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Oracle数据库有其公司开发的配套rac来实现负载均衡，目前已知的最大节点数能到128个，但是其带来的维护成本无疑是很高的，并且rac的稳定性也并不是特别理想，尤其是节点很多的时候。        但是，相对mysql来说，rac的实用性要比mysql的配套集群软件mysql-cluster要高很多。因为从网上了解到情况来看，很少公司在使用mysql-cluster，大多数企业都会选择第三方代理软件，例如MySQL Proxy、Mycat、haproxy等，但是这会引起另外一个问题：单点故障(包括mysql-cluster：管理节点)。如果要解决这个问题，就需要给代理软件搭建集群，在访问量很

脚本过于简单，供学习和参考。主要了解一下smtplib库的使用和超时机制的实现。使用signal.alarm实现超时机制。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time import sys import logging import smtplib import socket import signal import ConfigParser from datetime import datetime from email import encoders from email.header import Header f

计算机课程设计代码加报告——银行账户管理系统，本人所做，Python代码编写，符合学生难度，数据库的增删改查功能均可实现，检索，视图等功能也有，里面附有项目报告，附数据库的建表数据，希望对你有帮助，欢迎购买~~

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Python 实现局域网内文件共享功能,使用 Python 的 sockets 模块实现的方法。分为客户端和服务器。代码简单。python大作业

python实现含负权回路的最短路问题 运行结果： start: a, end: c, result: [['a-b-c', -3], ['a-c', 9]]

基于OpenCV+Python实现的手势识别项目完整源码+数据集+项目使用说明.7z 本项目需要 PyCharm 来运行 可以在创建项目的时候，创建 Python 运行环境，建议使用anaconda来配置。 带数据集，可训练模型 【基础包需要安装】 pip install numpy pip install scipy pip install python-tk 直接运行myGUI或者main即可，也可以自己修改一些参数重新训练模型。

在此介绍一个简易的项目，我们将使用OpenCV和Python实现实时人脸检测，我们将研究 OpenCV 中的 Haar 级联分类器（Haar Cascade Classifier）算法， Haar 级联分类器是一种流行的目标检测算法。 以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术，但其实并不新颖，不过因为技术成熟好用这里依然采用这一方法。它是基于机器学习的，使用大量的正负样本训练得到分类器。其实就是基于对人脸特征的描述，分类器根据训练的样品数据进行训练，完成后即可感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。 OpenCV已在GitHub训练结果网址（https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades）上分享了其训练好的结果数据，分类器普适性较好可满足一般人脸检测的需要。 在画面中可以看到网络摄像头画面帧中检测出的人脸边界框，要停止网络摄像头获取画面，可按“q”键结束。 Haar级联分类器是一个基础的人脸检测模型，它的检测速度快、精度较高，能够满足常见的人脸检测任务。