Oracle备份与恢复核心技术点

本文档详细介绍了如何通过Oracle Enterprise Manager (OEM)配置备份与恢复环境,并提供了使用命令行进行数据导入导出的方法。重点包括配置档案资料库、登录OMS、搜索节点以及配置首选身份证明。
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备份与恢复核心技术归纳
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1. 在"Configuration and Migration Tools"中选择"Enterprise Manager Configuration Assistant";

创建"档案资料库":

(1) 配置本地OMS;

(2) 创建新的档案资料库;

(3) ★建议采用"自定义"方式(无需创建新数据库);

(4) "档案资料库放在何处?": 建议选择"在现有的其他数据库中";

(5) 以DBA身份的用户登录到数据库中, 其中"服务"项输入Oracle的SID;★

2. 运行"Enterprise Manager Console", 并选择"登录到OMS";

管理员: sysman(默认)★

口 令: oem_temp(默认)★

ManagementServer: localhost或主机名

★注意: 登录之前确保OracleOraHome90ManagementServer服务已启动, 登录成功立即修改密码;

3. 成功登录OMS后, 使用"搜索向导"搜索结点, 以便显示数据库等结点项;

★注意: 搜索之前要确保racleOraHome90Agent服务已启动;

搜索的结点名称输入机器名或localhost;

4. 在OEM中单击数据库结点, 使用system/manager登录;

5. 在"配置"菜单中选择"首选项", 然后配置"首选身份证明";

(1) 选择第3步中搜索到的结点(机器名或localhost);

(2) 用户名: OS的登录名(目前我的登录名是: administrator)★

口 令: OS的登录密码


★注意: 必须在"控制面板"->"本地安全设置"->"本地策略"->"用户权利指派"->"作为批处理作业登录"

项目中添加OS登录名才可实现数据导出/导入.

[以上5步配置完成即可进行数据的导出与导入操作]

★注意: 以上配置对于数据的导出和导入操作可以正常进行;

如果选择数据库"备份管理"中的"备份"或"恢复操作时",

应采用sys/change_on_install以sysdba角色登录数据库服务器,

同时配置"首选身份证明"的数据库登录用户为: sys/change_on_install/sysdba;

否则无法进行备份与恢复操作.


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使用命令行的方式导入/导出数据
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1. 运行CMD, 使用EXP命令导出数据;(注意: 导出的数据文件位于当前命令行所指示的路径下)

2. 使用IMP导入数据;

如果Scott用户无法导入数据(提示权限不足), 可使用system用户登录"Enterprise Manager Console",

赋予Scott用户DBA角色即可.

★注意: imp命令运行时提示输入的用户名和密码即为将要导入数据的目标用户;
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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