将SQL SERVER 2008的备份文件还原到SQL SERVER 2014中

在将SQL SERVER 2008升级到2014后,由于数据迁移需求,需要将之前的BAK备份文件还原到新版本。过程中遇到兼容性问题,本文档详细记录了解决这些问题并成功导入的步骤,供后续参考。

因为电脑上安装的SQL SERVER2008版本在用达梦的DTS数据迁移工具链接的时候报错。所以怀疑是SQL SERVER 2008版本不兼容问题,同时因为系统升级为WIN10后,2008一直在提示不兼容,所以讲本地的SQL SERVER 2008 升级为 2014版。

升级之后,需要把原来的BAK文件导入到SQL SERVER2014中。导入的过程中遇到了一些问题,记录下解决导入的问题,以方便后来查看。

导入流程

数据库——右键——还原数据库:
源:选择设备——添加文件,添加界面如下图:

然后点击确定,会发现报错:

然后,网上搜索了下这个问题,应该是SQL SERVER 为了安全性考虑,没有在此目录设置相应的权限。

解决办法:



通过如上操作,成功把SQLSERVER2008 的数据库备份文件导入到了 SQL SERVER 2014中。


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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