linux下与windows下类似
恢复时可能会遇到很多问题，但备份其实是很简单的
备份时应该备份数据库和日志，因为前滚时要用到日志。
备份时如果不使用include logs参数的，日志要单独备份
备份时一般采用带include logs参数的较简单
一.离线备份
在默认情况下只能做离线备份
1.断开连接
--db2 connect to sample
--db2 list applications for db sample
db2 force applications all
--db2stop force
--db2start
2.离线备份
db2 backup db sample to D:\backup\db\db2\sample\offline
备份成功。此备份映像的时间戳记是：20141015143312
文件名：SAMPLE.0.DB2.NODE0000.CATN0000.20141015143312.001
离线备份不支持这个参数
include logs
SQL2032N "iOptions" 参数无效。
3.查看备份历史
db2 list history backup all for sample
4.恢复
db2 restore db sample from "D:\backup\db\db2\sample\offline" taken at 20141015143312
5.前滚
--查看
--db2 rollforward db sample
前滚
db2 rollforward db sample complete
或
db2 rollforward db sample stop
--db2 rollforward db sample to end of logs
--SQL1268N 由于检索节点 "0" 上的数据库 "SAMPLE" 的日志文件 "S0000000.LOG"
--时发生错误 "1"，前滚恢复停止。
二.联机备份
做联机备份需要修改参数userexit和logretain
查看现有参数配置
db2 get db cfg for sample
db2 update db cfg for sample using userexit on //启用用户出口
db2 update db cfg for sample using logretain on //启用归档日志
db2 update db cfg for sample using trackmod on //启用增量备份功能
(需要各个Node都分别做设置，目前只有一个Node)
开启这些参数后，数据库处于backup pending状态，要求做数据库的离线全备份。
做一下离线全备份，参考上面的命令。
1.联机全量备份
db2 backup database sample online to D:\backup\db\db2\sample\online include logs
备份成功。此备份映像的时间戳记是：20141015143758 （时间点1）
2.联机累计增量备份
备份上一次联机全量备份后的变化部分
db2 backup database sample online incremental to D:\backup\db\db2\sample\incremental include logs
备份成功。此备份映像的时间戳记是：20141015143921（时间点2）
3.联机差异增量备份
备份上一次联机备份后的变化部分
db2 backup database sample online incremental delta to D:\backup\db\db2\sample\delta include logs
备份成功。此备份映像的时间戳记是：20141015143955（时间点3）
三.恢复
1.恢复联机全量备份 只到（时间点1）
--db2 drop db sample
db2 restore db sample from "D:\backup\db\db2\sample\online" taken at 20141015143758 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
前滚
db2 rollforward db sample to end of logs and complete overflow log path(D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs) noretrieve
logtarget 指定log的输出目录，随便指定一个，（单个）恢复前要先清空
2.恢复累计增量备份 只到（时间点2）
--db2 drop db sample
db2 restore db sample incremental automatic from "D:\backup\db\db2\sample\incremental" taken at 20141015143921 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
恢复时指定了automatic参数，他会自动恢复之前的相关备份（全量备份）
前滚
db2 rollforward db sample to end of logs and complete overflow log path(D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs) noretrieve
3.恢复差异增量备份 只到（时间点3）
--db2 drop db sample
db2 restore db sample incremental automatic from "D:\backup\db\db2\sample\delta" taken at 20141015143955 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
前滚
db2 rollforward db sample to end of logs and complete overflow log path(D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs) noretrieve
4.不用automatic参数的恢复
恢复时推荐使用automatic参数，简单
查看恢复到某一时间戳的操作（db2推荐顺序）
db2ckrst -d sample -t 20141015143955 -r database
一般是先恢复最新的备份（时间点3）
再恢复（时间点1）
再恢复（时间点2）
再恢复最新的备份（时间点3）
删除logtarget目录里的日志
--db2 drop db sample
db2 restore db sample incremental from "D:\backup\db\db2\sample\delta" taken at 20141015143955 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
db2 restore db sample incremental from "D:\backup\db\db2\sample\incremental" taken at 20141015143921 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
db2 restore db sample incremental from "D:\backup\db\db2\sample\online" taken at 20141015143758 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
db2 restore db sample incremental from "D:\backup\db\db2\sample\delta" taken at 20141015143955 logtarget D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs
其中提示，选是
SQL2580W 警告！将这些日志复原至包含现有日志文件的路径。在复原期间试图覆盖现有日
志文件将导致复原操作失败。
想要继续吗？（y/n） y
前滚
db2 rollforward db sample to end of logs and complete overflow log path(D:\backup\db\db2\sample\backupdblogs) noretrieve
报错的处理方法
SQL2574N 作为增量式 RESTORE 操作的一部分来复原的备份映像不能比目标映像更新。
按照db2推荐顺序还原
db2 rollforward db sample to end of logs and complete
SQL1119N 因为先前复原不完整或者仍在进行，所以不能连接或激活数据库 "SAMPLE"。
SQLSTATE=57019
删除数据库，参考上面的两种恢复方法还原
SQL1268N 由于检索节点 "0" 上的数据库 "SAMPLE" 的日志文件 "S0000001.LOG"
时发生错误 "1"，前滚恢复停止。
前滚时需要日志
其他
db2 rollforward db sample to 2014-10-15-02.50.40.000000 and stop
db2 rollforward db sample to 2014-10-15-02.50.40.000000 and complete
用db2ckbkp -h 检查下image，并且查看下include log 选项是否是1
按照表空间的备份和恢复类似，加子句TABLESPACE ( tablespace-name )即可。表空间级别的备份/恢复操作要求数据库处于归档日志和启用增量备份模式下。
本人采用的备份方案
每月1号联机全量备份
其他日期联机累计增量备份
这样恢复简单
参考：
DB2备份恢复数据库步骤
http://database.51cto.com/art/200709/56545.htm
DB2离线和在线全备、增量备份及恢复的操作步骤
http://www.chinaunix.net/old_jh/22/99296.html
DB2数据库备份恢复小结
http://mmz06.blog.163.com/blog/static/12141696201011324632710/
DB2 V9.7 信息中心
http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/#!/SSEPGG_9.7.0/com.ibm.db2.luw.kc.doc/welcome.html
DB2 rollforward 命令使用详解
http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-1003wucx/
相关推荐
根据提供的文档信息，可以看出这是一份关于IBM DB2 9.7版本的数据恢复与备份指南。这份红皮书主要介绍了如何在Linux、UNIX以及Windows环境下进行DB2数据库的数据恢复（recover）与还原（restore）。接下来将详细介绍...
内容概要：本文详细介绍了基于.NET5开发的一个仓储管理系统，涵盖了多个关键技术的应用。首先，在数据访问方面，使用了EF Core进行ORM操作，并引入了全局逻辑删除和多租户过滤等功能。其次，权限管理部分采用Policy机制实现动态按钮权限控制，权限数据存储于Redis中，确保高效响应。再次，消息队列方面，通过RabbitMQ实现库存变动后的异步通知，保障库存数据的一致性和可靠性。此外，系统还支持多租户模式，能够根据不同租户的需求灵活切换数据库连接。前端则选择了LayUI作为主要框架，配合WebSocket实现库存变化的实时推送。部署环节涉及Ocelot网关、Consul服务注册以及Docker容器化部署，确保系统的高可用性和扩展性。 适合人群：具有一定.NET开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解.NET5企业级应用开发的技术人员，尤其是对仓储管理系统感兴趣的人群。通过学习本文，读者可以掌握如何将多种现代技术集成到一个完整的解决方案中，从而提高开发效率和系统性能。 其他说明：文中提供了大量实际代码片段，帮助读者更好地理解和实践相关技术。同时，作者分享了许
内容概要：本文档是中国联通发布的关于自智网络技术白皮书，详细介绍了云光和云网专线场景下的自智网络技术。主要内容涵盖行业洞察、中国联通专线自智网络概述、云光和云网专线自智网络的技术特征、分级标准及其关键技术，以及专线自智网络的分级测评和认证体系。文中强调了自智网络在提升网络智能化、自动化方面的关键作用，特别是在云光和云网专线场景的应用，旨在为行业客户提供高品质的专线服务，促进网络向融合化、智能化、绿色化发展。 适合人群：适用于通信行业的技术人员、研究人员、管理人员，尤其是关注自智网络技术及其应用的专业人士。 使用场景及目标：①帮助行业客户理解自智网络技术在云光和云网专线场景中的应用；②为运营商提供技术参考，提升网络智能化水平；③促进产业链上下游协同发展，推动自智网络的商业化应用。 其他说明：本文档不仅提供了详细的理论和技术解析，还结合了中国联通的实际案例，展示了自智网络在实际应用中的成效和发展前景。
内容概要：本文详细介绍了三菱Q系列PLC在液晶电视导光板加工中的应用案例。主要内容涵盖Q系列PLC的使用、QD75MH定位模块和SSNET总线伺服的应用、伺服控制、触摸屏程序设计以及温控器的使用。文中不仅提供了详细的硬件配置和软件编程实例，还深入解析了各个组件的工作原理及其协同工作的机制。此外，文章还分享了一些实际操作中的经验和常见问题解决方案，如伺服控制中的加减速曲线优化、温控器的Modbus通讯调试、以及总线通讯中的丢包问题处理等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对三菱Q系列PLC和伺服控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于液晶电视导光板加工生产线的设计、安装、调试和维护。目标是帮助技术人员理解和掌握三菱Q系列PLC及相关组件的应用，提升系统的稳定性和精度。 其他说明：文章通过具体的代码示例和实际操作经验，展示了如何利用三菱Q系列PLC实现高效、稳定的工业自动化控制。对于希望深入了解工业自动化控制技术和三菱PLC编程的读者来说，是一份非常有价值的参考资料。
# 基于Go语言的用户积分系统 PointSystem ## 项目简介 本项目是一个基于Go语言的用户积分系统，旨在实现常见的用户积分功能，包括积分的获取、扣除和查询等。该系统适用于各种需要用户积分的场景，如购物网站、社区论坛等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 用户积分管理系统能够记录用户的积分变化，包括增加积分和减少积分。 2. 积分查询用户可以查询自己的总积分。 3. 积分明细查询用户可以查询自己的积分变化明细，包括积分增加和扣除的记录。 4. 日志记录系统能够记录操作日志，方便问题追踪和审计。 ## 安装使用步骤 1. 确保已安装Go语言环境，并设置好环境变量。 2. 下载项目的源代码文件，解压到本地目录。 3. 在项目根目录下，找到并打开文件 confconf.go，根据实际需求修改数据库连接配置信息（mysqlHost、mysqlUsername、mysqlPassword、mysqlDb 和 LogPath）。
# 基于Arduino的SIMONTRONI游戏 ## 项目简介 SIMONTRONI是一个基于Arduino的交互式记忆游戏。玩家需要记住并重复由LED灯显示的随机序列。随着游戏的进行，序列的长度会逐渐增加，挑战玩家的记忆能力。该项目还包括一个音量调节功能，通过旋钮调节游戏音量。 ## 项目的主要特性和功能 1. 记忆挑战玩家需要记住并重复LED灯显示的序列。 2. 多级游戏随着游戏的进行，序列的长度会逐渐增加，增加游戏的难度。 3. 音量调节通过旋钮调节游戏音量，满足不同玩家的需求。 4. 硬件交互使用Arduino Uno、LED灯、按钮和电阻等硬件组件，实现游戏的物理交互。 ## 安装使用步骤 1. 准备硬件 1个Arduino Uno 4个LED灯 4个按钮 1个蜂鸣器 1个5k电位器 若干电阻（220和330） 1个面包板和若干导线 2. 下载代码
1、文件说明： Centos8操作系统sqlite-devel-3.26.0-15.el8.rpm以及相关依赖，全打包为一个tar.gz压缩包 2、安装指令： #Step1、解压 tar -zxvf sqlite-devel-3.26.0-15.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
# 基于Python的迷宫探索强化学习项目 ## 项目简介 本项目是一个基于强化学习算法的迷宫探索任务。它使用Python编程语言和多种强化学习算法（如QLearning、Sarsa、Sarsa Lambda等）来训练智能体，使其在随机变化的迷宫环境中找到最短路径到达目标点。 ## 项目的主要特性和功能 1. 迷宫环境模拟项目使用CSV文件定义迷宫地图，模拟二维迷宫环境，包括障碍物、悬崖和终点等。 2. 强化学习算法实现实现了QLearning、Sarsa、Sarsa Lambda等强化学习算法，用于智能体的决策过程。 3. 奖励函数设计设计了多种奖励函数，包括距离奖励、危险区域惩罚、防止终点区域“守株待兔”现象和重复路径惩罚等，以引导智能体更好地探索迷宫。 4. 经验回放策略采用了经验回放策略，以提高数据利用效率并稳定学习过程。 5. 可视化界面提供了基于pygame库的可视化界面，用于展示迷宫的布局、智能体的移动和奖励曲线等。
Java项目课程设计，包含源码+数据库+论文
# 基于Vue框架的商家管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Vue框架开发的前端项目，主要实现了商家展示、搜索、购物车管理、用户评价等功能。通过本项目的学习和实践，可以深入理解Vue框架的核心思想和相关技术要点，包括组件化开发、异步数据处理、动态数据展示等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 异步数据处理通过Vuex管理应用状态，实现前后端数据交互和异步数据处理。包括登录注册功能、商家信息的展示和搜索功能等。 2. 组件化开发项目采用组件化开发模式，将页面拆分成多个独立组件，提高代码复用性和可维护性。 3. 动态数据展示利用Vue的响应式机制，实现动态数据展示，包括轮播图、商家列表等。 4. 交互体验优化通过使用betterscroll插件实现页面的滑动效果，提升用户体验。同时，使用vuelazyload插件实现图片懒加载，优化页面加载速度。 ## 安装使用步骤 2. 安装依赖在项目根目录下运行npm install命令，安装项目所需依赖。
内容概要：本文介绍了TeslaModbusSCADA安卓组态软件的功能特点及其应用场景。该软件通过Wi-Fi和Modbus协议实现了对工业生产设备和农业设施的数据采集与控制。其主要优点包括全中文界面、简易组态、丰富的控件库、无数据点限制以及良好的通信稳定性。文中详细展示了如何快速搭建监控界面，并通过多个实例说明了其在实际项目中的应用效果。 适用人群：适用于工农业生产、物联网控制领域的工程师和技术爱好者，尤其是希望简化数据采集和设备控制流程的用户。 使用场景及目标：①用于构建工业生产线上设备的状态监测与控制系统；②应用于农业大棚、养殖厂等场所的环境参数监控；③提供灵活易用的界面设计工具，降低开发门槛，提高工作效率。 其他说明：尽管存在一些局限性（如暂时不支持OPC UA协议），但未来版本计划增加更多功能，进一步拓展其应用范围。
JAVA编写的socket服务，可以实现以多种方式的通信 接收socket客户端服务端发送的信息，发送给socket 服务端客户的顶端信息
docker
内容概要：本文详细探讨了国产AI大模型DeepSeek的技术水平及其在全球范围内的影响力。首先介绍了DeepSeek的技术背景与核心优势，强调其在自然语言处理、计算机视觉、强化学习和多模态融合等方面的表现。其次，解析了DeepSeek的核心技术，包括自然语言处理、计算机视觉、强化学习和多模态融合的具体应用。接着，阐述了DeepSeek的架构设计与性能优化措施，展示了其在电商、医疗、教育等多个领域的实际应用案例。最后，展望了DeepSeek的未来发展趋势，如多模态融合、实时视频分析、三维视觉与增强现实、模型轻量化、联邦学习以及AI伦理与可持续发展。 适合人群：对人工智能技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解国产AI大模型技术水平及其应用前景的人士，目标是掌握DeepSeek的技术特点、应用场景和发展方向。 其他说明：本文不仅介绍了DeepSeek的技术优势，还通过具体案例展示了其在不同行业中的实际应用效果，有助于读者全面了解DeepSeek的潜力和价值。
# 基于 Vue 3 + Vite 和 TensorFlow 的视力测试图形识别游戏系统 ## 项目简介 本项目是一个集图像识别与游戏化视力测试为一体的系统。借助 Vue 3 + Vite 搭建项目框架，运用 TensorFlow 完成图像识别功能，同时利用 PIXI 框架绘制 2D 游戏界面。用户在游戏过程中，通过对特定字母图像的识别来进行视力测试。 ## 项目的主要特性和功能 1. 前端框架采用 Vue 3 + Vite 搭建，具备高效的模块打包和快速的服务器启动能力，确保开发和使用的流畅性。 2. 图像识别借助 TensorFlow 的算法模型，实现精确的图像识别功能，为游戏的准确性提供保障。 3. 游戏绘制使用 PIXI 2D canvas 框架绘制游戏界面，包含多个界面布局，如开始界面、介绍界面和主界面，且对界面元素进行了封装，方便维护和复用。
# 基于Vue框架的后台管理模板 ## 项目简介 本项目是一个基于Vue框架的后台管理模板，精简版是从优秀的vuepureadmin项目中提炼出的主体功能，更适合实际项目开发。该项目拥有高效的代码结构、丰富的功能组件和友好的用户体验设计。通过全局引入elementplus，打包后的文件大小仍然低于2.3MB，并且通过brotli压缩和cdn替换本地库模式，打包大小可进一步降低到低于350KB。项目还提供了官方快速开发文档，方便开发者快速上手和使用。 ## 项目的主要特性和功能 1. 环境要求项目需要node版本不小于16，pnpm版本不小于6。为优化npm包管理工具的兼容性，该项目推荐使用pnpm作为包管理工具。 2. Vue版本项目推荐使用Vue3.3 Composition API进行组件开发，更加符合现代前端开发趋势。
# 基于Python的微信智能聊天机器人 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能聊天机器人，旨在通过ChatGPT的强大对话和信息整合能力，将微信打造成一个智能机器人。它支持多端部署，包括个人微信、微信公众号和企业微信应用，能够进行智能对话、语音识别、图片生成等多种功能，并且支持丰富的插件扩展。 ## 主要特性和功能 多端部署支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种部署方式。 智能对话支持私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持GPT3、GPT3.5、GPT4模型。 语音识别可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持Azure、Baidu、Google、OpenAI等多种语音模型。 图片生成支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择DellE、Stable Diffusion、Replicate模型。 丰富插件支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。
内容概要：本文详细介绍了基于B/S架构，采用PHP、CSS、JavaScript和MySQL技术栈构建的图书馆管理系统。首先阐述了系统的架构和技术亮点，如B/S架构的优势、PHP的灵活性、CSS的美化能力以及JavaScript的交互性和MySQL的数据管理功能。接着具体展示了系统的功能模块，包括用户注册登录、管理员权限管理、图书管理、借还书操作等。文中还特别强调了安全性措施，如验证码机制、会话管理和密码哈希等。最后给出了项目的搭建方法和一些优化建议，如使用phpstudy和navicat工具，以及数据库性能优化等。 适合人群：具有一定编程基础的技术爱好者、Web开发者、图书馆管理人员。 使用场景及目标：适用于希望快速搭建并部署图书馆管理系统的个人或机构，旨在提高图书馆管理效率，同时提供一个完整的Web开发案例供学习和参考。 其他说明：文中提供的代码片段和搭建指南有助于理解和实践，同时也指出了一些潜在的安全隐患和改进方向，如避免SQL注入、使用预处理语句等。
IMG_7222.HEIC
# 基于Python3的机器学习示例项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python3的机器学习示例项目，旨在通过多个Python脚本展示如何使用Python和sklearn库进行机器学习。项目涵盖了从简单的线性回归和分类，到更复杂的神经网络和聚类分析，每个脚本都附有详细的代码功能解释，帮助读者理解每个脚本的目的和工作原理。 ## 项目的主要特性和功能 线性回归通过简单的线性回归模型拟合数据，并可视化结果。 分类问题使用K最近邻（KNN）分类器对模拟数据集进行分类，并可视化分类结果。 神经网络使用多层感知器（MLP）神经网络对红酒数据集进行分类，并可视化分类边界。 聚类分析使用DBSCAN和KMeans算法对数据进行聚类，并可视化结果。 数据可视化使用matplotlib库对数据和模型结果进行可视化。 ## 安装使用步骤 1. 安装Python和sklearn库