清内存对象及转储命令

关于ORACLE10及9i的清除buffer_cache及shared_pool的命令!

[@more@]
清内存对象及转储命令(zt)
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清buffer cache
清shared pool
转储sga
转储library cache
转储控制文件、日志文件、数据文件


Ref: http://haochunpeng.itpub.net/post/385/78630

9i清buffer cache
alter session set events 'immediate trace name flush_cache level 1';

alter session set events = 'immediate trace name flush_cache';

10g中清buffer cache
alter system flush buffer_cache;

清shared pool

alter system flush shared_pool;

转储sga

alter session set events 'immediate trace name heapdump level 2';

转储library cache

ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name LIBRARY_CACHE level n';

Level =1 ,转储Library cache统计信息
Level =2 ,转储hash table概要
Level =4 ,转储Library cache对象,只包含基本信息
Level =8 ,转储Library cache对象,包含详细信息(包括child references,pin waiters等)
Level =16,增加heap sizes信息
Level =32,增加heap信息

转储控制文件、日志文件、数据文件:

alter session set events 'immediate trace name controlf level 10';
alter session set events 'immediate trace name redohdr level 3';
ALTER SYSTEM DUMP LOGFILE '/opt/oracle9/oradata/testora9/redo01.log';
alter system dump datafile 3 block max 2 block min 4;

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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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