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我也要
Linux环境设置Oracle随系统启动
1.编辑 /etc/oratab 文件, 修改其中的
$ORACLE_SID:$ORACLE_HOME:N 的N 为Y
2.修改/etc/rc.d/rc.local文件,在其中添加:
su - oracle -c 'dbstart'
su - oracle -c 'lsnrctl start'
3.手动执行一下dbstart看是否可以启动数据库,如果报错:
Can't find init file for Database "your SID".
Database "your SID" NOT started.
解决办法:
# cd $ORACLE_HOME/dbs
# cp init.ora inittest.ora
# dbstart即可
告别U盘！在Ubuntu 22.04上从零搭建PXE网络装机服务器（支持UEFI/Legacy双启动）
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设置oracle开机自启动
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【mysql8.0.33安装详情教程】
8、进入Account and Roles界面，输入密码，再点击next（密码随便输，自己记住就行）11、进入Apply Configuration界面，直接点Execute，等待应用成功。14、输入密码，点击check，检查是否正确。3、下图是选择安装类型，选择默认安装就可以，然后点击“next”。5、进入Product Configuration，点击next。9、进入Windows Service界面，直接点击next。15、点击Execute执行安装（完成后点击Finish）二、验证是否安装成功。
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oracle随系统启动
from: http://space.itpub.net/15116811/viewspace-490562 1、编辑 /etc/oratab，把所有的 instance 的重启动标志设置成 'Y'，如:RHEL5:/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1:Y2、做一个启动脚本 /etc/init.d/dbora ，如下所示:#!/bin/sh# descriptio...
AD56XXR系列DAC驱动设计：SPI接口、寄存器配置与嵌入式工程实践
数模转换器（DAC）是嵌入式系统实现高精度模拟控制的核心器件，其性能取决于通信协议可靠性、寄存器配置准确性及硬件协同设计能力。基于SPI总线的电压输出型DAC广泛应用于工业控制、光模块偏置、传感器校准等场景，需兼顾静态精度、动态响应与低功耗特性。AD56XXR系列作为典型集成内部基准与多通道同步更新能力的12/14/16位DAC，支持轨到轨输出与灵活掉电模式，为资源受限MCU提供可移植固件范式。本文围绕SPI时序约束、16位指令字解析、LDAC同步机制及精度补偿策略展开，覆盖从硬件连接、初始化流程到量产级可
Oracle随系统自动启动
1.修改组策略 将/etc/selinux/config中的SELINUX=[permissive|enforcing|disabled]改为 SELINUX=[permissive|enforcing|disabled] 2.修改oratab 将/etc/oratab中的[oracle_sid]:[$oracle_home]:N改为 [oracle_sid]:[$oracl...
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1. 添加新窗口 在Form1中新建button控件，名称为buttonStartWaveDisp，这样单击就能调出Form2窗口 在Form1中增加如下： private void buttonStartWaveDisp_Click(object sender, EventArgs e) { if((form2 == null) || (form2.IsDisposed == true)) { form2 = new Form2();
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本文介绍了JL701n芯片的UART串口通信使用教程，重点讲解了UART2的初始化配置、数据收发和中断处理功能。教程详细说明了代码结构、核心功能函数、配置参数和使用步骤，包括UART初始化、数据发送和接收中断处理等关键操作。同时提供了完整的API接口说明和注意事项，强调了中断处理限制、缓冲区管理、引脚配置等重要细节。最后给出了基本使用流程和高级任务处理示例，并针对常见问题提供了故障排除建议。本教程适用于需要在JL701n芯片上实现可靠串口通信的开发者。
oracle 随系统启动
设置oracle自动启动与关闭1、编辑 /etc/oratab，把所有的 instance 的重启动标志设置成 'Y'，如: RHEL5:/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1:Y2、做一个启动脚...
Matlab：Matlab 软件学习之Matlab内置的各种系统的简介、案例应用(基于Simulink模糊控制仿真/二阶瞬态震荡电路案例)之详细攻略
选择左上角要编辑变量的图标，给定当前变量的论域Range，设置隶属函数类型type(八种隶属函数类型以供选择)，最后选中某个隶属度函数(选中为红色)，移动绘图区的每个隶属度函数的三个端点(竖向为权重)。(1)、首先在模糊规则编辑器左边选择一个输入变量，并选中它的一个语言值(隶属函数)，然后编辑器右边选择一个输出变量，并选中它的一个语言值(隶属函数)，然后将这种关系添加到模糊规则中。制定完成后，会形成模糊规则矩阵，系统会根据模糊输入量(如r1、r2)，经过模糊规则(如45条)，进而确定输出量(Y1、Y2)。
linux下oracle 操作
linux下oracle 操作 准备：在创建实例前必须用netca创建一个监听。 1、创建数据库实例 bin目录下执行 dbca oracle用户在linux桌面下执行如果报错误： xlib:connection to ":0.0" refuesed by server xlib:No protocol specified 解决办法root下执行：
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再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
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oracle设置开机启动,设置oracle开机自启动
ORACLE 设置开机自启动说明：一般而言windows平台oracle服务器会自动启动，但linux不会，包括监听、数据库、控制台emctl 需要进行设置可用方式：方式一：利用OS的服务:oratab方式二：利用oracle自带的dbstart和dbshut个人觉得两种方式没有特别大的区别，最后都是利用linux的服务来实现，本文结合自己生产操作，利用oratab举例说明step 1 修改ora...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
oracle数据库克隆工具,Oracle 数据库之克隆方法
Oracle 8.1.7 for Linux系统，在安装上存在一切困难，尤其在Redhat7.2系统下安装的时候会出现很多意想不到的事情，譬如图形界面无法显示、xwin无法远程连接，在编译的过程中如果没有安装GCC，Glibc等等一些库文件，容易出现无法link的错误，而全部安装又会造成其他困难。因此在Oracle安装过程中总结出来了一些经验。介绍如下：<1>：Oracle在一台服务器...
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
linux环境下配置Oracle自启动
首先在/etc/rc.d/init.d/目录下配置Oracle的服务文件。 touch oracle10g chmod a+x oracle10g 然后编辑此oracle10g文件。脚本内容如下。 [root@ocp~]# vi /etc/rc.d/init.d/oracle #!/bin/bash #root #chkconfig:35 85 ...
Oracle 开机自动启动设置
步骤： 1：查看ORACLE_HOME是否设置 $ echo $ORACLE_HOME /u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1 2：执行dbstart 数据库自带启动脚本 [oracle@njdzjkdb ~]$ cd $ORACLE_HOME [oracle@njdzjkdb dbhome_1]$ cd bin/ [oracle@nj...
Linux/docker下oracle开启监听，开启自动启动
写在前头： 之前呢，使用docker安装了oracle，但它默认是会关闭的。使用了几天以后突然连接异常了，报的问题是oracle监听有问题了，我知道了是oracle服务自动关闭了，监听也跟着关了。所以我找了一些文章，总结如下。 一、如何启动数据库实例 进入到sqlplus启动实例 #“切换到oracle用户” su - oracle #“打开监听” lsnrctl start ...
启动linux oracle进程,linux下oracle开机启动
用root用户在/etc/init.d/目录下创建Oracle的服务文件cd/etc/init.dvidbstart添加内容如下:[root@localhost~]#cat/etc/init.d/dbstart#!/bin/bash#chkconfig:3459910#description:StartupScript.forOracleDatabasesexportO...
oracle加入开机自启动,设置oracle开机自启动
ORACLE 设置开机自启动说明：一般而言windows平台oracle服务器会自动启动，但linux不会，包括监听、数据库、控制台emctl 需要进行设置可用方式：方式一：利用OS的服务:oratab方式二：利用oracle自带的dbstart和dbshut个人觉得两种方式没有特别大的区别，最后都是利用linux的服务来实现，本文结合自己生产操作，利用oratab举例说明step 1 修改ora...
Linux下让Oracle服务自动启动与停止
默认地，如果在Windows下安装Oracle的话，会注册相应的服务，并随着操作系统启动而自动启动。但是，在Linux（环境是：RHEL5.2）下却需要进行一些配置才能实现这个功能。 全文参看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_3f2ef1180100budu.html ...
Oracle 培训笔记 7.30 linux安装oracle
1、安装虚拟机 2、安装linux 3、安装配置xmanager vi /etc/gdm/custom.conf [xdmcp] Enable=1 vi /usr/share/gdm/defaults.conf [Security] AllowRemoteRoot
启动Linux 的时候实现oracle数据库与Tomcat web服务器与操作系统一同关闭与启动
启动Linux 的时候实现oracle数据库与Tomcat web服务器与操作系统一同关闭与启动最近做开发时，发觉每次重新启动服务器时，必须启动oracle然后启动TOMCAT WEB服务。感觉这样麻烦，想到能否使数据库与web服务器与操作系统一同关闭与启动。经过摸索，我最初的想法实现了，因此想把它写出来，与大家交流。服务器环境：RedHat Advance Server2.1(Red Hat
Linux下设置oracle 10g 服务以及实例自动启动方法
Linux中在Oracle安装完毕以后,如果重新启动Linux ,Oracle是不会自动启动的,你可以通过手动调用dbstart命令来进行启动,不过这样似乎也很繁琐.我们可以通过配置Oracle的自动启动脚本,然后利用Linux的Service来启动Oracle服务器. 首先在/etc/init.d/目录下配置Oracle的服务文件. touch oracle10g chmod a+x ora...
linux 启动oracle进程,请问该如何在LINUX下启动ORACLE？
手动启动：用 oracle用户登录(或su - oracle)lsnrctl startsqlplus / as sysdbastartupexit自动启动，要编写一个启动脚本，用root用户拷到/etc/init.d下，取名叫oracle然后, chkconfig oracle on，即可加入服务列表/etc/init.d/oracle start #启动/etc/init.d/oracle s...
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