背景:新建DB_GZN 恢复数据库备份文件 执行:          select * from VI_MPS_PAPLT 错误提示: 消息 824,级别 24,状态 2,第 2 行 SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不正确(应为: 0x20d61048,但实际为: 0x7a8ab3ae).在文件 'C:/Program Files/Microsoft SQL Server/MSSQL10.MSSQLSERVER/MSSQL/DATA/DB_GZN.mdf' 中.

最近在查询SQL时遇到SQL文件错误,可能是文件数据已损坏.解决过程分享给大家. 问题描述 消息 824,级别 24,状态 2,第 1 行SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 pageid 不正确(应为 1:19741588,但实际为 0:0).在文件 'D:\analytics.MDF' 中.偏移量为 0x000025a7728000 的位置对数据库 ID 10 中的页 (1:19741588) 执行 读取 期间,发生了该错误.SQL Server 错误日志或系统事件日志

引用:http://luowei1371984.blog.163.com/blog/static/44041589201491844323885/ SQL2008运行select count(*) from produce出现以下的错误(所在数据库暂以test命名)================================消息 824,级别 24,状态 2,第 1 行SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不正确(应为: 0xca242b1f,但实际为: 0xfb

SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 pageid 不正确(应为 1:1772,但实际为 0:0).在文件 'D:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10_50.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\sgdtcc.MDF' 中.偏移量为 0x00000000dd8000 的位置对数据库 ID 10 中的页 (1:1772) 执行 读取 期间,发生了该错误.SQL Server 错误日志或系统事件日志中的其他消息可能提供了

use test go ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER DBCC CHECKDB (test, repair_allow_data_loss) with NO_INFOMSGS go ALTER DATABASE test SET MULTI_USER go 对于单个数据库报错了,运行这个修复不行.后来我在tempdb运行才可以. dbcc checkdb('tempdb') 其实开始的时候还有另一个错误: 尝试在数据库 5 中提取逻辑页 (1:1640)

今天sql-server数据库突然报错: SQL Server 检測到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不对(应为: 0x7c781313,但实际为: 0x67a313c9). 在文件 'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\DATA\E_BLOCK_DB.mdf' 中.偏移量为 0x00000000a34000 的位置对数据库 ID 5 中的页 (1:1306) 运行 读取 期间,发生了该错误. SQL Server 错误日

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

AIX上增加逻辑卷时报错误0516-787 extendlv: Maximum allocation for logical volume jdelv02 is 512. 在往aix使用chfs -a size=xx /fs 命令增加逻辑卷的时候,有时候增加到一定大小的时候,会报出0516-787 extendlv: Maximum allocation for logical volume jdelv02 is 512.这样的一个错误原因主要是因为在默认情况下的逻辑卷允许的最大逻辑分区数为51

本文基本是官方说明的翻译和总结(https://github.com/App-vNext/Polly) 什么是Polly? Polly是一款基于.NET的弹性及瞬间错误处理库, 它允许开发人员以顺畅及线程安全的方式执行重试(Retry),断路器(Circuit),超时(Timeout),隔板隔离(Bulkhead Isolation)及后背策略(Fallback). Polly适用于.NET 4.0, .NET 4.5及.NET Standard 1.1(覆盖.NET Core, Mono, X

一.链路的有效性检测 当网络发生单通.连接被防火墙Hang住.长时间GC或者通信线程发生非预期异常时,会导致链路不可用且不易被及时发现. 特别是异常发生在凌晨业务低谷期间,当早晨业务高峰期到来时,由于链路不可用会导致瞬间的大批量业务失败或者超时, 这将对系统的可靠性产生重大的威胁. 从技术层面看,要解决链路的可靠性问题,必须周期性的对链路进行有效性检测.目前最流行和通用的做法就是心跳检测. 心跳检测机制分为三个层面: 1) TCP层面的心跳检测,即TCP的Keep-Alive机制,它的作用域是整

c#datagridmatlab人脸识别图像处理path 下载源码 准备工作(必须) 下载  EmguCV 傻瓜安装后,把 bin 目录添加到环境变量里去,比如安装在 X:\EmguCV\ 目录下,就在命令行输入这句话. 1 PATH X:\EmguCV\bin;%PATH% EmguCV 和 OpenCV(这段话来自百度) [csharp] view plaincopyprint?   OpenCV 的全称是:Open Source Computer Vision Library OpenCV

uber全球用户每天会产生500万条行程,保证数据的准确性至关重要.如果所有的数据都得到有效利用,t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为,如垃圾邮件.虚假账户和付款欺诈等.放大正确的数据信号能使检测更精确,也因此更可靠. 为了解决我们和其他系统中的类似挑战,Uber Engineering 和 Databricks 共同向Apache Spark 2.1开发了局部敏感哈希(LSH).LSH是大规模机器学习中常用的随机算法和哈希技术,包括聚类和近似最近邻搜索. 在这篇文章中,我们将讲

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检

{iconCls:'icon-edit',text:'修改', handler:function(){ type="edit"; //判断是否选中一条数据 var data = $('#dg').datagrid('getSelected'); if(data) { //alert(data); //设置主键字段只读 $("#sno").textbox({readonly:true}); $('#form1').form("reset"); $(

#!/usr/local/bin/python3 ##ljj [2] ##logic classify model import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np data_set = pd.read_csv('LogiReg_data.txt',sep=',') #data_set.describe() w = tf.Variable(tf.random

在运动目标检测中,常常会出现由于光线被遮挡,或场景其他物体的遮挡,在目标附近或场景里出现阴影,阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便.如今,国内外已有不少文献来研究这个问题,并且提出了各种各样的阴影去除算法.本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法,该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况,希望能给大家一些帮助:(介绍下算法的思路:算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理,即:r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B), I=(R+G+B)/3.然后利用背景和当前帧r,g的插值

一.为甚么不管多大的逻辑卷进行备份,快照都会在几秒之内完成? 快照在拍摄的一瞬间,系统会记录那个时间点逻辑卷的状态.数据等,此时拍下的快照相当于一张白纸.如图所示 快照做好后,随着时间的推移,源卷里的东西会发生改变.如数据1.2改写成了A.B,如图: 此时lv源卷里发生改变的数据会转移到快照卷里面去.当你恢复快照时,源卷会和快照进行合并,源卷里没有改变的数据+快照卷,就恢复到最初的状态. 二.注意: 1.当源卷里面的数据改变太大时,(毕竟源卷2G,快照卷才200M)快照卷是没法装下的,所以快照卷

一般这个问题是数组越界. 我产生这个异常的代码是这句:memcpy(tmp_cert.byKey, m_row[2], 255); 255的长度超过了char数组tmp_cert.byKey的长度.

QA不是万能的,用户的浏览环境非常复杂,很多情况无法靠测试用例去覆盖,所以最好建立一个前端错误日志,在真实用户端收集bug. try&catch是一个捕获前端错误的常见方法,比如: { //给所有脚本设置一个统一入口,比如设置一个init函数 init(); }catch(e){ //处理错误,将错误信息上报给服务器 } 像上面这样,所有脚本统一用init作为入口,一旦发生错误就会被try捕获,然后交给catch去处理. 这种做法虽然能够收集错误信息,但弊端是必须统一一个脚本入口,并且把入口放在

浏览器版本号继续升级过程中.IE9诞生了,IE10 也即将问世,火狐5和6已经发布了,而7和8也快出现了,Opera已经到了11,Chrome还在继续,我也不知道,应该总在14和50之间吧.不管怎样,不出意外版本号应该都会达到99. 在跟随.NET 2.0和.NET 4一起发布的浏览器定义文件中有一个错误,也就是它们保存相当一部分浏览器版本的定义.但是浏览器的有些版本(比如IE10)不再在这个范围之内.因此,ASP.NET把它们看做是未知的浏览器,默认降级处理,这样就会给用户带来不便,比如不支持