52、Oracle RAC 集群件的安装、管理与操作指南

Oracle RAC 集群件的安装、管理与操作指南

1. 安装 Oracle Clusterware

1.1 问题提出

公司决定实施 Oracle RAC,DBA 团队需负责安装和设置,首先要安装 Oracle Clusterware。

1.2 解决方案

1.2.1 下载软件

从 OTN 网站下载 Oracle Clusterware 软件,解压后执行 runInstaller 可执行文件,启动 OUI 后会出现欢迎界面,点击“Next”进入指定主目录详细信息屏幕。

1.2.2 指定主目录

在此屏幕上,为 Clusterware 主目录指定名称和安装目标目录。注意不要将 Oracle Clusterware 安装在与数据库二进制文件的 Oracle Home 相同的子目录级别。

1.2.3 先决条件检查

点击“Next”进入特定产品先决条件检查屏幕,确保所有组件通过检查,屏幕底部显示“Check complete. The overall result of this check is: Passed”。

1.2.4 指定集群配置

确认所有先决条件满足后,点击“Next”进入指定集群配置屏幕,检查公共节点名、私有节点名和虚拟主机名,确认 OUI 输入正确。若不准确,点击“Edit”更正;若正确,点击“Add”添加新节点。输入公共节点、私有节点和虚拟主机名后点击“OK”,虚拟主机名通常后缀为 -vip ,私有主机名后缀为 -pr

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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