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SAP HANA 系统架构概述
SAP HANA系统由多个独立的数据库组成，可以由一台主机或 由多个主机组成的集群。
SAP HANA 系统由单个系统 ID （SID） 标识，并包含 一个或多个租户数据库和一个系统数据库。数据库由 SID 标识 和数据库名称。从管理的角度来看&…
监视 SAP HANA 数据库
SAP HANA Cockpit 中的监视
您可以对系统中的数据库和租户数据库执行多个数据库监视任务 使用一系列专用应用的 SAP HANA 驾驶舱。
借助 SAP HANA 主控室，可以执行以下任务：
监视整体数据库运行状况监视单个数据库服务的状态和资源使用情况根据与内存…
管理 SAP HANA 用户
每个想要使用 SAP HANA 数据库的用户都必须有一个数据库用户。作为 用户管理员，您可以创建和预配所需的用户，以及执行其他 与用户管理相关的任务。
在 SAP HANA 中管理用户包括以下任务：
为所需的用户身份验证机制配置 SAP HANA预配用户&am…
SAP Hana 相关网址
1. Fiori
www.sap.com/fiori-apps-library
Tcode:/N/UI2/FLP
Fiori IMG:/n/ui2/flpd_cust 2. SAP S/4 HANA Simplification List
HTTPS://help.sap.com
->SAP S/4 HANA
->business partner approach…. 3.SAP Best Practices
https://rapid.sap.com/bp 4. SAP 实…
SAP HANA 三大特点
1. 数据内存最快化
传统数据库读写操作是从 磁盘----> 通过数据总线和控制器(RAID，I/O hub等)--->内存--->CPU Cache --->CPU进行数据处理(CPU寄存器)。 HANA数据库，数据是保存在内存中。它可以大大的提高数据库在存取数据的时间的性能优势…
HANA SQL消耗内存和CPU线程的限制参数
HANA再处理大数据表相关的复杂Sql时，如果没有设置Memory和CPU线程上限的话，会将HANA的资源占用殆尽，造成HANA无法响应其他Sql请求，导致表现在应用服务器上就是系统卡顿的情况。解决上述问题的办法就是按照下图设置Memory(图1&…
ABAP与HANA集成 1：HANA视图转换为ABAP字典视图
作者 idan lian 如需转载备注出处
使用场景
最近项目在用HANA开发逻辑，形成了很多过程的计算视图，一般我们BW人员可能直接用计算视图出具前端报表，或者链接到cp使用，没有考虑转换成abap字典视图，也就是前台SE11能查…
SAP HANA内存概念
SAP HANA内存概念（Memory Concepts）
在上一节中提到，启动数据库后，数据库会全部写入到内存中。SAP HANA作为一个内存中的数据库，那么如何有效地处理和跟踪其内存使用情况是至关重要的。因此，SAP HANA采用预…
SAP HANA NSE
NSE全称Native Storage Extension, 主要用于对于管理不频繁访问的数据条目。
技术上简单来说就是通过在现有内存开辟一块“小空间”，专门作用于选定的表/分区/列的读写。
NSE执行步骤参考
使用NSE Advisor找出系统中的大表以及分区情况统计。与业务人员讨论&…
SAP HANA 数据库 -- 小白学习之路（二）
这篇博客用来记录安装SAP HANA 单机数据库的过程，感谢知乎网友春秋无为的分享，以下步骤是对他分享内容的实践，原文链接放到参考文章部分。 一、前置条件
1.1 规划虚拟机硬件配置
由于本次安装的是单机测试数据库，因此可以参考SA…
一文带你看懂SAP-HANA的基本架构与原理
注：本篇主要对SAP HANA做了总结与论述，如有错误欢迎读者提出并补充 创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥
创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥
创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥ 目录 一. 背景引入1.1 硬件与数据库系统1.2 行业现状 …
retinaface+facenet测试及导出onnx
在之前的文章中我们完成了使用insigtface进行多人人脸识别，其本质是分别使用人脸检测模型进行人脸检测，之后使用人脸识别模型对检测出的人脸进行识别。在本节，我们将分别使用retinaface模型和facenet模型在PC端分别完成人脸检测和人脸识别&am…
RetinaNet+focal loss
one stage 精度不高，一个主要原因是正负样本的不平衡，以YOLO为例，每个grid cell有5个预测，本来正负样本的数量就有差距，再相当于进行5倍放大后，这种数量上的差异更会被放大。 文中提出新的分类损失函数Foca…
深度学习目标检测算法之RetinaNet算法
文章目录 前言RetinaNet 算法原理1.RetinaNet 简介2.backbone 部分3.FPN特征金字塔4.分类和预测5.Focal Loss 结束语 💂 个人主页:风间琉璃🤟 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬 如果文章对你有帮助、欢迎关注…
人脸检测——RetinaFace
RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild
作者： 帝国理工，伦敦米德尔塞克斯大学，InsightFace paper： https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf github： https://github.com/deepinsight/insightf…
【深度学习】Retina Net 计算机视觉目标检测 Focal Loss
论文 ： https://arxiv.org/abs/1708.02002 文章目录 Retina NetFocal LossRetina Net损失函数代码Retina Net
论文图： backbone采用FPN， 为了缩小计算量，使用这样的构建，采用P3~P7。 每层是不一样的9组anchors。
Focal Loss
Focal Loss，当 g a m m
RetinaNet 论文总结
日期：2024年08月05日
目录
前言
论文摘要
Focal Loss
Cross Entropy Loss
Balanced Cross Entropy Focal Loss
RetinaNet
网络架构
ResNet
Feature Pyramid Network (FPN)
Class Subnet
Box Subnet 前言
一般来说，one-stage的目标检测器在…
retinaface人脸矫正模块
人脸检测之Retinaface算法：论文阅读及源码解析_retinaface原论文-CSDN博客文章浏览阅读1.4w次，点赞45次，收藏292次。本文详细介绍RetinaFace人脸检测算法的核心原理及其Pytorch实现。RetinaFace通过单阶段密集人脸定位，实现了不同…