[转] Oracle RAC知识索引

本文档汇集了Oracle RAC在不同操作系统上的安装教程及实践经验,包括Solaris、AIX、Linux等平台,并涉及RAC的配置、优化及故障解决等内容。


一、RAC 安装

11G
Oracle 11g R2 RAC集群系统在 Solaris10_x86_64 上的安装(作者:zhsalei )
Oracle 11g RAC在AIX 5L上安装(作者:mcseman )


10G
APress-Pro Oracle Database 10g RAC on Linux(作者:Bhetaal1 )
[三思笔记]-手把手教你用vmware安装oracle10g RAC(作者:junsansi )
step by step install oracle 10g rac asm文档(作者:paulyibinyi)
AIX + HACMP + RAC实际可操作文档(作者:shl1129 )
Best Practices: Implementing 10g RAC & 10g ASM with ebs11i(作者:2jliu)
RHEL AS 4 U2 X86_64 + Oracle 10g R2 RAC + OCFS + ASM安装手册(作者:天地续缘)
Step by Step Install Oracle10g RAC on hp-ux 11.11(作者:husthxd )


9I
如何在一台物理主机上实现真正得rac? vmware gsx+9204 rac 安装配置文档(作者:wzy25 )
在RHEL 3 的单机上安装oracle9i RAC(作者:PondKa )
HA5.2+Oracle9iRAC安装的HACMP配置文档(作者:sinohebing )
Install Oracle9iRac On Solaris + EMC + Veritas(作者:eygle )


二、SG
Oracle官方学习文档(作者:eygle )
RAC student guide 的中文笔记(作者:mugen )



三、案例分享
AIX RAC swap 不足, 实例down --解决(作者:oradbHome )
RAC更适合跑OLTP还是OLAP?(作者:anlinew )
RAC历险记(作者:iamweng )
oracle 10gas 之 集群(作者:wzy25 )
oracle 10G RAC之VIP探讨,抛砖引玉!(作者:shimu )
Oracle RAC与第三方集群(作者:shahand )
RAC警示录-----各位兄弟补充(作者:赵宇 )
Oracle10g RAC环境拔掉某一节点VIP网卡的网线,将发生什么?(作者:Kamus )
ERP系统安装,数据库和并发管理器部分做RAC(作者:mhy119)



四、其他综合文档
Oracle RAC最牛文档。(作者:shahand )
D17276GC10 - Oracle Database 10g:Real Application Clusters(作者:ncgxq)
oracleRAC 集成文档(作者:mabrin)
Oracle.Database.10g.High.Availability.with.RAC.Flashback.and.Data(作者:macrossplus )
Oracle 10g RAC Grid, Services & Clustering(作者:bluemoon0083)
AIX+ORACLE10G+RMAN+DATAGUARD(作者:yanyu_007)
RAC Object Remastering (Dynamic Remastering)(作者:Kamus )
想在linux运行健壮的Oracle RAC吗?- 内有biti精彩回帖。(作者:shahand )
[OCM学习]之一: RAC双机(作者:AndyChan )
Oracle 高可用性文档汇总:RAC, DataGuard,ASM(作者:赵宇 )
 

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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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