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Kristall PY-26 - Geschichte

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Kristall

Quarz, transparent und farblos oder mit leichtem Farbstich, als Edelstein verwendet.

(PY-26: 1. 226'; T. 34'; dr. 13'; s. 18 v.; a. 2 3")

Crystal (PY-25) wurde 1929 als Vida von Pusey und Jones Co., Wilmington, Del., gebaut; von der Marine am 15. Januar 1942 erworben; und in Auftrag gegeben 21. Februar 1942 Lieutenant Commander O. B. Drotning, USNR (im Ruhestand), im Kommando.

Crystal kam am 1. Mai in Pearl Harbor zum Dienst bei der Hawaiian Sea Frontier an. Sie diente als Patrouille und Eskorte im Inselgebiet und eskortierte Armeetransporter und Handelsschiffe zu den vorgelagerten Inseln; transportierte Zivilarbeiter und Soldaten; und nahm an Übungen und Übungen mit Zerstörern teil. Vom 1. Dezember 1943 bis 14. April 1944 stationierte sie in Midway für Patrouillendienst und Übungen und Ausbildung mit U-Booten. Nach der Überholung in Pearl Harbor kehrte sie zu Operationen unter der hawaiianischen Seegrenze zurück und fügte ihren Aufgaben Wetterstationspatrouillen hinzu. Am 8. November 1945 machte sie sich auf den Weg zur Westküste und erreichte am 17. November San Francisco. Crystal wurde dort am 6. März 1946 außer Dienst gestellt und am 2. April 1947 an die Maritime Commission übergeben.

Taber; in Dienst gestellt am 19. Dezember 1946, Lieutenant Commander R. W. Paine, Jr., Kommandant; und der Atlantikflotte gemeldet.

Nach dem Shakedown-Training vor New London kam Cubera am 19. März 1946 in Key West, Florida, an. Sie testete Sonarausrüstung, leistete Dienstleistungen für experimentelle Projekte zur U-Boot-Kriegsführung in der Straße von Florida und nahm bis zum 4. Juli 1947 an Flottenübungen teil, als sie segelte zur Philadelphia Naval Shipyard zur umfassenden Modernisierung.

Rückkehr nach Key West 9. März 1948 Cubera operierte weiterhin lokal von diesem Hafen aus und nahm bis zum 3. Juli 1952 an Flottenübungen in der Karibik und im Atlantik teil, als sie in Norfolk, ihrem neuen Heimathafen, ankam. Bis 1957 führte Cubera lokale Operationen durch und nahm an Flottenübungen in der Karibik teil, sowie im Juni 1955 nach Sydney, Nova Scotia Verbesserung der Techniken zur U-Boot-Kriegsführung. Mit dieser Gruppe kreuzte sie den Westatlantik von Nova Scotia bis Bermuda.


Das Menpo-Projekt bietet einen Wrapper um VLFeat: es heißt cyvlfeat.

Um cyvlfeat zu installieren, Wir empfehlen Ihnen dringend, Conda zu verwenden:

conda install -c menlo cyvlfeat

Wenn Sie Conda nicht verwenden möchten, variiert Ihre Laufleistung. Insbesondere müssen Sie die Verknüpfungs-/Kompilierungsanforderungen für das Paket erfüllen, zu denen die dynamische Bibliothek vlfeat gehört.

Mit anderen Worten, das Schöne an der Installation mit Conda ist, dass auch VLFeat-Abhängigkeiten installiert (und verknüpft) werden.

Es enthält möglicherweise nicht alle Funktionen von VLFeat. Aktueller Stand März 2017:

  • Fischer
    • Fischer
    • set_simd_enabled, get_simd_enabled, cpu_has_avx, cpu_has_sse3, cpu_has_sse2
    • get_num_cpus,
    • get_max_threads, set_num_threads, get_thread_limit
    • Schwein
    • kmeans
    • kmeans_quantize
    • ikmeans, ikmeans_push
    • hikmeans, hikmeans_push
    • zerstreuen
    • sieben

    Kristall PY-26 - Geschichte

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    Schema 1

    a Reaktionsbedingungen: 1 (0,5 mmol), S8 (154 mg, 0,6 mmol), CuI (10 mg, 0,05 mmol), Ö-phen (18 mg, 0,1 mmol), Cs2CO3 (163 mg, 0,5 mmol), DMF (5,0 ml), 100 °C. Die Ausbeuten beziehen sich auf isolierte Produkte nach Reinigung durch Säulenchromatographie.

    b Reaktionslauf im 2.0 mmol-Maßstab.

    Neben aliphatischen Gruppen tolerierte die Reaktion verschiedene aromatische Substituenten, die entweder elektronenschiebende (Methyl, Methoxy, iso-Propyl) oder elektronenziehende Substituenten wie Nitro und Chlor sowie Heteroarylmotive tragen. Alle diese Substrate durchliefen die Kupplungs-/Cyclisierungskaskade reibungslos, um Produkte zu liefern 2aQ in guten bis ausgezeichneten Ausbeuten (62–90%, Schema 1). Die Produktstruktur 2 wurde durch Einkristall-Röntgenbeugungsanalyse von 2l, wie in Schema 1 gezeigt.

    Bezüglich der Substituenten am Benzolring stellten wir erfreut fest, dass verschiedene Gruppen wie Methyl, Methoxy, Chlor und Fluor entweder in 5- oder 7-Stellung eingesetzt werden konnten, um die entsprechenden Benzodithiolprodukte zu liefern 2rAnzeige in 75–91 % Ausbeute (Schema 1). Darüber hinaus war ein Pyridinderivat auch ein effektiver Kupplungs-/Cyclisierungspartner und lieferte das Produkt 2ae in 91% Ausbeute.

    Um mögliche weitere Anwendungen des entwickelten Protokolls zu bewerten, wurden mehrere Benzodithiole in ihre entsprechenden BDT-Derivate umgewandelt (3ae) in hohen Ausbeuten durch saure Hydrolyse (Schema 1). Das entwickelte Protokoll bietet zweifellos eine effiziente und praktische Methode zur Herstellung dieser wertvollen und medizinisch relevanten Verbindungen. Darüber hinaus ist die synthetische Umwandlung von 3a in die wichtigen Verbindungen 4(22) (Beaucages Reagenz) und 5(23) wurde in guter Ausbeute durch Umsetzung mit m-CPBA bzw. Wasserstoffperoxid.

    Als nächstes argumentierten wir, dass das entsprechende Selen-Analogon von 2 zugänglich wäre, indem man die Schwefelquelle durch eine geeignete Selenquelle ersetzt. Interessanterweise wurde die Reaktion unter den optimierten Reaktionsbedingungen mit Se-Pulver anstelle von S . durchgeführt8 bereitgestellt (Z)-n-Aryl-3h-Benzo[D][1,2]Thiaselenol-3-imine 6 eher, als (Z)-n-Aryl-3h-Benzo[C][1,2]Thiaselenol-3-imine. Die Produktstruktur 6u wurde durch Röntgenbeugungsanalyse gestützt. (Siehe Schema 2.) Erfreulicherweise wurden verschiedene substituierte aromatische Motive wie Alkylphenyl (z. B. Methyl, Isopropyl und tert-Butyl), Alkoxyphenyl (z. B. Methoxy und Ethoxy) und mono- und dihalogeniertes Phenyl (z. B. F und Cl) reagierten glatt zu den gewünschten Produkten unter den optimierten Reaktionsbedingungen. Insgesamt wurden 30 Benzothiaselenole in mittleren bis hohen Ausbeuten (56–78 %, Schema 2) erhalten.


    Direkte Bewertung der Bor- und Lithiumgehalte und -verteilung im Mantel durch SIMS-Analysen von Peridotit-Mineralien

    Die Bedeutung der Li- und B-Geochemie ist seit langem bekannt, insbesondere aufgrund ihres charakteristischen Verhaltens bei Prozessen mit flüssigen Phasen. Das Fehlen validierter Referenzdaten für den „normalen“ Erdmantel hat jedoch die Entwicklung von Modellen für die metasomatischen Wirkungen von Li und B auf Mantelgesteine ​​behindert. Insbesondere die Konzentration von B im Mantel ist noch umstritten. Eine Schätzung von 0,1 ppm B scheint als Quelle für Nicht-Lichtbogenbasalte konsistent zu sein, aber bis heute wurden solche Daten nicht direkt bestätigt. Li- und B-Literaturinhalte für Peridotiten stammen aus Proben, deren nicht-metasomatisierter Charakter für beide Elemente aufgrund des oben erwähnten Fehlens eines umfassenden Metasomatismus-Modells für Li und B nicht nachgewiesen wurde.

    Wir haben uns zwei Gruppen von Mantelgesteinen angeschaut, mit und ohne eindeutige kompositorische Hinweise darauf, dass sie metasomatisiert sind. Die letztgenannten Gesteine ​​bieten die besten Einschränkungen für den „normalen“ Mantel B und den Li-Gehalt. Wir schlagen ein diagnostisches Diagramm vor, das auf (Ce/B) vs. (Li/Yb) basiert, wie durch SIMS in Peridotit-Klinopyroxenen gemessen, das bei der Identifizierung metasomatisierter Proben nützlich ist. Nachdem wir Proben ohne metasomatische Veränderung entdeckt hatten, die als repräsentativ für den „normalen“ Mantel gelten, leiteten wir für jede Mantelmineralphase (ol, opx, cpx und sp) die partiellen Schmelzentwicklungstrends von Mg#, Li und B ab. Da sich die „normalen“ Mantelgesteine ​​nur durch teilweises Schmelzen entwickelt haben, haben wir außerdem den Li- und B-Gehalt im Muttermantel unserer Proben bewertet und angenommen, dass die berechneten Werte (1,6–1,8 ppm Li und 0,07–0,10 ppm B) sind repräsentativ für den Inhalt der MORB-Mantel-Quellen. Diese neuen Daten stimmen mit aktuellen Schmelzmodellen von fruchtbaren Peridotiten überein.


    1. Öffnen Sie auf Ihrem Mobilgerät die Google Play Store-App .
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    Abstrakt

    Quantitative Struktur-Eigenschafts-Beziehungen (QSPR) zur Berechnung der Temperaturabhängigkeit der Oberflächenspannung (σ) von ionischen Flüssigkeiten (ILs) in Form von Gruppenbeiträgen (GCs) werden vorgeschlagen und umfassend vorgestellt. Ein statistisches Lernverfahren mit schrittweiser multipler linearer Regression und zwei maschinelle Lernverfahren mit Feed-Forward-Künstlichem neuronalen Netz und Kleinste-Quadrate-Unterstützungsvektormaschine wurden angewendet, um σ als Funktion von GCs auszudrücken. Die Modelle wurden unter Verwendung der bisher größten experimentellen Datensammlung entwickelt (570 ILs, 1008 Datensätze, 6114 Datenpunkte). Die GC-Zuordnungen, das Modellierungsschema „Referenz + Korrektur“ sowie das Modellvalidierungsprotokoll wurden aus den vorherigen Beiträgen der Reihe übernommen [ Paduszyński, K. Ind. Eng. Chem.-Nr. Res. 2019 , 58, 5322−5338 Paduszyński, K. Ind. Eng. Chem.-Nr. Res. 2019 , 58, 17049–17066]. Der Einfluss der chemischen Familie von Kationen und Anionen auf die Qualität von Vorhersagen wird diskutiert. Die möglichen Anwendungen des vorgeschlagenen Modells zur Abschätzung der kritischen Temperatur von ILs werden diskutiert. Schließlich wird das erhaltene Modell mit anderen in der Literatur beschriebenen Methoden konfrontiert. Insbesondere wird eine umfangreiche vergleichende Analyse der ausgewählten QSPRs unter Berücksichtigung atomarer Beiträge und topologischer Deskriptoren präsentiert.


    Volatilität 2.6 Befehle

    Wenn Sie Windows verwenden, benennen Sie die Datei in volatility.exe um.

    Alle Befehle auflisten

    Profil von Image abrufen

    Volatilität -f image.mem imageinfo

    Prozesse im Bild auflisten

    Volatilität -f image.mem –profile=x pslist

    Prozesse im Prozessbaumformat auflisten

    Volatilität -f image.mem –profile=x pslist

    Listen Sie Prozesse auf, indem Sie das Bild nach EPROCESS-Blöcken scannen

    Volatilität -f image.mem –profile=x psscan

    Befehlszeilenargumente für Prozesse auflisten

    Volatilität -f image.mem –profile=x cmdline

    Registrierungsdateien im Speicher auflisten

    Volatilität -f image.mem –profile=x Hivelist

    Dump Registry-Dateien in den Speicher

    Holen Sie sich zuerst die virtuelle Adresse aus dem hivelist-Befehl

    volatility -f image.mem –profile=x dumpregistry -o <virtual memory offset> –dump-dir=./

    Listen Sie spezifische Prozess-DLLs und Befehlszeilenargumente auf

    Volatilität -f image.mem –profile=x dlllist -p x

    Listen Sie SIDs (primärer Token und Benutzerkontoname) auf, die zum Starten eines bestimmten Prozesses verwendet werden

    Volatilität -f image.mem –profile=x getsids -p x

    Dump-Prozess

    volatility -f image.mem –profile=x procdump -p xx –dump-dir==.

    Abschnitt Speicherauszug

    volatility -f image.mem –profile=x memdump-p xx –dump-dir==.

    SIFT-spezifische Befehle, die Windows-Version von Volatility hat diese nicht

    Identifizieren Sie Prozesse mit potenziell falschem Pfad, übergeordnetem Element, cmdline

    vol.py -f image.mem –profile=x malprocfind

    Suchen Sie nach Prozessen mit den meisten “false”

    Prozesse visualisieren

    vol.py -f image.mem –profile=x ptotal –cmd –output=dot –output-file=graph.dot

    Vergleichen Sie das Baseline-Memdump mit dem verdächtigen Memdump, um Prozesse zu identifizieren, die im verdächtigen Memdump vorhanden waren, aber nicht im Baseline-Memdump

    vol.py -f image.mem –profile=x -B baseline.img processbl -U 2>>error.log

    Vergleichen Sie das Baseline-Memdump mit dem verdächtigen Memdump um Prozesse zu identifizieren, die sowohl im Baselin- als auch im verdächtigen Memdump vorhanden waren

    vol.py -f image.mem –profile=x -B baseline.img processbl 2>>error.log

    2>>error.log = Ausgabefehler an error.log

    Sehen Sie sich die Spalte PFound an. “True”, wenn der Prozess in der Baseline gefunden werden kann. Falsch, wenn nicht.


    Seissuite 0.1.29

    SeisSuite
    ========================
    Dieses Projekt widmet sich der Bereitstellung eines Python-Frameworks für die seismische Rauschtomographie,
    basierend auf [ObsPy](https://github.com/obspy/obspy/wiki) und numerischen Python-Paketen
    wie [numpy](http://www.numpy.org/) und [scipy](http://www.scipy.org/).

    Anforderungen
    ------------
    Der Code wird unter Ubuntu entwickelt und getestet (sollte aber auch auf anderen Plattformen laufen)
    mit Python 2.7.

    Zusätzlich zu [Python 2.7](https://www.python.org/download/releases/2.7/) benötigen Sie
    um die folgenden Pakete zu installieren:

    - [numpy](http://www.numpy.org/) >= 1.8.2
    - [scipy](http://www.scipy.org/) >= 0.13.3
    - [matplotlib](http://matplotlib.org/) >= 1.3.1
    - [ObsPy](https://github.com/obspy/obspy/wiki) >= 0.9.2
    - [pyshp](https://github.com/GeospatialPython/pyshp)
    - [pyproj](https://code.google.com/p/pyproj/) >= 1.8.9
    - [pyPdf](http://pybrary.net/pyPdf/)

    Es wird empfohlen, diese Pakete mit `pip install. ` oder mit deinem
    bevorzugter Paketmanager, z.B. `apt-get install . `.

    Optional können Sie Folgendes installieren:
    - [Computerprogramme in der Seismologie](http://www.eas.slu.edu/eqc/eqccps.html)
    um Ihre Ausbreitungskarten für ein 1-D-Schergeschwindigkeitsmodell invertieren zu können,
    da diese Programme die Vorwärtsmodellierung übernehmen.

    - [waveloc](https://github.com/amaggi/waveloc)
    um den kurtosis- und migrationsbasierten Ereignisdetektor und Locator ausführen zu können,
    dies würde eine automatisierte Beseitigung von Erdbebenereignissen ermöglichen.

    - [nonlinloc](http://alomax.free.fr/nlloc/)
    um die nichtlinearen Ereigniserkennungsalgorithmen für waveloc . ausführen zu können
    und andere Erkennungsprogramme.

    Wie man anfängt
    ------------
    Wenn Sie dies lesen, haben Sie entweder den Tarball direkt heruntergeladen oder
    geklont dieses Projekt von github.com/boland1992/SeisSuite/
    In beiden Fällen sollten Sie jetzt in das SeisSuite-Verzeichnis wechseln und Folgendes ausführen
    Zeile im Terminal:

    Dadurch sollten alle für seissuite erforderlichen Modulpaketdateien erfolgreich installiert werden.
    Wenn Sie nach einer erfolgreichen Installation suchen möchten, führen Sie diese Zeile in einer beliebigen Python-Shell aus
    die korrekt mit Ihrem PYTHONPATH verknüpft ist:

    Wenn keine Fehler auftreten, war die Installation erfolgreich.

    Als nächstes sollten Sie mit dem Lesen der Beispielkonfigurationsdatei beginnen, die enthalten ist in:

    die globale Parameter und detaillierte Anweisungen enthält. Sie sollten dann erstellen
    Ihre eigene Konfigurationsdatei (beliebiger Name mit cnf-Erweiterung, *.cnf) mit Ihrem
    eigene Parameter und legen Sie sie im selben Ordner wie die Skripte ab. Es wird nicht empfohlen
    einfach `./bin/config_example.cnf` ändern, da jedes Update Ihre Änderungen rückgängig machen kann.

    Sie können dann in der empfohlenen Reihenfolge bearbeiten (Artikel und Werkzeuge aus dem seissuite-Modul können
    unabhängig von diesen Skripten verwendet werden, um bei Bedarf eine eigene Anwendung zu erstellen):

    - `00_setup.py` richtet die anfänglich erforderliche Dateistruktur für die Anwendungen ein.

    NACHDEM DIE DATEISTRUKTUR INITIALISIERT WURDE, WIRD EMPFOHLEN, DANN IHRE
    MSEED RAW WAVEFORMS-DATEIEN IM ./INPUT/DATA-ORDNER UND DIE ZUGEHÖRIGEN METADATEN IM
    ./INPUT/XML ODER DIE ./INPUT/DATENLOSEN ORDNER.

    - `01_database_init.py` richtet die anfänglichen Datenbanken ein, die zum Auffinden von Dateien erforderlich sind und
    allgemeine Verarbeitung. Es erfordert MSEED-Dateien im Ordner ./INPUT/DATA und Metadaten
    entweder im Ordner ./INPUT/XML oder ./INPUT/DATALESS sein.

    - `02_timeseries_process.py` nimmt seismische Wellenformen als Eingabe, um zuerst
    Verarbeiten Sie die Wellenformen vor und exportieren Sie dann Kreuzkorrelationen zwischen
    Stationspaare,

    - `03_dispersion_curves.py` nimmt Kreuzkorrelationen als Eingabe und wendet sie an
    eine Frequenz-Zeit-Analyse (FTAN), um Gruppengeschwindigkeiten zu extrahieren und zu exportieren
    Dispersionskurven,

    - `04_tomo_inversion_testparams.py` nimmt Dispersionskurven als Eingabe und wendet sie an
    eine tomographische Inversion zur Erstellung von Ausbreitungskarten der Inversionsparameter
    werden systematisch in benutzerdefinierten Bereichen variiert,

    - `05_tomo_inversion_2pass.py` nimmt Dispersionskurven als Eingabe und wendet sie an
    eine tomographische Inversion mit zwei Durchgängen, um Dispersionskarten zu erstellen: eine überdämpfte
    Im ersten Durchgang wird eine Inversion durchgeführt, um Ausreißer zu erkennen und zu verwerfen
    ab dem zweiten Durchgang.

    - `06_1d_models.py` nimmt Dispersionskarten als Eingabe und invertiert sie für ein 1-D
    Schergeschwindigkeitsmodell an ausgewählten Stellen mit einer Markov-Kette Monte Carlo
    Methode, um die Verteilung der Parameter des Modells in eine Posterior-Verteilung abzutasten.

    Die Skripte verlassen sich auf das Python-Paket `pysismo`, das also lokalisiert werden muss
    an einer Stelle, die in Ihrer Umgebungsvariablen PATH (oder PYTHONPATH) enthalten ist. Das einfachste
    Sie können es natürlich im selben Ordner wie die Skripte ablegen.

    So aktualisieren Sie
    -------------
    Der Code ist noch experimentell, daher sollten Sie regelmäßig überprüfen (und ziehen)
    Aktualisierung. Diese sind abwärtskompatibel, **außer wenn neue Parameter erscheinen
    in der Konfigurationsdatei**.

    **Mit anderen Worten, nach jedem Update sollten Sie überprüfen, ob neue Parameter hinzugefügt wurden
    in die Beispiel-Konfigurationsdatei (`tomo_Brazil.cnf`) und fügen Sie diese entsprechend ein
    in Ihre eigene Konfigurationsdatei.**

    Verweise
    ----------
    Das Kreuzkorrelationsverfahren von Umgebungsgeräuschen zwischen Stationspaaren folgt
    die von Bensen et al. (2007).
    Die Messung von Dispersionskurven basiert auf der Frequenz-Zeit
    Analyse (FTAN) mit phasenangepasster Filterung beschrieben in Levshin und Ritzwoller (2001)
    und Bensenet al. (2007).
    Die tomographische Inversion implementiert das lineare Inversionsverfahren
    mit Normbestrafung und räumlicher Glättung von Barmin et al. (2001).
    Die Monte-Carlo-Methode der Markov-Kette wird von Mosegaard und Tarantola (1995) beschrieben.
    und die Vorwärtsmodellierung wird von den Computerprogrammen in Seimologie übernommen
    (Herrmann, 2013).

    - Barmin, M. P., Ritzwoller, M. H. und Levshin, A. L. (2001).
    Eine schnelle und zuverlässige Methode für die Oberflächenwellentomographie.
    *Reine Appl. Geophys.*, **158**, p. 1351-1375. doi:10.1007/PL00001225
    [[journal](http://link.springer.com/article/10.1007%2FPL00001225)]
    [[pdf](http://jspc-www.colorado.edu/pubs/2001/1.pdf)]

    - Bensen, G. D. et al. (2007). Verarbeitung von seismischen Umgebungsgeräuschdaten, um
    zuverlässige Breitband-Oberflächenwellen-Dispersionsmessungen.
    *Geophys. J. Int.*, **169**(3), p. 1239-1260. doi:10.1111/j.1365-246X.2007.03374.x
    [[journal](http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-246X.2007.03374.x/abstract)]
    [[pdf](http://ciei.colorado.edu/pubs/2007/2.pdf)]

    - Herrmann, R. B., 2013. Computerprogramme in der Seismologie: ein sich entwickelndes Werkzeug für
    Lehre und Forschung, *Seismol. Res. Let.*, **84**(6), p. 1081-1088
    doi: 10.1785/0220110096
    [[pdf](http://srl.geoscienceworld.org/content/84/6/1081.full.pdf+html)]
    - Levshin, A. L. und Ritzwoller, M. H. (2001). Automatisierte Erkennung, Extraktion,
    und Messung von regionalen Oberflächenwellen. *Reine Appl. Geophysik.*, **158**,
    P. 1531-1545. doi:10.1007/PL00001233
    [[journal](http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-0348-8264-4_11)]
    [[pdf](http://ciei.colorado.edu/pubs/pageoph_01/Levshin_Ritzwoller_pag2001.pdf)]

    - Mosegaard, K. und Tarantola, A. (1995) Monte Carlo Sampling of Solutions to Inverse
    Probleme, *J. Geophysik. Aufl.*, **100**(B7), p. 12431–12447
    [[journal](http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/94JB03097/abstract)]
    [[pdf](http://www.ipgp.fr/

    - Langet N. et al. (2014). Kontinuierliche Kurtosis-basierte Migration zur Erkennung und Lokalisierung seismischer Ereignisse,
    mit Antrag auf Vulkan Piton de la Fournaise, La Réunion.
    * Bul. Seis. Soz. Am.*, **104**, S. 229-246. doi:10.1785/0120130107


    Kristall PY-26 - Geschichte

    Das Django-Migrationssystem wurde entwickelt und optimiert, um mit einer großen Anzahl von Migrationen zu arbeiten. Im Allgemeinen sollte es Ihnen nichts ausmachen, eine große Anzahl von Modellmigrationen in Ihrer Codebasis zu behalten. Auch wenn es manchmal zu unerwünschten Effekten führt, wie z. B. viel Zeit beim Ausführen der Tests. In solchen Szenarien können Sie die Migrationen jedoch problemlos deaktivieren (obwohl es derzeit keine integrierte Option dafür gibt).

    Wie auch immer, wenn Sie eine Bereinigung durchführen möchten, werde ich in diesem Tutorial einige Optionen vorstellen.

    Szenario 1:

    Das Projekt befindet sich noch in der Entwicklungsumgebung und Sie möchten eine vollständige Bereinigung durchführen. Es macht Ihnen nichts aus, die gesamte Datenbank wegzuwerfen.

    1. Entfernen Sie alle Migrationsdateien in Ihrem Projekt

    Gehen Sie jeden Ihrer Projekt-App-Migrationsordner durch und entfernen Sie alles darin, mit Ausnahme der Datei __init__.py.

    Oder wenn Sie ein Unix-ähnliches Betriebssystem verwenden, können Sie das folgende Skript ausführen (in Ihrem Projektverzeichnis):

    2. Löschen Sie die aktuelle Datenbank oder löschen Sie db.sqlite3, wenn dies der Fall ist.
    3. Erstellen Sie die ersten Migrationen und generieren Sie das Datenbankschema:

    Szenario 2:

    Sie möchten den gesamten Migrationsverlauf löschen, die vorhandene Datenbank jedoch beibehalten.

    1. Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle dem aktuellen Datenbankschema entsprechen

    Der einfachste Weg, dies zu tun, ist zu versuchen, neue Migrationen zu erstellen:

    Wenn eine Migration aussteht, wenden Sie diese zuerst an.

    2. Löschen Sie den Migrationsverlauf für jede App

    Jetzt müssen Sie die Migrationsverlaufs-App per App löschen.

    Führen Sie zuerst den Befehl showmigrations aus, damit wir den Überblick behalten können:

    Löschen Sie den Migrationsverlauf (bitte beachten Sie, dass Ader ist der Name meiner App):

    Das Ergebnis wird in etwa so aussehen:

    Führen Sie nun den Befehl showmigrations erneut aus:

    Sie müssen dies für alle Apps tun, für die Sie den Migrationsverlauf zurücksetzen möchten.

    3. Entfernen Sie die eigentlichen Migrationsdateien.

    Gehen Sie jeden Ihrer Projekt-App-Migrationsordner durch und entfernen Sie alles darin, mit Ausnahme der Datei __init__.py.

    Oder wenn Sie ein Unix-ähnliches Betriebssystem verwenden, können Sie das folgende Skript ausführen (in Ihrem Projektverzeichnis):

    PS: Das obige Beispiel entfernt alle Migrationsdateien in Ihrem Projekt.

    Führen Sie die Showmigrationen erneut aus:

    4. Erstellen Sie die ersten Migrationen
    5. Die anfängliche Migration vortäuschen

    In diesem Fall können Sie die anfängliche Migration nicht anwenden, da die Datenbanktabelle bereits vorhanden ist. Stattdessen wollen wir diese Migration vortäuschen:


    Schau das Video: Lets Play POKÉMON KRISTALL Part 63: Rätsel der Alph-Ruinen mit RubinNischara (Juli 2022).


Bemerkungen:

  1. Neron

    Meiner Meinung nach liegst du falsch. Ich kann es beweisen. Schreiben Sie mir in PM, wir werden diskutieren.

  2. Aegeus

    Du hast nicht recht. Ich bin versichert. Ich kann die Position verteidigen. Schreiben Sie mir in PM, wir werden reden.

  3. Bersules

    Jemandes Buchstaben- Alexia))))))

  4. Subhan

    sehr lustige idee

  5. Colfre

    Ich entschuldige mich, aber meiner Meinung nach haben Sie nicht Recht. Lass uns diskutieren. Schreiben Sie mir in PM, wir werden reden.



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