windows系统安装oracle

Oracle 11g的安装

准备工作:

如果你以前装过Oracle数据库,而且安装目录要改变请先打开注册表编辑器里的:

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\ORACLE\

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\Oracle11和它下面的几个

如果你没安装过Oracle产品的话在注册表里面的与Oracle有关的注册表全删了,如果你安装过Oracle产品,就找与Oracle数据库有关的注册便删了,如果你以前安装过Oracle而没有执行安装前准备的话,在配置数据库的时候会出现各式各样的错误。

 

首先到网站上下载Oracle 11g

官网:http://www.oracle.com/technetwork/indexes/downloads/index.html?ssSourceSiteId=ocomen#menu-downloads

下载两个文件

放在一个文件夹下解压:

打开文件夹,双击setup.exe

 

下一步:

下一步:

下一步:

下一步:

按照上图选择你要安装的语言。下一步:

我们选择安装企业版,内容比较全。下一步:

选择安装目录,按照图片上的,只选择基目录即可。下一步:

我的环境变量有问题,先不用管,选择全部忽略,在这一步之前基本上不会出现问题,如果出现问题请到本文的最后查找。下一步:

保存一下响应文件,哪儿都成。下一步:

这是一个安装过程。安装完成后,下一步:

数据库到这里已经安装完成了。下面配置数据库:

 

按照图片上的打开软件,下一步:

创建数据库。

下一步:

下一步:

设置全数据库的名称,SID会跟着变,不用设置,下一步:

下一步:

监听服务没有打开,下面打开监听服务:

查看监听服务状态:

再回到:

确定,下一步:

按照图上的做,下一步:

下一步:

启用归档,长时间保存数据,下一步:

勾选示例方案,下一步:

下一步:

下一步:

按照图上的做,目录是自动生成的,下一步:

确定:

确定:

正在创建数据库:

 

管理登录口令:

安装主界面

设置各个用户的口令,确定,完成。

 

验证数据库是否正常:

在安装的时候会遇到问题,尤其是在你以前安装过之后,卸载没有完全卸载,遗留的有注册表。

打开注册表编辑器

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\ORACLE\

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\Oracle11

在注册表上与Oracle 11g路径有关的路径都要改正确。应该就没有问题了。

这里有一些错误解决办法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aeef1220100fmsr.html

祝大家学业有成!

Oracle监听服务于 OracleOraDb11g_home1TNSListener:当需要通过程序连接数据库进行开发时,此服务必须打开,如果是在学习oracle的时候,并且是在本机使用的时候可以不启动此服务;

Oracle实例服务(OracleServiceOrcl):在一个oracle软件平台下可以创建多个数据库,每创建一个数据库都会自动的建立一个数据库的服务,命名“OracleServiceSID”(SID一般和数据库相同)

卸载oracle数据库:

情况一:正常安装的情况下进行数据库卸载:

         停止掉所有的oracle数据库服务:

启动oracle卸载程序

卸载完成之后有可能数据库会出现一些残留的系统和注册表文件,但是这些文件在正常运行操作系统的时候是无法被删除的,所以必须重新启动电脑,进入到安全模式。(开机F8)

清理掉所有的oracle残留文件,同时运行regedit.exe进入到注册表中手工搜索oracle并且进行删除。

 

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值