Oracle9i RAC 修改IP

本文详细介绍了一项Oracle RAC集群内网IP地址变更的具体操作流程,包括了配置文件的备份与修改、监听文件更新、参数文件调整以及路由规则设定等关键步骤。


確認程式關閉後, 強制歸檔3次, 確認出現1024Bytes歸檔文件 ,關閉資料庫  .        

   
備份兩個節點上的/etc/hosts 文件,然後修改其中的內網IP:         

 
       172.17.2.249  更改為  172.20.1.148         172.17.2.250  更改為 172.20.1.149    

     
Netmask:  255.255.255.128 (网卡设置)         Gateway:  172.20.1.129 (Network)     

    
備份節點1 上的  /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0  文件,   然後修改其中的內網IP     

      
備份節點2 上的  /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0  文件,   然後修改其中的內網IP     

      
備份兩個節點 上的 /u01/product/oracle/network/admin/listener.ora  監聽文件,  然後修改其中的內網IP    

       
備份節點1 上的/u01/product/oracle/dbs/spfileorcl.ora 文件 (注意:節點1用的是spfile),  然後修改使用命令  

       
       SQL>  create  pfile='/u01/init.ora'    from  spfile  ;   修改 /u01/init.ora 中的內網IP   

      
       然後使用 SQL>  create   spfile   from    pfile='/u01/init.ora'    ; 生成spfile ;    

      
備份節點2 上的 /u01/product/admin/intel/pfile/init.ora 參數文件,  然後直接vi 修改其中的內網IP.    

      
備份節點1 上的 /etc/rc.local  , 然後切換為root用戶, 更改 rc.local 中的內容 .      

    
# route add -net 172.20.0.0 netmask 255.255.252.0 gw 172.20.2.250 dev eth0
# route add -net 192.168.0.0

netmask 255.255.248.0 gw 172.20.2.250 dev eth0
# route add -net 172.26.0.0 netmask 255.255.248.0 gw

172.20.2.250 dev eth0     
         

         
備份節點2 上的 /etc/rc.local  , 然後切換為root用戶, 更改 rc.local 中的內容 .      

    
# route add -net 172.20.0.0 netmask 255.255.252.0 gw 172.20.2.250 dev eth0
# route add -net 192.168.0.0

netmask 255.255.248.0 gw 172.20.2.250 dev eth0
# route add -net 172.26.0.0 netmask 255.255.248.0 gw

172.20.2.250 dev eth0  

         
程式變更連結IP ;  重新開啟Server, 開啟RAC資料庫 , 測試程式是否能正常運行, Web是否能正常訪問 .   

 

 

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一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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