- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏技术杂记
mysql 迁移9
一般而言，rm -rf * 并不会删除以 . 开头的文件 如： .bash_history .lesshst .mysql_history .viminfo
2.1K20编辑于 2022-03-21 - 来自专栏技术杂记
mysql 迁移9
一般而言，rm -rf * 并不会删除以 . 开头的文件 如： .bash_history .lesshst .mysql_history .viminfo
2K20编辑于 2022-03-22 - 来自专栏码匠的流水账
java9 gc log参数迁移
序 本文主要研究一下java9 gc log参数的迁移。 统一JVM及GC的Logging java9引进了一个统一的日志框架，把gc相关的log输出及配置也给纳入进来了。 ) Pause Cleanup 32M->32M(256M) 0.214ms [2976ms][1867] GC(4) Concurrent Cycle 25.422ms 旧版GC相关参数到Xlog的迁移 旧版运行时参数到Xlog的迁移 Legacy Runtime Flag Xlog Configuration Comment TraceExceptions -Xlog:exceptions=info 小结 java9把gc log的选型及输出也给统一到了Xlog中，可以按照官方给出的迁移表进行迁移。
2.1K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏鱼的爱情看不出泪水
CentOS 7 迁移到Rocky Linux 9
我们知道CentOS 7在2024年6月30日停止支持，在此前，陆陆续续已经有人迁移了。但是如果还未迁移，现在迁移可能会遇到不同的问题。例如我们源地址发生了变化。下面我们给大家演示迁移升级。 与此同时Rocky Linux 8迁移到Rocky Linux 9 需要使用AlmaLinux的leapp也就是ELevate工具来升级，且升级步骤必须使用VPN,直接下载依赖好像还是不行的。 如果使用leapp-data,只支持从Rocky 8升级到Rocky 9,不支持CentOS 8 升级并迁移为Rocky 9 或CentOS 8 升级并迁移为Alma 9。 .el9.noarch.rpm,rocky-gpg-keys-9.3-1.3.el9.noarch.rpm} -y dnf -y --releasever=9 --allowerasing --setopt 这是一个迁移临时方案。
3.6K13编辑于 2024-08-07 - 来自专栏码匠的流水账
java9迁移注意事项
序 本文主要研究下迁移到java9的一些注意事项。 迁移种类 1、代码不模块化，先迁移到jdk9上，好利用jdk9的api 2、代码同时也模块化迁移 几点注意事项 不可读类 比如sun.security.x509，在java9中归到java.base模块中 反射在模块系统里头需要特殊声明才允许使用(使用opens声明允许deep reflection)，这样就导致很多使用反射的类库诸如spring，需要额外配置才能迁移到java9。 (建议迁移到模块化系统时设置为deny) 不过就是在模块系统中包名不一样就属于不同的包，没有继承关系，比如com.service.func1与com.service.func2这两个是不同的包，你不能只 原来maven工程那种test 小结 可以分两步走迁移到java9，首先是先不模块化，只先跑在jdk9上；然后再模块化。
1.7K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏用户8186044的专栏
ERP系统MDG系列9：MDG模块数据迁移介绍
在我们正式开始介绍MDG数据迁移之前，先来看看以下几种数据迁移工具（此处仅涉及SAP相关的迁移工具）： 1）数据导入框架 Data Import Framework 2）文件上载 File Upload 7）Master Data Consolidation File Upload（这里和第二项的Central Governance文件加载区分） 8）Back-end functions/LSMW 9） SOA 其中第1、2、3、7、8、9项为MDG系统自带的迁移工具，其他4、5、6项则需要购买单独的License以便使用。 该数据迁移驾驶舱是开箱即用的，不需要任何的代码便可完成SAP各种标准数据对象的迁移工作，同时提供了一个详细的迁移指导说明方便用户使用。 请参考该链接文档以便更好的了解迁移驾驶舱的功能、特点、迁移方法和覆盖的对象。
1.5K30编辑于 2022-11-28 - 来自专栏云头条
9 个月节省 4.23 亿：由 AWS EC2 迁移 Kubernetes
在一篇详细的新文章中介绍了他们如何使用Kubernetes Cluster Autoscaler动态扩展云集群；近年来，这家公司做出了许多早期云采用者正在做出的转变：将几乎所有在线服务从手动编排的AWS EC2实例迁移到开源容器编排系统 该公司在积极确定支出最高的几方面并采取相应节支措施后收效显著，在2020年的短短9个月内省下了6350万美元（4.23 亿人民币）的托管成本，这得益于采取多管齐下的措施：一些深刻的文化变革、转向Kubernetes 爱彼迎的Kubernetes迁移 爱彼迎已将几乎所有在线服务从手动编排的EC2实例迁移到了Kubernetes。 异构Kubernetes集群 两位工程师在博文中特别指出，这种迁移是爱彼迎得以降低AWS成本的主要原因，可以分为三个阶段。 当团队试图将需求各异的更多样化的工作负载类型迁移到Kubernetes 上时，“我们创建了一个集群类型抽象来[定义]集群的底层配置，这意味着某一类集群的所有集群都一样，从节点类型到不同的集群组件设置……
77510编辑于 2022-06-06 - 来自专栏全栈程序员必看
动态迁移_动作迁移
概念 在虚拟化环境中的迁移，又分为动态迁移，静态迁移，也有人称之为冷迁移和热迁移，或者离线迁移在线迁移；静态迁移和动态迁移的 区别就是静态迁移明显有一段时间客户机的服务不可用，而动态迁移则没有明显的服务暂停时间 ，静态迁移有两种1，是关闭客户机将其硬板镜像复制到另一台宿主机系统，然后回复启动起来，这种迁移不保留工作负载，2是，两台客户机公用一个存储系统，关闭一台客户机，防止其内存到另一台宿主机，这样做的方式是， 保存迁移前的负载 迁移效率的衡量 1)整体的迁移时间：从源主机迁移操作系统开始，到客户机迁移到目主机并恢复起服务所花的时间 2）服务器停机时间：在迁移过程中，源主机和目的主机都处于不可用的状态，源主机服务已经停止 ，目的主机还没有启动服务 3）对服务性能的影响：不仅包括迁移后客户机中应用程序性能的比较，还包括源主机性能是否下降 迁移的应用场景 1）负载均衡：当一台为服务器的负载较高时，可以将其上运行的客户机动态迁移到负载低的主机 2）接触硬件依赖：当系统管理员需要在宿主机上添加硬件设备，可以把宿主机的应用暂时迁移到其他的客户机上，这样用户就感觉不到服务有任何暂停的问题 3）节约资源：当几台客户机的负载都较低的情况下，可以把应用都暂时迁移到一台客户机上
2.1K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏IT大咖说
向Kubernetes容器云平台迁移，你必须知道的9件事
阅读字数：3488 | 9分钟阅读 摘要 本次演讲主要分享了在Kubernetes领域的实践和经验，分别介绍了将原应用迁移到Kubernetes的前期准备以及迁移过程中使用的规范。 ，需要很长时间，容器化之后业务迁移时间只需要30分钟左右。 即使是这样，也不是所有的应用都可以迁移到容器云中，如果应用能够很好的符合云原生的设计原则当然可以迁移进来，但是大部分的应用并不是按照这样的设计原则设计的。 这个时候最好的办法是先将业务迁移进来，然后再逐步演进成微服务架构。 在这个过程中我们刚开始其实也没有任何规范，之后才陆续制定了相关规范，下面来具体看下迁移规范。 另外还需要满足正则regex[a-z]([-a-z0-9]*[a-z0-9])?的要求，这意味着首字母必须是a-z的字母，末字母不能是-，其他部分可以是字母数字和-符号。
1.7K30发布于 2018-07-30 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
Datapump数据迁移的实践总结 (r9笔记第60天)
虽说实践了不少的数据迁移项目，但是从我的感触来说，一些很细小的差别就会造成整个数据迁移方案的大不同。数据是系统的核心命脉，所以对于DBA来说，保证数据的一致性和准确性是一个最基本的要求。 1）如果是跨平台的数据迁移，在升级前需要得到一个清单，包含哪些失效的对象，是否需要重新编译，如果不确认，在迁移之后就会更加迷茫，到底是不是迁移之后造成的问题。 7）迁移的演练非常重要，尽可能完全仿真整个迁移的过程，如果嫌麻烦跳过了一些步骤，或者认为可能影响不大忽略了一些小的步骤，那么这些问题就会交给迁移时间，碰到了问题处理起来就非常痛苦了。 8）迁移前的准备越充分，迁移的时候就会越轻松，迁移最后有一个检查清单和步骤，特别是在有时候工作不在状态的时候，这个就是一个纲要和指导方针。 9）迁移是一件苦活，需要始终保持注意力，细心的对待可能出现的问题环节，对于突发情况还是要冷静，这个当然多说无益，实践出真知。
62630发布于 2018-03-19 - 来自专栏运维小路
kvm-虚拟机迁移(冷迁移&故障迁移)
：冷迁移，热迁移和故障迁移。 冷迁移，主要指的是虚拟机在处于关机状态下的迁移。热迁移则说的是虚拟机在运行中的迁移。故障迁移则说的是虚拟机所在节点故障以后触发的迁移。 由于为了演示热迁移，所以迁移将分两小节来讲解，本小节将主要介绍冷迁移和故障迁移。 那么故障迁移肯定是无法做到的，因为虚拟机因为机器故障已经失联，我们无法操作该虚拟机对应的文件和配置文件。 冷迁移 冷迁移是指在虚拟机关机的状态下进行的迁移。 前面说过，使用本地数据是没有办法故障迁移的，所以故障迁移的前提条件是镜像文件和配置文件都不保存在本地。
1.3K10编辑于 2024-11-04 - 来自专栏云上计算
CDH迁移 | CDHHDP迁移之路
兼容性 兼容性，直接决定迁移成本。 星环科技TDH 1）TDH基础存储和计算组件兼容CDH/HDP，迁移成本低； 2）TDH提供迁移工具，数据一键迁移； 3）大量迁移成功案例，不存在迁移风险。 数据分片恢复或数据分片迁移时，需要消耗大量资源，数据恢复以及迁移过程中不能对外提供服务。当集群机器数量大幅增加时，故障发生频率大幅增加，扩展性低。 企业业务迁移成本高 •支持的存储过程编译技术主要是HPL兼容的语法比较有限•支持SQL 2003标准与存储过程，降低开发难度；兼容Teradata，Oracle，DB2等方言，方便业务平滑迁移，降低迁移成本 最终星环科技一期项目用TDH成功迁移了客户HDP集群，由于TDH对HDP的兼容性高，全部数据+业务迁移不到5个月时间（包含1个月并行运行测试）。
3.2K30编辑于 2022-04-04 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
Datapump数据迁移前的准备工作(r9笔记第31天)
其实对于Datapump迁移而言，如果参与过XTTS,OGG,Veritas SF，外部表增量等迁移方式的话，会发现Datapump还是很简单清晰的，一个优点就是操作简单清晰，想必于imp而言性能要好 所以不要小看这种迁移 方式，不是说哪些迁移方式就是最好的，数据迁移中也没有银弹，最合适的就是最好的。 迁移之前我们还是需要做一些准备工作，尽量避免临时的忙乱，减少出错概率，要知道升级迁移都是在大早上，大晚上，都是精力比较差的时候，如果迁移前的准备不足，没有充足的准备，就会忙乱一团。 迁移前的准备工作，自己想了不少，总结出来就是一套可实践的方案，可能有的朋友会想，如果升级一套数据库，这些工作是不是看起来有些多余啊，其实不然，一种情况下，升级的时候是多台联动升级，这时很容易遗留一些准备工作 同步/etc/hosts信息，修改主机IP 7.同步listener.ora tnsnames.ora信息，host统一为主机名而非IP 8.修改主机名root,oracle密码，改为安全模式的设置 9.
97730发布于 2018-03-19 - 来自专栏方丈的寺院
数据迁移(2) - 如何快速迁移
摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一. 设计目标 设计一个数据迁移的方案，需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k，这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响，需要可动态调整qps 数据完整， 不丢失 不能遗漏数据，虽然事后我们有数据校验的过程，但是设计数据迁移方案时，需要尽可能的包装数据不丢失。 进度可控 迁移过程可中断，可重试。比如先迁移10分之一的数据，再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤，如下图所示 ? 因为有迁移速度的要求，我们将每个步骤进行分解，确保每个部分可以异步化，并发处理。这样可以提升速度。 遍历数据 完整遍历老的数据库。
4.9K10发布于 2020-05-20 - 来自专栏Go语言指北
账号迁移-迁移确认成功
最近几天在开通留言的功能，因为微信设定的在18年之后注册的个人号，没有留言功能，要想开通，只能通过账号迁移来实现（具体实现细节，感兴趣的可以找我私聊）。截止到昨天，账号算是迁移完毕。 等迁移结束，就迫不及待的登上后台看了看，还好诸位老朋友都在，在此再次感谢各位的厚爱。 后续会接着分享Go技术相关的文章，欢迎大家与我交流啊~ ? ? ?
1.4K30发布于 2021-08-18 - 来自专栏脑机接口
迁移学习中的负迁移：综述
今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。 虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展，然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。 关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看：《华中科技大学伍冬睿教授：非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020）》、《伍冬睿教授：脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习 当这些假设不满足时，负迁移就会产生，即使用源域的数据或知识反而会让学习性能变差，不如直接用目标域的数据进行训练，如下图所示： ? 可靠的迁移学习需要同时考虑3个问题： 迁移什么？ 如何迁移？ 何时迁移？ 然而大多数迁移学习研究只考虑了前2个问题。 尽管负迁移是个很常见和严重的问题，人们也提出了很多克服负迁移的方法，但是目前并不存在关于负迁移的详尽的综述。
3K30发布于 2020-11-11 - 来自专栏PPV课数据科学社区
迁移学习
摘要： 到底是迁移学习？什么时候使用它？如何使用它？ 所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。 通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。 ? 目录： 1. 迁移学习的方法（训练一个模型以重用它，使用预训练模型，特征提取） 5. 受欢迎的预训练模型 它是什么？ 在迁移学习中，能够使用预先训练模型的问题只能是与之不同但相类似的问题。 迁移学习的总体思路是利用已有知识，即一个模型从一项任务中学到的很多被标记的训练数据可以用在另外一个我们没有很多数据的新任务中。 迁移学习的方法 1. 训练一个模型并运用它 举个例子，你想解决任务A，但没有足够的数据来训练深度神经网络。
1.2K21发布于 2018-07-24 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
Datapump数据迁移前的准备工作（二）（r9笔记第59天）
之前写了一篇文章分析了Datapump迁移数据的一些准备总结，反响还不错。Datapump数据迁移前的准备工作，最近碰到一个场景，根据评估还是使用Datapump比较好。 主要的原因如下： 1.原来的环境在Solaris下，硬件资源老旧，需要迁移到Linux下，跨平台迁移使用逻辑迁移优先 2.原来的环境使用10gR2,现在需要顺带迁移到11gR2，充分解决备库“不中用”的情况 3.迁移的数据量不算大，在几百G以内，可以充分利用带宽和I/O吞吐量来达到预期的时间窗口。 这种方案使用Datapump迁移前看起来还是照葫芦画瓢，但是细细想来却有一些隐患和需要预先解决的地方，不知道大家看到我提供的背景是否有一些想法。 比如源库中的文件路径是/U01/xxxx ,而在目标库是/U02/xxx，在这种情况下如果全库导入，生成的表空间，数据文件都会在/U01下，如果迁移完成之后反应过来，那已经有些晚了，还得重 新再迁移一遍
71740发布于 2018-03-19 - 来自专栏全栈程序员必看
图像风格迁移_图像风格迁移算法
传统的图像风格迁移；基于神经网络的图像风格迁移和基于对抗生成网络的图像迁移。 至于图像风格迁移可以用来做什么，大多数情况下可以实现类似于滤镜的图像处理效果；基于对抗生成网络实现的风格迁移甚至可以实现语义上的迁移（橘子变苹果，马变斑马，卡车变汽车以及一些侵犯肖像权的不好变换…）。 这一方法没有流行起来的原因是当时纹理迁移的是基于像素的底层图像特征，并没有过多的考虑语义信息，因此图像的迁移结果并不理想。 但是随着深度学习的飞速发展，基于神经网络的图像迁移方法有了巨大的进步，以下的介绍都是基于神经网络的图像迁移方法。 总结一下，这篇开山之作的算法虽然生成的图片看起来很不错，但是仍存在以下问题： 由于每次迁移都要对网络进行训练，速度是非常慢的，无法实现实时迁移； 应用在照片上进行风格迁移，会出现失真的情况； 针对第一个问题
4.1K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏腾讯云迁移服务平台团队
MSP迁移实践-对象存储迁移篇
常见的迁移场景中，通常用户需要先了解源和目标两端的访问方法，自己开发脚本实施迁移。这使得迁移的难度高、周期长，并且由于迁移并非用户熟悉的常规操作，经常会遇到意料之外的问题。 为方便用户迁移，腾讯云建立了MSP迁移服务平台，目标是通过全界面化的操作为用户提供快速简便和高效的迁移能力。 本篇针对对象存储迁移场景中的不同情况进行分析，说明如何针对不同的迁移类型和条件，基于MSP平台建立最合适的迁移方案并实施迁移。 计划迁移的数据量 数据量的大小直接影响到对迁移资源的需求，并且影响迁移时间。 是否需要增量迁移 因为迁移前后需要保障文件的完整性和一致性，如果迁移过程中迁移源有持续增加的新文件，需要根据客户的具体情况针对这些增量文件制定双写或增量迁移方案 是否存在低频、冷数据 如果迁移源存在低频和冷数据
2.6K312发布于 2019-07-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号