oracle11g 安装过程

本文详细介绍了在Windows7系统上安装Oracle11g数据库的具体步骤及解决兼容性问题的方法。通过修改安装文件中的操作系统版本信息,绕过系统兼容性检查,最终实现Oracle11g的成功安装。
本文在windows 7装Oracle 11g中遇到的问题和解决方法与大家一起分享。

首先在自己的Windows 7旗舰版上,Oracle 11g在“产品特定的先觉条件检查”时,提示以下错误:




在第一幅图片中,我们可以看到在Oracle在检查操作系统兼容性时,没有通过检查,此时,我们在点击“下一步”进行安装时,是不能安装的,会跳出第二幅 图片中的错误提示,所以只能在解决了兼容性问题后,才能安装Oracle。这时,我们先得找到Oracle的安装文件,下面就以我的安装文件的路径进行说 明,首先找到路径:

”E:\Oracle Enterprise_Standard Edition_11.1.0.7\database\stage\prereq\db\refhost.xml“。

在找到”refhost.xml“文件后,如果你没有安装XML软件,就以记事本的方式打开该文件,在打开之后我们找到如下节点:

{

<!--Microsoft Windows Vista-->
<OPERATING_SYSTEM>
<VERSION VALUE="6.0"/>

}

把上述节点替换为以下节点:

{

<!--Microsoft Windows 7-->
<OPERATING_SYSTEM>
<VERSION VALUE="6.1"/>
</OPERATING_SYSTEM>

}

替换完成后,点击保存并退出。接下来就可以点击”setup.exe“进行安装了,在进入到”产品特定的先觉条件检查“的安装界面时,仍会有上面第一幅的 图片安装画面,仍是系统的兼容性检查不通过,但我们不管点击”下一步“进行继续安装,在点击了”下一步“按钮进行安装时,会跳出以下错误,如下图:

此时我们点击”是“进行继续安装,接下来安装程序就进入到下一个安装程序了,安装程序界面如下图:

我们继续进行Oracle的安装程序,点击”下一步“继续,当我们点击了”下一步“的按钮时,此时就会来到Oracle的安装界面,如下图:

到这里整个Oracle安装程序可以说安装成功只是时间问题而已了,我们继续点击”安装“按钮进行Oracle的安装,这时Oracle安装程序将 会配置和启动先前所选的组件,如下图:

在等待Configuration Assistant配置完毕后,就开始正式安装到我们的计算机硬盘上了,此时,就进入到Oracle数据库的启动和创建界面了,如下图:

在等待Oracle数据库创建完之后,就完成了对Oracle数据库的安装了,最后是Oracle的完成安装界面:

到这里就已经彻底完成了安装Oracle 11g的过程了,此时我们发现有”口令管理“的按钮,在Oracle 11g中,”scott“账户默认是锁定的,如果你想像以前一样使用"scott"账户进行登录的话,就点击”口令管理“按钮对"scott”账户进行解 锁。解锁过程如下图所示:

将“是否锁定账户?”的勾去掉,在口令设置中输入你的口令,自己还是喜欢把它设成以前版本中的“tiger”作为密码,毕竟是用着甲骨文公司的产品 过来的。在最后,我们就可以点击”确定“按钮,完成对Oracle的安装。

在安装程序完成后,就可以打开Oracle 11g了,在初打开的时候,必须传入java运行文件“java.exe”,如下图所示:

这里就以我的jdk所安装的文件路径进行描述:D:\Program Files\Java\jdk1.6.0_17\jre\bin\java.exe,这里你还必须到sun公司的官网下载JDK,这里就不进行描述,如果 不知道如何安装JDK请在我博客留言,

在传入“java.exe”运行文件后,就跳到登录页面,我们以系统管理员账号登录后,就进入到Oracle 11g的界面了,如下图所示:

到此,整个Oracle 11g的安装程序完成,自己在看到登录成功后的安装界面后,也是非常的开心,通过自己的一步一步尝试,终于在自己的笔记本上完成了对Oracle的安装。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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