问题描述： 第一次执行迁移成功且数据库生成了表，接着，我把pycharm中的迁移文件、数据库表直接删掉，重新执行迁移，发现失败，日志如下： Running migrations: No migrations to apply. (venv) D:\360MoveData\Users\lenovo\Desktop\django_auto_test>python manage.py makemigrations s
一 定义 1 基本单位为chunk,chunk中包含数条doc记录.chunk默认大小是64M,写满后就生成新的chunk 2 存在chunk超过64M的情况,单条doc记录大小超过64M,被称为big chunk,需要手动进行拆分 二 负责进程 3.2 版本 balancer 在 mongos 4.0 版本 balancer 在 config move
生成oracle中dblink创建语句： SELECT to_char(dbms_metadata.get_ddl('DB_LINK', 'DB_LINK_NAME', 'SCHEMAS')) FROM dual; 生成job创建语句： SELECT 'declare job number; dbms_job.submit(job => job,what => ''' || what || &#
一、创建项目 搭建三层 红色是Ui层 选MVC 并且不选中配置 橙色是Model,Dal,Bll层 二、 创建表 、添加特性，添加特性前需要引用命名空间 using System.ComponentModel.DataAnnotations; using System
创建应用： 创建模型类 生成表的结构： 把应用注册到项目中去，把应用名字写到setting中去 然后生成迁移然后在执行迁移 这样表的结构就搭好了 生成insert语句： 然后进行测试：
1. Django基本应用结构 1.1 多页面显示 问题背景 问题拆解 Web框架能够将数据抽象成模型（标题和内容的集合） 将数据引入模板进行显示 1.2 Django App 使用python manage.py startapp 应用名称创建Django应用 关注models.py CharField()用于短文本字段，TextField()用
背景 部门项目一直采用的MYSQL数据库存储一些配置信息，结合springboot框架做一些增删改查的操作，最近在客户现场实施的时候，客户因为某些原因，不再使用MYSQL，要求我们使用达梦数据库，因为客户至上(主要是给钱了)，所以我们需要将我们原有的项目迁移到达梦数据库。 达梦数据库介绍 公司官网
如想获得最佳阅读体验，请访问：https://blog.projectoms.com/pages/82.html 网站迁移公告 由于Toms Project官方网站在我刚刚开始接触计算机时便有了，而当时过于“幼稚”，以为微软的Windows是最好的服务器系统。 现在经过将近3年的学习，我了解了更多。知道了Linux，等等。由于IIS的限制
报错：[Err] [Dtf] 1067 - Invalid default value for 'comment_date' 原因：mysql新版本默认值不兼容 解决方法：修改mysql配置文件，vim /etc/my.cnf，添加语句 sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
迁移时字段默认值 最好选择2显性显示数据修改情况，防止他人接手时存在黑匣子 数据库迁移文件混乱 执行迁移文件的记录会存在数据库中（表django_migrations） mysql> select * from django_migrations; +----+--------------+------------------------------------------+---------
文章首发及后续更新：https://mwhls.top/2761.html 新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。 Anaconda迁移：Anaconda迁移 目录 1. 步骤简述 2. 目的 3. 步骤 步骤简述 复制Visual studio code安装
关于CloudCanal 产品介绍 2021年8月1日，经历近2年的准备，CloudCanal社区版正式与大家见面了。CloudCanal是一款由ClouGence公司发行的集结构迁移、数据全量迁移/校验/订正、增量实时同步为一体的数据迁移同步平台。产品包含完整的产品化能力，助力企业打破数据孤岛、完成数据互融互通，
gitlib仓库完全迁移 由于人员离职的问题，个别仓库是建立在个人名下的，为了便于后续维护，计划从个人的库中迁移到组中，迁移git其实有很多办法。 一、通过git网站的能力 – 最省事的办法 在git网站创建Project的时候，应该会看到有多种创建的办法。 本次说的是通过 Import project，直
现状（自下而上） 1.Oracle数据库，表，序列，存储过程，视图 2.ibatis框架，映射xml中的sql语句 3.应用中通过指定字符串的形式获取查询结果 目标 1.置换数据库为PG数据库，迁移数据，表，序列，存储过程，视图 2.修改xml中的sql语句适配PG库语法 3.应用层做出适配性的调整 方案 数据库层 a.数据库
报错如下： 解决办法： 一、第一个提示是因为当前主机上的镜像，迁移过去的主机没有这个镜像，可以先取消挂载 二、第二三配置接口（需要在宿主机上新加一个独立的网络，专门用来迁移虚拟机使用） 1、点击虚拟机，点击摘要，点击相关对象里的主机（版本不一样，位置不一样，有些在配置里
具体操作 # 基础环境 # 旧jenkins # cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) # jenkins 家目录及配置 # ls /home/jenkins-master/ backup jenkins jenkins.war start.sh stop.sh # 新机器基础环境 # uname -r 4.14.238-182.422.amzn2.x86_64 #
将要迁移的项目/模块文件夹拖入到当前IDEA工作空间中（和其他IDEA项目存放在一起） 删除拖过来的项目中的.iml文件 打开IDEA,左上角文件，new，点从已存在的资源中导入项目/模块，选中拖过来的文件，下一步，下一步.... 左上角文件，点击priject struct，左边选中Artifacts，右边应该没有我们刚拖进来
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 目录 1 迁移学习如何提升模型性能 2 代码详解（以 resnet18 与训练模型为例） 2.1 加
一． 打开Hyper-V管理器，点击左栏下拉，找到右边要迁移数据库,按照以下即可 二． 点击导出弹出画面 三． 点击导出按钮，等待导出完成即可 至此导出方案已完毕。
Confluence 迁移 由于我新服务器和老服务器的配置几乎一样，所以就直接开干了。，，，整完也是可以正常启动的 步骤一 # 拷贝旧Confluence上 /var/atlassian/ 文件夹下的数据到新服务器上 rsync -artvz -e 'ssh' /var/atlassian/ awscn:/var/atlassian # 拷贝旧Confluence 上 /opt/atlas
python manage.py makemigrations python manage.py migrate 【发现问题】今天在使用中，准备进行数据迁移，系统错误提示： 【解决问题】 在大量的代码中，一时也找不到合适的突破口。查阅了一些资料找到了解决的方案。在命令行执行以下命令， 错误瞬间就暴露出来了。 python mana
1.hive表迁移 #!/bin/bash #set -x DB=$1 #获取hive表定义 ret=$(hive -e 'use ${DB};show tables;'|grep -v _es|grep -v _hb|grep -v importinfo) for tem in $ret; do hive -e "use ${DB};show create table $tem" >> /tmp/secha.sh echo -e
如果你的数据中心有 CentOS 服务器，那你应该看看本文，我们将向你展示如何将它们迁移到 AlmaLinux，这样你就不必担心使用 CentOS Stream。 现在你已经知道CentOS的不幸了。如果你还不知道的话，让我总结一下：红帽做出了短视的举动，抛弃了我们熟悉和热爱的CentOS。取而代之的是伪滚
如今，业务上云已是时代潮流，技术的迅猛发展也使得上云变得愈发轻松起来。但在实际迁移过程中，客户仍会担心以下问题：不同数据库之间能迁吗？迁移前后数据不一致怎么办？可以不停机迁移吗…… 迁移毕竟是项大工程，客户谨慎些也是情有可原，但只要选对迁移工具，这些困扰就都不是问题了。华为云推
分析的原文 用来做目标检测和语义分割的神经网络。 观点：缺乏大量的标注数据时（maybe数据库小），比较好的可行的手段是，进行神经网络的迁移学习，采用在其他大型数据集训练过后的神经网络，然后在小规模特定的数据集中进行 fine-tune 微调。 迁移学习：在深度学习中，所谓的迁移学习是将一个问题
