Oracle初学者问题1(转)

本文解答了Oracle初学者常见的问题,包括安装后的初始口令、不同版本创建数据库的方法、裸设备的概念、分辨用户登录来源等。对于Oracle新手来说是一份实用的参考资料。
Oracle初学者问题1(转)[@more@]1. Oracle安装完成后的初始口令?
  
  internal/oracle
  
  ys/change_on_install
  
  ystem/manager
  
  cott/tiger
  
  ysman/oem_temp
  
  2. ORACLE9IAS WEB CACHE的初始默认用户和密码?
  
  administrator/administrator
  
  3. oracle 8.0.5怎么创建数据库?
  
  用orainst。如果有motif界面,可以用orainst /m
  
  4. oracle 8.1.7怎么创建数据库?
  
  dbassist
  
  5. oracle 9i 怎么创建数据库?
  
  dbca
  
  6. oracle中的裸设备指的是什么?
  
  裸设备就是绕过文件系统直接访问的储存空间
  
  7. oracle如何区分 64-bit/32bit 版本???
  
  $ sqlplus '/ AS SYSDBA'
  
  SQL*Plus: Release 9.0.1.0.0 - Production on Mon Jul 14 17:01:09 2003
  
  (c) Copyright 2001 Oracle Corporation. All rights reserved.
  
  Connected to:
  
  Oracle9i Enterprise Edition Release 9.0.1.0.0 - Production
  
  With the Partitioning option
  
  JServer Release 9.0.1.0.0 - Production
  
  SQL> select * from v$version;
  
  BANNER
  
  ----------------------------------------------------------------
  
  Oracle9i Enterprise Edition Release 9.0.1.0.0 - Production
  
  PL/SQL Release 9.0.1.0.0 - Production
  
  CORE 9.0.1.0.0 Production
  
  TNS for Solaris: Version 9.0.1.0.0 - Production
  
  NLSRTL Version 9.0.1.0.0 - Production
  
  SQL>
  
  8. SVRMGR什么意思?
  
  vrmgrl,Server Manager.
  
  9i下没有,已经改为用SQLPLUS了
  
  qlplus /nolog
  
  变为归档日志型的
  
  9. 请问如何分辨某个用户是从哪台机器登陆ORACLE的?
  
  SELECT machine , terminal FROM V$SESSION;
  
  10. 用什么语句查询字段呢?
  
  desc table_name 可以查询表的结构
  
  elect field_name,... from ... 可以查询字段的值
  
  elect * from all_tables where table_name like '%'
  
  elect * from all_tab_columns where table_name='??'

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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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