Managing the Application Availability State@Component public class ReadinessStateExporter { @EventListener public void onStateChange(AvailabilityChangeEvent<ReadinessState> event) { switch (event.getState()) { case ACCEPTING_TRAFFIC:...

nolog 的作用 就是进入sql之后在输密码登录,防止history查看不同的数据库,其实可以说是不同的实例,或不同的服务每个数据库中都默认初始化很多表空间,里面很多表,存储当前数据库信息sqlplus 根据 环境变量默认登录摸个数据库创建用户 时指定默认表空间 否则会到 system表空间,表空间是否容量限制的一般情况oracle,数据库都是单例数据库一个数据库对应一个实例, 数据库名==实例名--->sid集群中一个数据库可以对应多个实例,不同实例不同名

Channel public static void write(String path) throws Exception { RandomAccessFile aFile = new RandomAccessFile(path, "rw"); FileChannel channel = aFile.getChannel(); ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(100); ...

Kubertnetes用途容器的集群化解决方案，资源管理器特点：Go语言开发，解释型语言，轻量级，消耗资源少开源弹性伸缩负载均衡：ipvsK8S组件说明k8s前身borg组件etcd可信赖的分布式键值存储服务，为集群存储一些关键数据持久化v2将数据写入内存，1.11版本以弃用v3将数据写入数据库采用http协议，架构图如下控制器ControllerManager维持副本期望数目Schedule介绍任务，选择合适节点分配任务Kubelet直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理kube-pr...

摘要​ 显著性检测算法主要是基于视觉注意机制原理来快速获取图像中显著区域的方法，像显著区域的自动提取主要用的是自底向上的视觉注意模型，基于数据驱动的注意模型，不依靠人的先验知识和期望，通过提取图像的颜色、 方向、亮度、纹理等基本特征来获取图像的显著图。本文分析了三种算法模型： 基于生物特性的 Itti 模型、基于全局对比度的FT模型和基于信息论与频域的SR模型。改进Unet将显著性算法提取的显著图作为改进U-net网络的训练集进行训练绪论​ 感兴趣区（Regio...

1，引言1.1，意义对高分辨率遥感影像的语义分割仍面临着很多挑战 ：一是高分辨率遥感影像上存在 “ 同物异谱 ” 与 “ 异物 同谱 ” 等固有现象 。二是在实际场景中目标以多尺度存在 ， 并同时有光照 、白 云 、阴影 、遮挡等复 杂场景 ；这些是运用传统方法进行语义分割时精度较低的主要原因 。1.2，现状传统图像分割方法：阈值分割法：是一种最原始的分割方法 ，比较适合用于背景和目标是处于不同灰度级别的图像。边缘检测法：是指通过检测确定出区域的边缘 ，它检测的前提是不同区域的边 缘上的像...

1，摘要​ 面向对象的城市建筑物信息提取方法在实际应用中存在精度不高、后处理工作量大等局限。本文分析了FCN、U-Net、SegNet的优点与不足，在U-Net网络的基础上，通过融合多个级别的特征层，构建了一种多级特征参与决策的全卷积神 经网络算法。​ 为充分利用 GF-2 卫星影像的全色和多光谱数据，本文设计了单输入和双输入两种模型，其中双输入模型可以综合学习两个分辨率数据中的特征，能够对城市建筑物信息进行学习和融合。技术路线图2，卷积网络知识了解参见其他文章...

摘要高分辨率遥感影像建筑物提取，一般都视为二分类问题，因此无法区分建筑物个体。本文基于Xception module改进U-net，并与多任务方法相结合，在二分类的同事，区分不同建筑物。相比U-net提取精度提高了1.4%.1，数据来源与研究区域法国国家信息与自动化研究所 2018 年发布的Inria航空影像数据集。空间分辨率0.3m，覆盖5城市，180张，5000*5000分割方法：Maggiori，分割大小：416*416，步长384使用scikit-image中函数，由二分类真值图像...

摘要深入研究了语义分关键性技术，转置卷积，空洞卷积以及条件随机场等。结合Aligned-Inception-ResNet 网络实现DeepLab提出一种基于多尺度特征融合的语义分割模型MsNet， 它包含语义特征提取和语义特征融合两个阶段 ， 能够有效消除底层特征与高层特征之间的差异性 ， 整合不同卷积阶段含有的有用信息 ， 从而提升像素分类准确率 ， 减少空间位置模糊 。 MsNet作为优化分割效果的技巧 ， 能够平滑目标 的边缘轮廓 ， 带来更多的上下文信息 。提出基于编解码结构的模型...

结构输入尺寸：224x224RGB图像预处理：图像每个像素减去RGB平均值卷积步幅为1，保持卷积后分辨率使用最大池化，大小2x2，步幅为2最后是3个全链接层，第一二有4096个神经元，第三个是1000个神经元，对应1000分类，也是soft-max层所有隐藏层使用Relu作为激活函数没有使用数据规范化：认为对于ILSVRC数据集无效，且浪费计算资源配置VGGNET：共有A-E，五个模型8conv+3fc--------》16conv+3fc， 添加了conv3，或conv11x1 卷积是...