35、Oracle数据库补丁策略全解析

Oracle数据库补丁策略全解析

1. 补丁相关基础信息

Oracle提供了多种补丁,每种补丁都有不同的用途,所有补丁仅对拥有有效支持合同的用户可用,且只能在My Oracle Support网站下载。以下是不同类型补丁的介绍:
| 补丁类型 | 特点 | 适用平台 | 发布周期 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 补丁集更新(PSU) | 包含安全修复和一次性修复,是SPU的超集,具有累积性。最新PSU包含之前PSU的修复。数据库版本的最后一位数字表示PSU级别,近期命名规则最后一位为发布日期。 | Unix平台 | 每季度 |
| 安全补丁更新(SPU) | 仅包含安全修复,具有累积性。组织可选择SPU或PSU周期,但从PSU周期不能转回SPU周期。 | Unix/Linux平台 | 每季度 |
| 捆绑补丁 | 相当于Unix/Linux平台的PSU,具有累积性。 | Windows平台 | 每季度及按需 |
| 一次性补丁 | 针对特定bug开发,仅在出现bug且Oracle Support建议时应用。 | 涵盖在打补丁周期内的数据库版本 | 按需 |
| 主动捆绑补丁 | 从12c(12.1.0.2)引入,适用于企业版,包含对工程系统和数据库内存的修复,是PSU的超集。若已安装PSU,需回滚后再安装。 | 工程和非工程系统,RAC和非RAC配置 | 每季度 |

2. 补丁冲突及处理

当应用补丁时,会修改Oracle Home二进制文件以应用修复。若另一个补丁修改相同的二进制文件,就会发生冲突,即二进制冲突。此时需要合并补丁,可联系Oracle Support或使用M

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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