道路维护

电子狗 DSA 通过预警播报为机动车驾驶员提供道路安全驾驶信息，帮助驾驶员避免罚款。

此数据集包含 2014 年至 2022 年辽宁省各级道路矢量数据。数据覆盖时间长，丰富程度逐年提升，道路要素分为道路和铁路两个图层，道路等级细致，包含高速公路、国道、省道、市道、乡道、县道以及人行道和自行车道。

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

该数据包含16种道路数据类型，涵盖了城市道路、行政等级道路以及OSM来源道路等多个方面，数据丰富，可为相关研究和应用提供参考。 数据类型： 城市道路：城市一级道路、城市二级道路、城市三级道路、城市四级道路 行政等级道路：高速、国道、省道、县道、乡道 OSM来源道路： railways（铁路、轻轨、窄轨、地铁、有轨电车等） roads（主干道、次干道、支道、高速、人行道、住宅街道、自行车道等）

随着道路卡口数据的积累，数据挖掘在这一领域中扮演越来越重要的角色。

这份PPT详细比较了Oracle的实际应用和维护技巧。

Oracle 日常维护的实用手册，整理得蛮细，基本涵盖了日常 DBA 会遇到的那些事儿。像是日志监控、表空间使用、控制文件备份这些都有说到，嗯，内容够硬核但不啰嗦。尤其是数据库坏块怎么，文档里有具体操作步骤，照着做就行，不太容易踩坑。监控表空间用得多的可以重点看看字典管理表空间那块，讲得还挺实在。还有定时作业那段，思路也清晰，适合你排查执行异常。配套的相关文章也蛮全的，像坏块修复指南、表空间迁移这些，扩展阅读用起来也方便，都是实际工作中能用得上的。如果你是刚接手 Oracle 环境，或者常常要和生产库打交道，这份手册拿来当日常 checklist 用，挺合适。别忘了，操作前备份总是第一位的。

该数据集涵盖了浙江省2014年至2022年间的各级道路数据，并随时间推移不断优化，数据规模逐渐扩大。道路要素分为“各级道路”和“铁路”两个图层文件。其中，“各级道路”图层对道路进行了详细的分级，涵盖了从高速公路、国道到省道、市道、县道、乡道的各个等级，甚至包含了人行道和自行车道。

本项目基于 GK Siogkas 和 ES Dermatas 在 IEEE 智能交通系统交易中发表的论文“使用自动时空种子选择在不利条件下进行随机步行者单目道路检测” (DOI: 10.1109/TITS.2012.2223686) 实现了随机游走者道路检测算法。 Python 实现依赖: Python 3+ (在 Python 3.6 上测试) Miniconda / Python scikit-image (图像 I/O 和基本操作) NumPy (数组操作、索引和代码矢量化) Matplotlib (可视化) 关于该项目的创建和背后基本原理的评论，请参阅我在 LinkedIn 上

Oracle 数据库的日常维护手册，内容挺扎实的。除了基本的安装指导，还详细说了常见错误的方法，挺适合做运维的小伙伴收藏。安装数据库容易遇到各种坑，比如路径错误、权限配置不当，这里面都有提到。 数据库的安装步骤写得比较清楚，从建库到配置监听，每一步都有操作截图，嗯，看着不费劲。是对一些老旧版本的支持也挺全，像11g、12c都有覆盖。 你平时遇到那种莫名其妙的ORA-XXXXX错误？可以直接翻到错误那部分，对照着找方法，效率提升不止一点点。像ID 1706这类安装时的报错，文章也有专门解析。 日常维护方面，像表空间监控、备份恢复、用户权限管理也有提，虽然不算深，但对于日常操作已经够用了。 建议你