Oracle RMAN DUPLICATE/RESTORE/RECOVER 支持的混合平台

RMAN 在混合平台下的duplicate/resotre/recover 有如下方式:

1)使用Active Database Duplicate。 这个是11gRMAN 才有的。

2)使用image copies 或者backup sets duplicate

3)使用image copies 或者backup sets resotre recover

注意: 这里的除了使用convert database 的迁移。 它要求2个版本一致。

Oracle 10gR2 和之后的版本:

Solaris-x64 <--> Linux-x64

HP-PA <--> HP-IA

Windows IA (64-bit)/ Windows (64-bit Itanium) <--> Windows 64-bit for AMD / Windows (x86-64)

Oracle 11gR1 和之后的版本(要求compatible 至少为11.1)

Linux <--> Windows

Oracle 11gR211.2.0.2)和以后的版本:

Solaris SPARC (64-bit) <--> AIX (64-bit)

注意:source database必须是non-RAC non-TDE

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相关视频:http://blog.youkuaiyun.com/tianlesoftware/archive/2009/11/27/4886500.aspx

DBA1 群:62697716(); DBA2 群:62697977() DBA3 群:62697850()

DBA 超级群:63306533(); DBA4 群: 83829929 DBA5群: 142216823

聊天 群:40132017

--加群需要在备注说明Oracle表空间和数据文件的关系,否则拒绝申请

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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