ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system

解决ORA-00845错误
本文介绍了解决ORA-00845错误的方法,该错误提示MEMORY_TARGET不支持当前系统。通过调整/dev/shm分区大小或更改SGA设置来解决此问题。
问题描述:
今天,内部同事在测试环境上发现数据库不能使用,报很多错误。我用SQL/PLUS进去一看,发现数据在于umount状态。于是我重新启动数据库。结果出现以下错误:
SQL> startup
ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system
官方解释:
[oracle@otm6 dbs]$ oerr ora 00845
00845, 00000, "MEMORY_TARGET not supported on this system"
// *Cause: The MEMORY_TARGET parameter was not supported on this operating system or /dev/shm was not sized correctly on Linux.
// *Action: Refer to documentation for a list of supported operating systems. Or, size /dev/shm to be at least the SGA_MAX_SIZE on each Oracle instance running on the system.
处理方式:
由于设置SGA的大小超过了操作系统/dev/shm的大小:
解决这个问题只有两个方法:
一种是修改初始化参数,使得初始化参数中SGA的设置小于/dev/shm的大小,
另一种方法就是调整/dev/shm的大小。
一.修改/dev/shm的大小
root 登录
#vi /etc/fstab  
tmpfs                   /dev/shm                tmpfs   defaults,size=1024M        0 0 
将上面的size改成超过sga的大小。然后重启或者重新挂载。
#umount /dev/shm
#mount /dev/shm
如果执行umount /dev/shm后出现/dev/shm is busy的信息,那么需要参考以下地址进行处理:
http://blog.itpub.net/29439655/viewspace-1070131/
二.修改sga的大小
alter system set sga_max_size=**** scope=spfile; 
然后重新启动数据库

参考:
1、认识/dev/shm:http://blog.chinaunix.net/uid-23284114-id-3232508.html

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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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