS/GI无法启动对于10g及11gR1版本的CRS问题1、进入/tmp目录下，看是否产生了crsctl.xxxxx文件如果有的话，看文件内容，一般会提示OCR无法访问，或者心跳IP无法正常绑定等信息。
2、如果/tmp目录下没有crsctl.xxxxx文件此时查看ocssd.log文件，看是否能从中得到有价值的信息。
可能的问题：网络心跳不通。
3、/tmp目录无crsctl.xxxxx且日志中没有报错信息，只有停CRS时的日志信息。
此时可能是RAC两个节点对并发裸设备的访问有问题，此时考虑：（1）停掉两个节点的CRS。
（2）两个节点先同时去激活并发VG，然后再激活VG。
（3）重新启动CRS。
对于11gR2的GI问题分析$GRID_HOME/log/nodename目录下的日志文件，看是否能从中找出无法启动的原因。
常见问题：1、心跳IP不同。
2、ASM实例无法启动。
对CRS的故障诊断和分析,参加本文档中RAC部分的MOS文档.数据库响应慢应急处理步骤：（1）找到占用CPU资源大的sql或者模块，然后停掉此应用模块。
（2）如果属于由于种种原因引起的数据库hang住情况，立即重启数据库，此时重启需要约15分钟时间。
重要说明：如果重启数据库的话，会有如下负面影响：（1）要kill掉所有连接到数据库中的会话，所有会话都会回滚。
（2）立即重启的话，不能获取并保留分析数据库挂起原因的信息，在后续分析问题时，没有足够信息用于分析问题产生的根本原因。
一般正常重启的话，都需要手动获取用于分析数据库重启原因的信息，以便编写分析报告，但是在最长情况下，获取日志信息可能就要40分钟时间。
此时一般做systemstatedump，且如果是rac情况的话，需要2个节点都做，且需要做2次或以上。
常规处理步骤，分如下几种情况处理：（1）所有业务模块都慢。
（2）部分业务模块慢。
（3）数据库hang住。
所有业务模块都慢此时首先查看系统资源，看是否属于CPU资源使用率100%的问题，如果是，参考本章“CPU使用率高的问题”解决办法。
如果系统资源正常，那很可能是数据库hang住了，此时参考数据库Hang部分。
部分业务模块慢分析运行慢的模块的sql语句：（1）看是否是新上的sql。
（2）看执行计划是否高效。
（3）优化运行慢的模块的sql语句。
数据库hang住应急处理方式：重启数据库。
常规处理方式：（1）分析alert日志，看是否能从alert日志中，可以很快找到引起问题的原因。
（2）做3级别的hanganalyze，先做一次，然后隔一分钟以后再做一次。
并分析

linux服务器安装配置、linux防火墙关闭、DNS服务器的区域设置、辅助DNS服务器配置，数据同步更新

全国省市区mysql数据库，与国家统计局数据同步,46462条,包含简称，地理位置经纬度，无限分类结构，包含港澳台。
地区含有经纬度

柠檬芯用于无服务器微服务的LemonCoreBootloader通过单个lambda函数支持multiple事件源，如下图所示。
完全支持typescript类型（80％）。
通过DynamoStream支持从DynomoDB到Elasticsearch数据同步。
建筑学具有API+SNS+SQS基本MicroService架构。
NextHandler：处理用户服务的基本控制器方法NextDecoder：从httpMethod+id+cmd到NextHandler映射器NextContext：具有identity初始请求者的上下文。
协议服务支持微服务之间的互通execute()：通过API处理程序执行的lambda同步调用。
notifiy()：SNS处理程序使用lambda回调进行异步调用。
enqueue()：SQS处理

XE7安卓手机开发框架1、主菜单与主界面的切换2、StyleBook的设计3、界面布局4、显示数据界面框架5、编辑界面框架，包括输入框输入的时候键盘问题6、WSDL接口调用，实现数据同步服务器7、DataSet转JSON，JSON转DataSet功能8、报表框架9、查询框架10、单选择框、多选择框、日期选择框11、本地数据库SQLITE的访问及操作、及数据库图片操作12、获取本版号13、提示框、提示汉化14、百度定位15、扫描二维码和条码16、拔电话，（安卓、IOS通用）17、通讯录（ABC滑动）18、汉字拼音码19、版本更新日志20、通知提醒21、分享界面22、安卓版本升级23、PHP的接口调用，实现数据同步服务器24、等待进度条框、等待框25、DATASNAP服务通讯（有电脑测试端）26、多图片之间的切换27、HTTPServer服务器接口（有HTTP电脑测试端）28、选择文件对话框29、图片上传、图片下载30、通知提醒指定到那个窗体31、二维码在线生成32、手机截屏

本系统查询结果完全和中航信数据同步。
完全实时。
保证准确无误。
说明:本查询系统包括查询预订管理三部份。
可以查询国内。
国际航班.包括单程，返程系统特点：1.不是传统的小偷查询。
是真正访问中航信数据库。
保证数据实时准确2.机票预订功能。
查询完成。
可以直接预订。
管理员后台查看管理3.后台管理强大。
可定制航空公司.航空城市.运价管理.常规航位.机型管理.星期表.会员管理.燃油附加等等。
极大提高了系统灵活性！4.包括国内机票查询。
国际机票查询。
以及单程.返程查询本版新加功能：1.加入在线支付功能.支持10几家银行。
支付更容易。
支付完成实时冲值。
2.加入国内。
国际航班高级查询。
国内高级查询:fly_search.asp.国际高级查询:fly_search_ab.asp3.方便为用户冲值。
可在后台进行。
入款。
扣款操作安装步骤============================================运行环境：IIS(虚拟主机，本地。
独立服务器都可以)1.把flight目录放到网站根目录下确保http://localhost/flight能正常访问2.注意flight不能改名。
否则将不能正常查询3.确保访问地址是http://localhost/flight(查询结果只返回到http://localhost/flight/show.asp)=============================================4.后台登陆页面:system_manage/default.htm管理初始用户：admin密码：8888885.后台机票接口基本参数设置的服务器地址，客户ID，MD5值。
请不要随意更改。
否则将不能正确查询6.数据库目录clientdb/RCclientdb.mdb.为了系统的安全，可自行修改相关设置。
如果修改数据库路径及名字。
请在conn.asp做相应该修改top.asp头文件请自行添加更改bottom.asp尾文件请自行添加更改会员系统：在目录order/register/链接即可index.asp为注册会员，index.asp为登陆页面。
测试会员号:abc密码：123

用C#写的文件读取功能，根据文件已读取数据同步显示已读取文件进度条。

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

flinkcdcpostgres数据同步jar包，2021年最新版

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。