win7+64位+Oracle+11g+64位下使用PLSQL+Developer+的解决办法

本文详细介绍如何在64位Oracle11g环境下正确安装32位Oracle客户端,并通过设置环境变量及PL/SQL Developer连接参数实现客户端与服务器端的有效连接。
1)安装Oracle 11g 64位

2)安装32位的Oracle客户端( instantclient-basic-win32-11.2.0.1.0)
地址:http://www.oracle.com/technetwork/topics/winsoft-085727.html


下载instantclient-basic-win32-11.2.0.1.0.zip (一定得是32位的,不要下错了版本,Oracle官网有下载),将其解压至Oracle安装目录的Product下(本机命名为:D:\app\Admin\product\instantclient-basic-nt-11.2.0.3.0)

拷贝数据库安装根目录下的一个目录D:\Oracle\app\Admin\product\11.2.0\dbhome_1\NETWORK到Oracle客户端目录下D:\app\Admin\product\instantclient-basic-nt-11.2.0.3.0(其实只需要 NETWORK\ADMIN\tnsnames.ora)

3)运行PL/SQL Developer,在perference->Connection里面设置OCI Library和Oracle_Home,例如本机设置为:

Oracle Home :D:\app\Admin\product\instantclient-basic-nt-11.2.0.3.0

OCI Library :D:\app\Admin\product\instantclient-basic-nt-11.2.0.3.0\oci.dll



4) 设置环境变量(修改PATH和TNS_ADMIN环境变量)

对于NLS_LANG环境变量, 最好设置成和数据库端一致, 首先从数据库端查询字符集信息:
SQL> select userenv('language') nls_lang from dual;
NLS_LANG
:wink: ----------------------------------------------------
SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK

右击"我的电脑" - "属性" - "高级" - "环境变量" - "系统环境变量":
1>.选择"Path" - 点击"编辑", 把 "D:\app\Admin\product\instantclient-basic-nt-11.2.0.3.0;" 加入;
2>.点击"新建", 变量名设置为"TNS_ADMIN", 变量值设置为"D:\app\Admin\product\instantclient-basic-nt-11.2.0.3.0;", 点击"确定";
3>.点击"新建", 变量名设置为"NLS_LANG", 变量值设置为"SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK", 点击"确定";
最后点击"确定"退出.
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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