QT6默认的QWebEngineview是不支持视频播放等功能的，需要自己用源码编译。 1. python2.7.5以上 webengine需要使用2.7，3不支持 2.Bison,Flex 3.GPerf 4.Perl、ruby 5.Node.js 建议12以上版本 6.Visual Studio 2019 7.Windows 10 SDK version 10.0.19041以上 vs2019自带 8.python3.8以上 编译qt源码使用3 9.ninja configure -prefix C:\x64release -release -force-debug-info -platform win32-msvc -opensource -confirm-license -opengl es2 -webengine-proprietary-codecs cmake --build . --parallel cmake --install . 注意： 硬盘可用空间留够最好50G+，内存留够最好16G+，编译计算机选择性能好一点的，否则很慢。用虚拟机编译了一周时间。

Scrape_PDB_data_with_Python 目的 在我的研究中，我需要通过溶剂含量，分辨率，空间组等来过滤。 网站上的搜索选项对我来说还不够好，所以我想在我的自定义条件中过滤这些结构。 阅读《 Ryan Mitchell-使用PythonO'Reilly Media进行Web爬网（2018）》一书后，这是一个很好的机会，可以利用这些知识来实现​​我的目标。 文件说明 scrap_pdb_improv_thread_mem.py是我使用的最终python代码。 因为有160k +数据，所以我需要逐步进行抓取，输出文件如下所示： pdb_info_0_999.xlsx ， pdb_info_1000_2799.xlsx 。 为了释放笔记本电脑，我在群集上运行了代码，文件job_py.slurm用于将作业提交到群集。

包含了如下库：zlib liblzma libbz2 jpeg jasper libpng libgif libtiff sqlite3 geos glut proj freetype openssl libssh2 libcurl expat iconv libxml2 gdal exiv2 libprotobuf log4cpp yasm FFmpeg tinyxml2 gtest SDL2 osg 在当今的软件开发领域，尤其是对于使用C++语言进行图形学和三维可视化领域开发的工程师而言，OpenSceneGraph（简称OSG）是一个非常知名的开源三维图形工具包。它的广泛运用，归功于它强大的三维场景管理和渲染能力，以及丰富的插件生态系统。为了更好地适应开发者的开发环境和系统架构，编译好的三方库及osg库文件包显得尤为重要。 本压缩包文件中包含了OSG 3.6.5版本，专门针对Visual Studio 2022编译环境的debug版本，目标架构为64位（x64）系统，并且包含了pdb调试信息。这意味着开发者在使用这些库时，能够进行源码级别的调试，极大地提高了解决问题的效率和深度。 该压缩包中包含的库文件覆盖了多个方面的需求。基础图形处理相关的库，如jpeg、libpng、libtiff、libgif等，这些库提供了对多种图像格式的读写支持。而像zlib、liblzma、libbz2这些压缩库，则保证了在处理图形数据时的高效压缩和解压能力。当然，还包括了 sqlite3、geos、glut、proj 等多种常用库，它们分别提供了数据库支持、地理信息系统支持、OpenGL工具库、地图投影库等功能。 除了上述基础支持库外，还包含了更为高级的库，比如freetype用于处理字体渲染，openssl用于加密通信，libssh2用于SSH协议实现，libcurl用于各种协议的文件传输，以及expat和iconv用于XML和字符编码转换的支持。这些库的加入，为OSG提供了更为丰富和强大的外部功能。 更进一步的，还有一些专门针对数据处理的库如libxml2和gdal。libxml2作为处理XML格式数据的库，在数据交换方面有着重要作用。而gdal作为地理空间数据抽象库，提供了读写栅格和矢量数据格式的能力，这对于GIS领域的开发极为关键。 在三维图形和可视化处理方面，还包含了一些专门的库，如exiv2用于处理图像元数据，libprotobuf用于处理协议缓冲区数据，log4cpp用于日志记录，gtest用于单元测试，以及SDL2用于跨平台的开发。 还应当注意到一些更为特定的库，如FFmpeg用于音视频处理，tinyxml2用于轻量级XML文件解析，以及开源数据库YASM等。这些库的集成，无疑进一步提升了OSG在多媒体处理、数据处理和存储方面的功能。 【压缩包子文件的文件名称列表】表明了该压缩包包含的目录结构，主要包括include、lib、bin、share四个文件夹。其中，include文件夹存储了所有第三方和OSG库的头文件；lib文件夹包含了所有库文件，这些库文件是链接到应用程序中的关键；bin文件夹则包含了可执行文件和DLL文件；share文件夹通常用来存放与应用相关的数据文件，如文档、配置文件等。 这个压缩包为开发者提供了一个完备的OSG开发环境，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而不必过多担心库依赖和环境配置问题。无论是在三维图形、虚拟现实、地理信息系统，还是其他需要图形支持的应用领域，这些库的组合都将为开发者提供强大的工具集合。

标题“pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win64”指的可能是一个预编译的二进制文件包，更具体地说，它属于点云库（Point Cloud Library，简称PCL）的某个版本。PCL是一个开源的大型跨平台机器视觉库，专门用于2D/3D图像处理和点云处理，被广泛应用于机器人感知、计算机视觉等领域的研究和开发。从文件名中的版本号“1.8.1”可以推断这是PCL库的1.8.1版本。而“pdb”是程序数据库（Program Database）的缩写，它是Microsoft Visual Studio中用于存储调试和项目状态信息的文件格式。文件名中的“msvc2017”表明这个库是用Microsoft Visual Studio 2017编译器编译的，而“win64”意味着这个版本的库是为64位Windows操作系统设计的。 PCL库是基于C++语言编写的，并且设计了一系列模块化的功能，这些模块包括点云获取、滤波、特征估计、表面重建、模型拟合、对象识别和点云分割等。在机器人和3D扫描等技术领域中，PCL库能够处理大量的数据点，并将其转换为更加有用的3D表示形式，以便进行进一步的分析和理解。 为了能够运行使用PCL库开发的应用程序，开发者需要确保PCL库的运行时环境已经正确安装在计算机上。这意味着除了将这个文件包中的内容解压到适当的位置外，还需要正确配置运行时库和其他依赖关系。同时，由于“pdb”文件包含了用于调试的符号信息，它对于开发者来说是十分重要的，因为它们在进行代码调试和优化时提供了更多的细节。 标签“PCL”直接指向了点云库这一专业领域，它说明该文件包属于该库的一部分。点云数据是通过各种传感器，如激光扫描仪、深度摄像头等获取的，它们生成大量点的集合，这些点在三维空间中定义了物体表面的形状。因此，点云数据是三维重建、机器人导航、计算机视觉和许多其他应用的关键部分。 总结上述信息，可以看出“pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win64”文件包对于研究和开发涉及3D点云处理的软件项目具有较高的价值，尤其是在使用Windows平台和Microsoft Visual Studio 2017环境下进行开发的场景中。该文件包的正确安装和配置将使开发者能够使用PCL库所提供的强大功能，进行高效的3D数据处理和分析。

标题中的“cef3.2623 dll、lib、pdb、头文件”指的是CEF（Chromium Embedded Framework）的特定版本3.2623的组件，这是一个开源框架，用于在应用程序中嵌入Chromium浏览器引擎。DLL是动态链接库文件，它们包含可由多个程序共享的函数和资源。LIB文件是静态库文件，包含了编译时链接到目标代码的函数和变量。PDB（Program Database）文件是调试信息文件，用于开发阶段帮助调试程序。头文件（通常以.h结尾）则包含了函数声明和宏定义，供程序员在编写源代码时引用。 CEF是基于Google Chrome的开源浏览器渲染引擎，它允许开发者将Web技术集成到桌面应用中，实现复杂的用户界面和交互功能。这个压缩包提供了不同配置的文件：Release版本通常用于优化性能，适用于生产环境；Debug版本包含更多的调试信息，适合开发和调试过程。"x64"和"windows32"分别代表64位和32位的系统版本，确保了在不同架构上的兼容性。 标签中的"Cef"和"Cef3"是CEF的缩写，表明这是CEF框架的一个版本，而"Chromium"是指其基础的浏览器引擎。"windows"表示这些文件是为Windows操作系统设计的。"mp3-mp4"可能意味着CEF可以支持处理音频和视频格式，如MP3和MP4，这对于构建多媒体应用尤其重要。 压缩包内的文件名列表揭示了不同类型的符号文件和平台特定的版本。例如，“debug_symbols.zip”包含了调试符号，而“release_symbols.zip”则包含发布版本的符号。"gb90a3be"可能是一个特定的版本或构建标识符，用于区分不同的CEF构建。"windows64"和"windows32"再次强调了这些是针对64位和32位Windows系统的。 这个压缩包提供了一个完整的CEF 3.2623版本，包括了用于不同构建和调试环境的必要文件，适用于开发跨平台的桌面应用，特别是那些需要处理多媒体内容的应用。开发者可以根据自己的需求选择相应的版本进行集成和调试。

在Windows操作系统中，调试是开发过程中的重要环节，它能帮助开发者找到并修复代码中的错误。pdb（Program Database）文件是微软为调试器提供的一种格式，用于存储关于编译后的程序的元数据，如源代码行信息、变量信息、函数信息等。这些信息对于调试时的断点设置、变量查看和调用堆栈跟踪至关重要。本教程将重点讲解如何下载pdb符号文件以及使用`PDBDownloader.exe`工具。 `PDBDownloader.exe`是一个小巧的实用工具，用于自动下载与指定可执行文件（.exe或.dll）相关的pdb符号文件。通过提供以下命令行参数，你可以轻松地将pdb文件保存到本地： ``` PDBDownloader.exe input.exe C:/folder/to/store/pdb ``` 在这里，`input.exe`是你要查找pdb文件的可执行文件名，`C:/folder/to/store/pdb`是你希望pdb文件被保存的目标目录。运行该工具后，它会查找并下载与`input.exe`相匹配的pdb文件，将其存储在指定的路径下。 在Windows环境中，为了进行内核级调试，还需要获取内核符号文件。这些文件提供了操作系统内核的详细信息，使得开发者可以深入理解系统行为。微软提供了符号服务器，其中包含了大量官方的pdb文件，包括内核和系统组件的pdb。`PDBDownloader.exe`可能也会从这些符号服务器中下载所需文件。 要充分利用pdb文件，你需要一个调试器，如Visual Studio的调试器或者开源的WinDbg。这些调试器可以读取pdb文件，将它们与二进制代码关联，从而在调试过程中提供丰富的上下文信息。 pdb文件的下载不仅适用于软件开发者，也对系统管理员和安全研究人员有价值。例如，当遇到崩溃报告或性能问题时，有了pdb文件，可以更准确地定位问题所在。 总结来说，pdb文件是Windows调试的关键，`PDBDownloader.exe`工具则简化了获取这些文件的过程。正确使用pdb和相应的调试工具，能够极大提高排查问题的效率，缩短软件开发和维护的时间。在进行任何Windows应用程序或系统组件的调试工作时，掌握pdb文件的使用是非常重要的技能。

greenplum-db-6.2.1-rhel7-x86_64.rpm Pivotal Greenplum 6.2 Release Notes This document contains pertinent release information about Pivotal Greenplum Database 6.2 releases. For previous versions of the release notes for Greenplum Database, go to Pivotal Greenplum Database Documentation. For information about Greenplum Database end of life, see Pivotal Greenplum Database end of life policy. Pivotal Greenplum 6 software is available for download from the Pivotal Greenplum page on Pivotal Network. Pivotal Greenplum 6 is based on the open source Greenplum Database project code. Important: Pivotal Support does not provide support for open source versions of Greenplum Database. Only Pivotal Greenplum Database is supported by Pivotal Support. Release 6.2.1 Release Date: 2019-12-12 Pivotal Greenplum 6.2.1 is a minor release that includes new features and resolves several issues. New Features Greenplum Database 6.2.1 includes these new features: Greenplum Database supports materialized views. Materialized views are similar to views. A materialized view enables you to save a frequently used or complex query, then access the query results in a SELECT statement as if they were a table. Materialized views persist the query results in a table-like form. Materialized view data cannot be directly updated. To refresh the materialized view data, use the REFRESH MATERIALIZED VIEW command. See Creating and Managing Materialized Views. Note: Known Issues and Limitations describes a limitation of materialized view support in Greenplum 6.2.1. The gpinitsystem utility supports the --ignore-warnings option. The option controls the value returned by gpinitsystem when warnings or an error occurs. If you specify this option, gpinitsystem returns 0 if warnings occurred during system initialization, and returns a non-zero value if a fatal error occurs. If this option is not specified, gpinitsystem returns 1 if initialization completes with warnings, and returns value of 2 or greater if a fatal error occurs. PXF version 5.10.0 is included, which introduces several new and changed features and bug fixes. See PXF Version 5.10.0 below. PXF Version 5.10.0 PXF 5.10.0 includes the following new and changed features: PXF has improved its performance when reading a large number of files from HDFS or an object store. PXF bundles newer tomcat and jackson libraries. The PXF JDBC Connector now supports pushdown of OR and NOT logical filter operators when specified in a JDBC named query or in an external table query filter condition. PXF supports writing Avro-format data to Hadoop and object stores. Refer to Reading and Writing HDFS Avro Data for more information about this feature. PXF is now certified with Hadoop 2.x and 3.1.x and Hive Server 2.x and 3.1, and bundles new and upgraded Hadoop libraries to support these versions. PXF supports Kerberos authentication to Hive Server 2.x and 3.1.x. PXF supports per-server user impersonation configuration. PXF supports concurrent access to multiple Kerberized Hadoop clusters. In previous releases of Greenplum Database, PXF supported accessing a single Hadoop cluster secured with Kerberos, and this Hadoop cluster must have been configured as the default PXF server. PXF introduces a new template file, pxf-site.xml, to specify the Kerberos and impersonation property settings for a Hadoop or JDBC server configuration. Refer to About Kerberos and User Impersonation Configuration (pxf-site.xml) for more information about this file. PXF now supports connecting to Hadoop with a configurable Hadoop user identity. PXF previously supported only proxy access to Hadoop via the gpadmin Greenplum user. PXF version 5.10.0 deprecates the following configuration properties. Note: These property settings continue to work. The PXF_USER_IMPERSONATION, PXF_PRINCIPAL, and PXF_KEYTAB settings in the pxf-env.sh file. You can use the pxf-site.xml file to configure Kerberos and impersonation settings for your new Hadoop server configurations. The pxf.impersonation.jdbc property setting in the jdbc-site.xml file. You can use the pxf.service.user.impersonation property to configure user impersonation for a new JDBC server configuration. Note: If you have previously configured a PXF JDBC server to access Kerberos-secured Hive, you must upgrade the server definition. See Upgrading PXF in Greenplum 6.x for more information. Changed Features Greenplum Database 6.2.1 includes these changed features: Greenplum Stream Server version 1.3.1 is included in the Greenplum distribution. Resolved Issues Pivotal Greenplum 6.2.1 is a minor release that resolves these issues: 29454 - gpstart During Greenplum Database start up, the gpstart utility did not report when a segment instance failed to start. The utility always displayed 0 skipped segment starts. This issue has been resolved. gpstart output was also enhanced to provide additional warnings and summary information about the number of skipped segments. For example: [WARNING]:-********

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前言 由于oracle 12c使用了CDB-PDB架构，类似于docker，在container-db内可以加载多个pluggable-db，因此安装后需要额外配置才能使用。 一、修改listener.ora , tnsnames.ora ###listener.ora### LISTENER = (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = localhost)(PORT = 1521)) (CONNECT_DATA = (SERVICE_NAME = orcl)) ) #sid list列举cdb和所有pdb的数据库名，所有si