【翻译自mos文章】Oracle Database In-Memory Advisor

介绍了Oracle Database In-Memory Advisor的功能与应用,此工具能够分析工作负载并为配置提供建议,以优化混合分析及事务处理工作负载的性能。

Oracle Database In-Memory 顾问

来源于:
Oracle Database In-Memory Advisor (文档 ID 1965343.1)

适用于:
Enterprise Manager for Oracle Database - Version 12.1.0.2.0 and later
Oracle Database - Enterprise Edition - Version 12.1.0.2 and later
Information in this document applies to any platform.

范围:
Oracle Database 12.1.0.2 and higher

细节:
Oracle Database 12.1.0.2 引入了 Oracle Database In-Memory 特性,以允许单个数据库更有效的支持 mixed analytic and transactional workloads
一个配置了Database In-Memory的 Oracle database 在支持实时数据分析和报表的同时,表现出优化的事务处理性能

For complete details about Oracle Database In-Memory, see the Oracle Database In-Memory White Paper(http://www.oracle.com/technetwork/database/in-memory/overview/twp-oracle-database-in-memory-2245633.html
and the  Oracle Database In-Memory Page(http://www.oracle.com/technetwork/database/in-memory/overview/index.html) on oracle.com.

Oracle Database In-Memory Advisor分析你的工作负载,然后给出怎么配置Oracle Database In-Memory Advisor的建议。
该advisor是 Database Tuning pack的一部分。

附件imadvisor.zip (https://support.oracle.com/epmos/main/downloadattachmentprocessor?parent=DOCUMENT&sourceId=1965343.1&attachid=1965343.1:IMADVISOR&clickstream=yes
会在你的数据库中安装该advisor。
附件twp_oracle_database_in_memory_advisor.pdf(https://support.oracle.com/epmos/main/downloadattachmentprocessor?parent=DOCUMENT&sourceId=1965343.1&attachid=1965343.1:INSTALL_INSTRUCTIONS&clickstream=yes
包括怎么安装与运行advisor的安装信息。
关于更多的In-Memory Advisor,请见this page on oracle.com(http://www.oracle.com/technetwork/database/manageability/inmemory-advisor-2412222.html

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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