Oracle删除、创建用户、授权、数据导入命令

oracle查询用户表空间:

select username,default_tablespace from user_users;

 

oracle数据库重启监听:lsnrctl start

oracle数据库重启服务:net start OracleServiceORCL

 

oralce创建表空间:

create tablespace ODMPTEST datafile 'D:\Oracle\ODMPTEST.dbf' size 2000m autoextend on next 200m maxsize unlimited;

 

oracle创建用户:

create user odmptest identified by odmptest default tablespace ODMPTEST;

 

oracle用户授权:

grant dba to odmptest;

 

oracle数据导入:

imp ODMPTEST/ODMPTEST@localhost/ykjk file='20190619.dmp' full=y STATISTICS=NONE

 

oralce用户删除,需先锁定用户,再杀死进程,最后执行删除命令:

锁定用户:

alter user scott account lock;

查询进程号:

select username,sid,serial# from v$session where username='scott';--用户名需大写

杀死进程号:

alter system kill session'56,270';

删除用户:

drop user scott cascade;

 

sqlplus登录数据库:

set oracle_sid='数据库实例名'

sqlplus /nolog

conn / as sysdba

启动oracle:startup

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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