[转载]在32 bit windows设置大于1.7G SGA

本文介绍了一组用于优化Oracle数据库性能的内存参数配置方法,包括调整SGA大小、启用作业调度和日志挖掘等功能。

rem _db_block_lru_latches=cpu_count*2*8
alter system set "_db_block_lru_latches"=64 scope=spfile;
rem 32bit os 1.7G以上SGA必须设置USE_INDIRECT_DATA_BUFFERS为真
alter system set USE_INDIRECT_DATA_BUFFERS=true scope=spfile;
rem 去掉sga_max_size和db_cache_size参数,否则不支持32bit大容量sga
alter system reset sga_max_size scope=spfile sid='*';
alter system reset db_cache_size scope=spfile sid='*';
rem 设置该参数可以确保启动时内存不溢出
alter system set lock_sga=false scope=spfile;
rem 800MB
alter system set shared_pool_size=838860800 scope=spfile;
rem 358400*8192=2.8G db_cache_size
alter system set db_block_buffers=358400 scope=spfile;
rem 100MB
alter system set large_pool_size=104857600 scope=spfile;
rem 100MB
alter system set java_pool_size=146800640 scope=spfile;
rem 3G
alter system set pga_aggregate_target=3221225472 scope=spfile;
alter system set open_cursors=700 scope=spfile;
alter system set cursor_sharing=similar scope=spfile;
rem 启用作业调度
alter system set job_queue_processes=3 scope=spfile;
rem 启用日志挖掘
alter system set logmnr_max_persistent_sessions=3 scope=spfile;
rem 3M
alter system set log_buffer=3145728 scope=spfile;
rem 归档日志模式
alter system set log_archive_dest='e:archivelogchs'
alter system set log_archive_start=TRUE
--注册表HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREOracleHome0AWE_WINDOW_MEMORY=274572800(_db_block_lru_latches*4096*db_block_size+5MB)
--Windows 2003启动加/PAE参数

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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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