26、Oracle数据库升级:RAC与Data Guard环境实战

Oracle数据库升级:RAC与Data Guard环境实战

1. RAC环境下Oracle 11g到12c的手动升级

在RAC环境中,将Oracle 11g RAC(11.2.0.3.0)手动升级到Oracle 12c RAC(12.1.0.2.0),可以借助新的并行升级脚本 catctl.pl 。该脚本能够并行运行数据库升级,显著减少关键生产环境因计划维护导致的停机时间。

  • catctl.pl 脚本参数

    • -n :指定并行操作使用的进程数。
    • -u :指定用户名。
    • -d :指定要运行文件所在的目录。
    • -y :仅显示阶段。
    • -p :用于重启阶段。
    • -s :用于初始化会话的SQL脚本。
  • 执行并行升级示例

[oracle@rac1 admin]$ $ORACLE_HOME/perl/bin/perl catctl.pl -n  6 catupgrd.sql
  • 日志
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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