14、Q复制管理任务全解析

Q复制管理任务全解析

1. 控制表的创建与删除

在数据库操作中,我们需要考虑是否删除控制表所使用的表空间。对于Q Capture控制表的创建与删除,若使用ASNCLP命令,可参考特定的操作说明。

创建Q Apply控制表,若要在数据库DB2B中创建,仅需指定模式(ASN)和队列管理器(QMB)。使用复制中心创建Q Apply控制表的步骤如下:
1. 启动复制中心。
2. 导航至文件夹Q Replication | Definitions | Q Apply Servers。
3. 右键单击Q Apply Servers,选择“Create Q Apply Control Tables”。
4. 在下一屏幕中,决定要在哪个DB2服务器(DB2B)上创建控制表,输入复制中心访问数据库所需的用户ID和密码,以及Q Apply模式(ASN)。
5. 在第三个屏幕中,指定Q Apply控制服务器所在的队列管理器(QMB)。

若要删除Q Apply控制表,使用复制中心的操作可参考删除Q Capture控制表的说明;使用ASNCLP命令的操作可参考特定章节。

2. 表注册Q复制

要使表参与复制,需设置其DATA CAPTURE CHANGES标志。设置该标志会增加DB2日志所需的空间。该标志在创建Q订阅时会自动设置,也可使用以下ALTER TABLE命令手动设置:

db2 ALTER TABLE <table-name> DATA CAPTURE changes

DATA CA

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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