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Oracle11g中，为了让客户在半年时间内更改数据库用户密码，在默认的情况下，数据库用户的默认密码有效期为180天，而Oracle10g默认数据库用户密码为无期。
查看Oracle11g的默认数据库用户使用的密码参数文件
--1
SELECT * FROM dba_profiles WHERE profile='DEFAULT' AND resource_name='PASSWORD_LIFE_TIME';
--180 天到期
更改密码为无期
--2
ALTER PROFILE DEFAULT LIMIT PASSWORD_LIFE_TIME UNLIMITED;
来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/12778571/viewspace-695230/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
oracle11G 用户密码180天过期的问题
oracle11G 用户密码180天过期的问题 【原因/触发因素】 确定是由于oracle11g中默认在default概要文件中设置了“PASSWORD_LIFE_TIME=180天”所导致。 【影响和风险】 影响 密码过期后，业务进程连接数据库异常，影响业务使用。 问题发生频率 数据库密码过期后，业务进程一旦重启会提示连接失败。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
Oracle 11g 密码设置永不过期
过期的原因一般有两种可能：一.由于oracle11g中默认在default概要文件中设置了“PASSWORD_LIFE_TIME=180天”所导致。二.由于oracle11g中默认在default概要文件中设置了“FAILED_LOGIN_ATTEMPTS=10次”，当输入密码错误次数达到设置值将导致此问题。 如果是第一种情况解决方法如下： 1、查看用户的proifle是哪个，一般是defa
oracle11 密码永久,Oracle 11g 密码永不过期设置
【原因/触发因素】确定是由于oracle11g中默认在default概要文件中设置了“PASSWORD_LIFE_TIME=180天”所导致。【影响和风险】影响密码过期后，业务进程连接数据库异常，影响业务使用。问题发生频率数据库密码过期后，业务进程一旦重启会提示连接失败。【解决方案】按照如下步骤进行操作：1、查看用户的proifle是哪个，一般是default：sql>SELECT user...
新装oracle密码过期,Oracle 11g密码过期问题及解决方案
问题：在自用的一个系统里，连接的是本地自建的一个数据库。用sqldeveloper登录数据库。提示如下图：提示：密码过期解决方案：密码过期一般存在两种可能：由于Oracle中默认在default概要文件中设置了“PASSWORD_LIFE_TIME=180天”所导致。由于Oracle中默认在default概要文件中设置了“FAILED_LOGIN_ATTEMPTS=10次”，当输入密码错误次数达到...
oracle11g 通过ip地址访问数据库
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Oracle 11g 密码设置为不过期
过期的原因一般有两种可能：一.由于oracle11g中默认在default概要文件中设置了“PASSWORD_LIFE_TIME=180天”所导致。二.由于oracle11...
plsql口令过期_Oracle 11g中密码过期问题详解
密码过期的原因一般有两种可能：一、由于Oracle中默认在default概要文件中设置了“PASSWORD_LIFE_TIME=180天”所导致。二、由于Oracle中默认在default概要文件中设置了“FAILED_LOGIN_ATTEMPTS=10次”，当输入密码错误次数达到设置值将导致此问题。第一种情况解决方法如下：1、查看用户用的哪种profile策略，一般是default：SQL>...
oracle11G180过期,Oracle11G密码180天（默认值）过期后的修改方法
Oracle11G密码180天(默认值)过期后的修改方法。在Oracle 11G 创建用户时缺省密码过期限制是180天， 如果超过180天用户密码未做修改则该用户无法登录，下面与大家分享下修改方法，具体方法如下：由于Oracle11G的新特性所致，经常会遇到使用sqlplus登陆oracle数据库时提示“ORA-28002: 7 天之后口令将过期”等情况。在Oracle 11G 创建用户时缺省密码...
oracle把密码修改为无期,oracle 11g 用户密码过期问题解决
今天听同事讲到oracle密码过期问题，才想起来oracle 11g默认用户密码有效期为180天，oracle 10g默认用户密码为无期。oracle 11g用户密码过期会提示ORA-28001密码过期或ORA-28002密码将过期的错误。用户密码过期有可能导致应用连接出现问题，例如使用oracle 11g为数据库的vcenter，其vpx用户密码过期有可能导致vcenter服务无法运行；解决or...
修改Oracle11g密码有效期的期限
在Oracle11g默认方法安装后用户的密码有效期限默认设置为180天，180天后密码将会失效，Oracle会提示需要修改密码。 根据我工作中用到的容器是jdbc来连接Oracle数据库的。没法自动处理Oracle的这种密码错误提示，密码过期之后，项目里直接就报Oracle连接失败。 两种方法来解决 第一： 可以定期修改数据库用户密码。这样就有点麻烦了，但是具有一定的安全保护作用。 第二
oracle将密码改为180天,oracle修改用户密码180天为不限制
默认情况下oracle 数据库安装完成后，用户的密码有效期为180天，如果密码过期失效会影响业务运行，所以要修改为不限制登录sqlplusConnected to Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0Connected as hmlSQL> select username,profile from dba_user...
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