aix、linux、windows系统下如何知道DB2的端口号

本文介绍了如何确定DB2数据库的TCP/IP连接端口,默认情况下该端口为50000。通过命令行工具和系统配置文件可以验证实际使用的端口号。文中还提供了在Linux环境下查找DB2监听端口的具体步骤。

db2安装完成后,tcp/ip连接端口默认为50000,可通过下面的方法确认:

 

1、使用命令 db2 get dbm cfg |find "SVCENAME" 查找到TCP/IP 服务名

 

2、到系统配置文件里找到service name 对应的 port number
windows:查看 c:\windows\system32\drivers\etc\services                                                

aix:         查看 /etc/services

如下:

DB2_DB2              60000/tcp
DB2_DB2_1          60001/tcp
DB2_DB2_2          60002/tcp
DB2_DB2_END      60003/tcp

db2c_DB2             50000/tcp

 

3、使用 netstat -an 命令查找tcp/ip 服务的端口

 

4、另外附上一个关于linux系统下的查找方法(摘抄帖子):

In JDBC configurations for WPA, you have to specify the port that DB2 is listening on. I usually look for /etc/services or try one of 50000/50001 and it usually works. In SUSE Linux, both the solutions did not work and there was another process (Multithreaded routing toolkit aka mrt) was listening on port 50000.

So how do we find out the DB2 port in a reliable way? Read on...
Step 1: Set the DB2 environment.
$ . ~db2inst1/sqllib/db2profile

Step 2: Find the service name for DB2 instance. It basically involves running "db2 get dbm cfg" command and finding a line containing SVCENAME.
$ svc=`db2 get dbm cfg | grep SVCENAME | cut -d= -f2 | awk '{print $1}'`

Step 3: Find the service name that you got from Step 2 in /etc/services or %SYSTEMROOT%\system32\drivers\etc\services. That is the port DB2 is listening on. $ grep $svc /etc/services

 

Hope you find this useful.

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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