PLSQL不安装Oracle客户端 进行远程连接

本文详细介绍如何在未安装Oracle的环境下配置PLSQL Developer连接Oracle数据库的方法,包括所需文件准备、tnsnames.ora配置、环境变量设置及PLSQL工具配置等关键步骤。
1、在安装ORACLE服务器的机器上搜索下列文件,

[color=red][b]ORACLE 服务器上的文件[/b][/color]
oci.dll
ocijdbc10.dll
ociw32.dll
orannzsbb10.dll
oraocci10.dll
oraociei10.dll (可能服务器没有,如果没有则pl sql 随便用户名密码可以登陆)
sqlnet.ora
tnsnames.ora
classes12.jar
ojdbc14.jar
放到一个文件夹,如 oraclient

2、配置tnsnames.ora,如果本机上没有安装oracle,可以从安装了oracle的机上拷贝一个(tnsnames.ora文件在%ORACLE_HOME%\network\admin下)放在上面的目录D:\oraclient下。

[b][color=red]tnsnames.ora 配置[/color][/b]
[color=blue][b]oracledata[/b][/color] =
(DESCRIPTION =
(ADDRESS_LIST =
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 192.168.0.2)(PORT = 1521))
)
(CONNECT_DATA =
(SERVICE_NAME = oracledata)
)
)
其中[b][color=red]HOST[/color][/b]为主机IP地址
[color=red][b]PORT[/b][/color]为oracle开放端口号
[color=red][b]SERVICE_NAME[/b][/color]为连接数据库名字

3、添加一个环境变量,名为TNS_ADMIN,值为tnsnames.ora文件所在路径(如:D:\oraclient,特别是重装后或其它操作,忘了TNS_ADMIN变量,plsql登陆就会报无法解析指定的连接标识符),这是为了能够找到上面说的tnsnames.ora。如果本机上安装了 ORACLE,并且设置了ORACLE_HOME环境变量,那么会自动在%ORACLE_HOME%/network/admin/位置查找 tnsnames.ora文件。

[b][color=red]TNS_ADMIN 环境变量[/color][/b]
TNS_ADMIN = D:\oraclient (刚才文件的存放文件夹)

4、设置ORACLE的语言,添加环境变量:
“NLS_LANG = SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK”,(AMERICAN_AMERICA.US7ASCII 是ASCII编码类型,其它类型可自己到服务器看一下或网上查找一下)
(本步骤暂时要做对,如果编码不对,会产生乱码)


[b][color=red]ORACLE 语言环境变量[/color][/b]
NLS_LANG = SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK (设置ORACLE的语言)

5、下载并安装PL.SQL.Developer配置应用
配置tools->preferences->connection

[color=red][b]PLSQL 设置[/b][/color]
Oracle Home=D:\oraclient
OCI library=D:\oraclient\oci.dll

6、再次打开plsql则会在database中有[b][color=blue]oracledata[/color][/b] 选项输入用户名密码就可以登陆。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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