Tossing Bad Mupd Msg Pid In The Alert.Log

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本文介绍了一个出现在 Oracle Server 企业版 10.2.0.0 至 10.2.0.2 版本的 RAC 环境中的重复警告信息 'tossing bad MUPD msg pid' 的原因及解决方案。该警告由 UNPUBLISHED Bug4773318 引起，可以通过安装特定补丁解决。

发现一个测试系统有大量的警告:

Thu Sep 27 06:00:22 2007
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
Thu Sep 27 06:09:09 2007
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294
tossing bad MUPD msg pid 856294

[@more@]

Applies to:

Oracle Server - Enterprise Edition - Version: 10.2.0.0 to 10.2.0.2
This problem can occur on any platform.

Symptoms

In a RAC environment a repeated occurrence of diagnostic message warning 'tossing bad MUPD msg pid' in the alert.log. Example:

Tue Aug 15 17:17:54 2006
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806
tossing bad MUPD msg pid 11806

Cause

"Tossing bad mupd msg pid" in the alert.log is caused by UNPUBLISHED Bug 4773318

Solution

This message can be safely ignored as its just information message not error message. So it can be ignored without problems.

Install patch for Bug 4773318. The solution is already included in DBMS patch-set 10.2.0.3

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observations = np.array([1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1]) n = len(observations) print("Observations:", observations) print("n =", n) pi_0, p_0, q_0 = 0.46, 0.55, 0.67 print(f"Initial parameters: π(0) = {pi_0}, p(0) = {p_0}, q(0) = {q_0}") def em_algorithm(observations, pi_init, p_init, q_init, max_iters=100, tol=1e-6): pi, p, q = pi_init, p_init, q_init n = len(observations) print("\nEM Algorithm iterations:") print("Iter\tπ\t\tp\t\tq\t\tLog-likelihood") print("-" * 60) for iteration in range(max_iters): gamma = np.zeros(n) for i in range(n): x_i = observations[i] prob_B = pi * (p**x_i) * ((1-p)**(1-x_i)) prob_C = (1-pi) * (q**x_i) * ((1-q)**(1-x_i)) gamma[i] = prob_B / (prob_B + prob_C) pi_new = np.mean(gamma) numerator_p = np.sum(gamma * observations) denominator_p = np.sum(gamma) p_new = numerator_p / denominator_p if denominator_p > 0 else p numerator_q = np.sum((1 - gamma) * observations) denominator_q = np.sum(1 - gamma) q_new = numerator_q / denominator_q if denominator_q > 0 else q log_likelihood = 0 for i in range(n): x_i = observations[i] prob_B = pi * (p**x_i) * ((1-p)**(1-x_i)) prob_C = (1-pi) * (q**x_i) * ((1-q)**(1-x_i)) log_likelihood += np.log(prob_B + prob_C) print(f"{iteration+1}\t{pi:.6f}\t{p:.6f}\t{q:.6f}\t{log_likelihood:.6f}") if abs(pi_new - pi) < tol and abs(p_new - p) < tol and abs(q_new - q) < tol: break pi, p, q = pi_new, p_new, q_new return pi, p, q, iteration + 1 pi_final, p_final, q_final, iterations = em_algorithm(observations, pi_0, p_0, q_0) print(f"\nConverged after {iterations} iterations") print(f"Final parameters:") print(f"π = {pi_final:.6f}") print(f"p = {p_final:.6f}") print(f"q = {q_final:.6f}") print("\nFormula Derivation:") print("E-step: γ_i = P(Z_i=B|X_i) = π·p^{x_i}·(1-p)^{1-x_i} / [π·p^{x_i}·(1-p)^{1-x_i} + (1-π)·q^{x_i}·(1-q)^{1-x_i}]") print("M-step:") print("π^{(t+1)} = (1/n)·Σγ_i") print("p^{(t+1)} = Σ(γ_i·x_i) / Σγ_i") print("q^{(t+1)} = Σ((1-γ_i)·x_i) / Σ(1-γ_i)")这是2. (25 Points) Suppose there are three coins, denoted A, B, and C. The probabilities of these coins coming up heads are π, p and q. Conduct the following coin toss test. First, toss coin A and select coin B or coin C according to its result, with coin B being selected for heads and coin C for tails. Then toss the selected coin, with the result recorded as 1 for heads and 0 for tails. Repeat the test n times independently (here, n = 10). The observation results are as follows: 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1 Suppose that only the result of the coin toss can be observed, but not the process of tossing. The question is how to estimate the probability that all three coins will come up heads, i.e., to find the maximum likelihood estimation of the model parameters &theta; = (π, p, q). (Assuming that the initial value of the model parameter is π(0) = 0.46, p(0) = 0.55, q(0) = 0.67, you can use python to calculate the results). Note: In addition to submitting the formulas and answers, you are also required to submit the .py/.ipynb code. 的代码。可以检查一下公式推导和最终答案是否有出现吗？除此以外，我希望把公式推导作为放在markdown中的部分，而不是作为代码print的输出。如果说当前有这样的问题，可以为我将代码改为只呈现正常输出和最终结果（全英文无代码）的版本，然后将公式推导部分单独摘出来给我吗
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