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Oracle：dba_hist_seg_stat_obj 字典表初步研究

dba_hist_seg_stat_obj 首先，该字典表，是为了配合 dba_hist_seg_stat 而专门抓取的 object信息接着，抓取的是snap sample 那一特定时刻的object字典信息记录。如果snap sample时刻，对象不存在了，相关的 "???name"信息就会缺失！显示为：UNDEFINED 、** MISSING ** 最后，我们可以利用

清除Linux历史命令小脚本

[root@mysql-host1 ~]# vim /usr/local/script/his.sh #!/bin/bash #history export HISTTIMEFORMAT="[%Y.%m.%d %H:%M:%S] " export HISTFILESIZE=10000000 export HISTSIZE=1000000 export PROMPT_COMMAND="history -a" USER_IP=`who -u am i 2>/de

pygal绘制互动图表

pygal绘制互动图表 1. pygal库介绍 pygal库是第三方绘制图表库，可以将绘制图表以svg文件（矢量图）保存，支持图表互动 pygal库的安装在cmd.exe中输入命令：pip install pygal==3.0 2. 绘制条形图通过掷骰子获取点数的次数作为数据，然后利用pygal绘制svg图表 die.py from random import

AKShare 查看A股是否跌到位

# !/usr/bin/env python # coding: utf-8 import akshare as ak import pandas as pd import matplotlib # (jupyternotebook 画图用的，别的工具可以不用) # %matplotlib auto # 正常显示画图时出现的中文和负号 from pylab import mpl import matplotlib.pyplot as plt import s

【14】opencv直方图

参考：https://blog.csdn.net/zhu_hongji/article/details/81663161 定义：在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。（一）首先学习直方图的均衡化： C++ v

Matplotlib直方图绘制技巧

OpenCV 学习笔记之直方图

大纲 1.直方图介绍 2.绘制直方图 1.直方图介绍去除掉物理的坐标信息，只保留像素的大小。如下图灰度图像所示：图片中某一个像素大小出现的频率，与其位置无关。定义：图像直方图是图像像素值的统计学特征、计算代价较小，具有图像平移、旋转缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处

直方图（opencv）

一、介绍图像直方图是用一表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。因此，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左

opencv2绘制一维直方图

直接上代码： void histogram_demo(Mat &image) { // 三通道分离 std::vector<Mat> bgr_plane; split(image, bgr_plane); // 定义参数变量 const int channels[1] = { 0 }; const int bins[1] = { 256 }; float hranges[2] = { 0,255 }; const float* ranges[1] = { hran

OpenCV C++案例实战七《生成蒙太奇图像》续

OpenCV C++案例实战七《生成蒙太奇图像》续前言一、基于直方图比较效果二、基于均方误差（MSE）比较效果三、源码总结前言本文将使用OpenCV C++ 在案例实战二的基础上，编写新算法生成蒙太奇图像。一、基于直方图比较原图如图所示。 double calmyHist(Mat src, Mat tem

python拖拽显示直方图

https://blog.csdn.net/lanlanmingyue/article/details/102745376 python3.8 安装依赖 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pillow pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib zft.py # -*- coding: utf-8 -*- import s

Unet代码详解（三）损失函数和miou计算

所有代码来自博主Bubbliiiing，十分感谢 1.相关函数（1）上采样函数Interpolate (2)交叉熵损失函数CrossEntropyLoss 二.损失先贴一段训练时的损失计算代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import nn def CE_Loss(inputs, t

超详细的Python matplotlib 绘制直方图赶紧收藏

前言经过前面对 matplotlib 模块从底层架构、基本绘制步骤等学习，我们已经学习了折线图、柱状图的绘制方法。在分析数据的时候，我们会根据数据的特点来选择对应图表来展示，需要表示质量这一概念，需要用直方图。本期，我们将学习matplotlib 模块绘制直方图相关属性和方法，Let‘s go

日志11月1日

今天看了pygal，自己学了学，录了个视频。 import pygal from die import Die die_1 = Die() die_2 = Die(10) results = [] for roll_num in range(10000): result = die_1.roll() + die_2.roll() results.append(result) frequencies = [] for value in range(2, 17):

【OpenCV】图像直方图及二维直方图

图像直方图及二维直方图直方图代码 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image) { // 三通道分离 std::vector<Mat> bgr_plane; split(image, bgr_plane); // 定义参数变量 const int channels[1] = { 0 }; const int bins[1] = { 256 }; float hranges[2] = { 0,25

python常用函数

numpy.unique numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素 data['date_parsed'] = pd.to_datetime(data['Date'], infer_datetime_format=True) data['date_parsed'] = pd.to_datetime(data['Date'], format = "%m/%d/%Y", errors = &

hist one---记录

https://vjudge.net/contest/458324 此次的练习记录三道题。F题，G题，H题，查漏补缺。 1.首先是F题，是手机电量参观几个咖啡店的题目这道题有几个注意点，1：要注意到达第一个咖啡馆是否还有电，若没有那么程序就可以结束了.2：当在咖啡馆充电时，电量达到最大就不能再往上累计了。这两点是

Pygal模拟掷骰子--学习日记10.1

大家好！这里是记录一个非专业的小白学习python的路径，完全是零基础自学。由于作者刚刚大学毕业所学专业找到的工作不太喜欢，工作空闲时间长，在职学习python语言，想借助这个平台记录一下自己学习的路径，文章有什么错误也希望大佬们积极指出，万分感谢！希望同大家一起学习，一起进步，谢谢。内

dataframe 一列按某一列分组画直方图/箱线图

对NotesLen列按照Lab Status列分组分别绘制直方图。 se.hist(column='NotesLen', by='Lab Status') 同理，将plt.hist(column, by)改为plt.boxplot(column, by)即可画箱线图。

ASH裸数据dba_hist_active_sess_history的分析

因为最近故障处理经常会用到这类查询进行ASH裸数据的分析，下面以m_ash0902为命名，时间为：2019-09-02 16:00:00 -> 2019-09-02 18:00:00，方便根据实际情况直接进行批量替换。将客户的awrdump导入到自己测试环境后，可以直接通过dba_hist_active_sess_history查询，但推荐还是新建一张表专

plt.hist绘制直方图

import matplotlib.pyplot as plt x = pdf.loc[:, 'sway_intention'] plt.hist(x, bins=10, range=(0, 1), density=True, stacked=True, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u've

【语义分割】——计算IOU

参考自：https://github.com/dilligencer-zrj/code_zoo/blob/master/compute_mIOU python版本直接就是对每个类别进行求解交集和并集 numpy版本采用numpy的bitcount分布。这里的分布做了一种变换target × nclass + pred，这样预测正确的像素点都在hist矩阵的对角线上。 impo

python数据可视化 | 绘制直方图实战-随机生成80万个数据展示数据分布区域变化

【疾病分类】基于matlab农作物叶子虫害识别与分类【含Matlab源码 624期】

一、简介基于matlab农作物叶子虫害程序识别二、源代码 clear all clc disp('正在训练农作物叶子图像模板，请稍后...'); disp(' '); %color_Ip = xunlian(); pause(2); load C:\Users\lenovo\Desktop\图像检索\color_Ip.mat; disp('图像训练完成，正在进行图像识别，请稍后...'); d

Oracle数据库历史性能问题分析：dba_hist_active_sess_history

如何通过dba_hist_active_sess_history分析数据库历史性能问题背景适用于详情1. Dump出问题期间的ASH数据2. 验证导出的ASH时间范围3. 确认问题发生的精确时间范围4. 确定每个采样点的 top n event5. 观察每个采样点的等待链6. 基于第5步的原理来找出每个采样点的最终top