Oracle

Oracle Export
exp 用户ID/密码@实例名 file=DMP文件路径 statistics=none
* statistics=none -- 表示去掉统计信息

Oracle Import
新用户作成
本地权限
GRANT CONNECT TO "用户ID"
GRANT RESOURCE TO "用户ID" -- 普通用户
GRANT DBA TO "用户ID" -- 管理员

作成参数文件
# imp "用户ID"/"用户PW"@orcl parfile="用户ID".par
FILE="用户ID".dmp
FROMUSER="用户ID"
TOUSER="用户ID"
# TABLES=(*)
LOG="用户ID".log

或直接
imp "用户ID"/"用户PW"@orcl file="用户ID".dmp
fromuser="用户ID" touser="用户ID" log="用户ID".log

ORA-01536: 超出表空间'表空间名'的空间限量
GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO "用户ID"

ORA-12545: 数据库连接不上
先用ping <IP>
再用tnsping <IP>

ORA-01031: 关于权限不够
所有的系统权限:SELECT NAME FROM SYSTEM_PRIVILEGE_MAP
没有权限创建视图: GRANT DBA TO "用户ID"
访问其他Schema的时候
没有增删改查的权利:INSERT/DELETE/UPDATE/SELECT ANY TABLE
没有访问序列的权利:SELECT ANY SEQUENCE
没有锁表的权利:LOCK ANY TABLE
没有执行过程的权利:EXECUTE ANY PROCEDURE (包括函数)
没有执行程序的权利:EXECUTE ANY PROGRAM

关于权限UNDER,如: UNDER ANY TABLE/VIEW/TYPE
是用在控制表之间的继承权限,"UNDER ANY TABLE"指的是可以从任何表继承
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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