oracle库查oracle_SID

您可以使用以下命令来查找Oracle实例的SID：

1. 在Oracle服务器上运行命令提示符。
2. 使用以下命令连接到Oracle实例：sqlplus /nolog
3. 在SQL提示符下，输入以下命令：conn / as sysdba
4. 在连接到Oracle实例后，输入以下命令来查找SID：select instance_name from v$instance;

这将返回您连接的Oracle实例的SID。

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mysql跨库查三张表数据

MySQL跨库查询是指在一个MySQL实例中，查询不同数据库中的数据。跨库查询三张表数据需要使用联合查询，具体步骤如下：

SELECT *
FROM db1.table1
JOIN db2.table2 ON db1.table1.column = db2.table2.column
JOIN db2.table3 ON db1.table1.column = db2.table3.column;

其中，db1和db2分别为两个不同的数据库，table1、table2和table3为三个不同的表，column为连接这三个表的列名。需要注意的是，跨库查询需要确保操作MySQL的user有db1和db2的权限，并且db1和db2在同一个host。

python实现人脸识别比对_python实现人脸识别代码

以下是一个简单的 Python 人脸识别比对代码，使用了 OpenCV 和 face_recognition 库：

import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸图像和对应标签
known_image = face_recognition.load_image_file("known_face.jpg")
known_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
known_label = "Tom"

# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = capture.read()

    # 将摄像头图像转换为RGB格式
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

    # 查找图像中的人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # 遍历每个人脸并进行比对
    for face_encoding in face_encodings:
        matches = face_recognition.compare_faces([known_encoding], face_encoding)
        label = "Unknown"

        # 如果是已知人脸，则显示对应标签
        if matches[0]:
            label = known_label

        # 在图像中框出人脸并显示标签
        top, right, bottom, left = face_locations[0]
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, label, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Face Recognition", frame)

    # 如果按下q键，则退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，我们首先加载了已知人脸的图像和标签，并使用 face_recognition 库将其编码为向量。然后，我们打开摄像头并循环读取摄像头图像。对于每张图像，我们使用 face_recognition 库查找人脸位置，并将其编码为向量。然后，我们将已知人脸的编码向量与每个人脸进行比对，如果匹配，则显示对应标签，并在图像中框出人脸。最后，我们使用 OpenCV 显示图像，并在按下q键时退出程序。