Rebuild the application tablespace

ORACLE_Guide_Rebuild the applicationtablespace

1. Please exp the tablespace, like this:

$ exp"'sys/sys as sysdba'" file=/opt/oracle/oradata/tablespace_test.dmp log=/opt/oracle/oradata/tablespace_test.log direct=y recordlength=65535 tablespaces=(tbs_test)

2. Find out the related indexes

SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('INDEX', F.INDEX_NAME, F.OWNER)  || ';'

  FROM (SELECTDISTINCT T.OWNER, T.INDEX_NAME

          FROM (SELECT  A.OWNER, A.INDEX_NAME

                  FROM DBA_INDEXES A, DBA_SEGMENTS B

                 WHERE B.OWNER = A.OWNER

                   AND B.SEGMENT_NAME = A.TABLE_NAME

                   AND B.SEGMENT_TYPE IN ('TABLE''TABLE  PARTITION')

                   AND B.TABLESPACE_NAME IN ('TBS_TEST')

                UNIONALL

                SELECT C.OWNER, C.INDEX_NAME

                  FROM DBA_INDEXES C

                 WHERE C.TABLESPACE_NAME IN ('TBS_TEST'))  T) F;

3. Drop and Rebuild the tablespace

$ sqlplus / as sysdba

set long 999999999

set linesize 400

set pagesize 20000

set feedback ON

set heading off

spool /tmp/tablespace_script.txt

SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLESPACE', 'TBS_TEST')||';' FROMdual;

Spool off;

SQL>

SQL> drop tablespace TBS_TEST including contents and datafiles;

And rebuild the new tablespace using the create script.

4. imp the tablespace backup, like this:

$ imp"'sys/sys as sysdba'" file=/opt/oracle/oradata/tablespace_test.dmplog=/opt/oracle/oradata/tablespace_test_imp.log feedback=10000 buffer=10240000IGNORE=Y COMMIT=Y tablespaces=(tbs_test)

5. Rebuild the related indexes;

6. Recompile the invalid objects:

$ cd$ORACLE_HOME/rdbms/admin

$ sqlplus / assysdba

SQL>@utlrp.sql

SQL> select'alter ' || object_type || ' ' || owner || '.' || object_name || ' compile;'from dba_objects where status = 'INVALID';

7.Gather statistics

SQL>exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname=> 'TEST',cascade=>TRUE,estimate_percent=>30);

 

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
<think>好的,用户遇到了关于OpenBLAS的警告:“Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with OPENMP=1 option.” 我需要分析这个问题并提供解决方案。 首先,这个警告意味着应用程序在运行时检测到OpenMP循环,但OpenBLAS库没有启用OpenMP支持,可能导致死锁或性能问题。用户可能需要重新编译OpenBLAS并启用OpenMP,或者调整现有的环境变量来避免冲突。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。用户可能是在运行某个科学计算或机器学习应用,比如NumPy、TensorFlow等,这些库依赖OpenBLAS进行加速。问题可能出现在树莓派或其他资源受限的设备上,因为OpenBLAS默认配置可能未启用OpenMP,或者在多线程环境中出现冲突。 然后,我需要分解解决方案的步骤。首先确认是否真的需要OpenMP,如果应用本身已经使用了多线程(如通过OpenMP或Python的多线程),可能产生冲突。解决方法可能包括重新编译OpenBLAS启用OpenMP,或者限制线程数以避免竞争。 另外,用户可能对编译过程不熟悉,需要提供详细的步骤,比如如何下载源码、编译选项、安装路径等。同时,可能还需要指导如何设置环境变量,如OMP_NUM_THREADS和OPENBLAS_NUM_THREADS,来优化性能。 还要考虑用户是否使用虚拟环境,比如conda或venv,这时候可能需要重新安装预编译的包,或者从源码构建。例如,通过conda安装OpenBLAS时指定参数,或者使用pip安装时确保正确的链接。 另外,检查现有的OpenBLAS是否支持OpenMP,用户可以通过ldd或检查编译选项来确认。如果用户不想重新编译,可以尝试设置环境变量禁用OpenMP,但可能影响性能。 需要注意不同操作系统下的命令差异,比如在Linux和树莓派的Raspbian上,包管理工具可能不同。同时,提醒用户在编译时可能需要安装依赖项,如gcc、make等。 最后,总结解决方案的步骤,帮助用户逐步排查问题,确保他们能理解每个步骤的目的,并根据自身情况选择最合适的解决方法。还要提醒用户权衡启用OpenMP的利弊,特别是在资源有限的设备上,过多的线程可能导致性能下降。</think>--- ### **问题分析** 你遇到的 `OpenBLAS Warning: Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with OPENMP=1 option` 警告,是由于 **OpenBLAS 库的并行化配置与当前应用的并行策略冲突** 导致的。以下是具体原因和解决方案: --- ### **1. 警告的根源** - **OpenBLAS** 是一个优化数值计算的高性能库,默认支持多线程加速。 - **OpenMP** 是另一种并行编程接口,常用于科学计算和机器学习框架。 - **冲突场景**: - 当应用程序(如Python的NumPy、PyTorch)**同时使用OpenBLAS和OpenMP** 时,若OpenBLAS未正确配置OpenMP支持,线程竞争可能导致死锁或性能下降。 - 典型表现:程序卡死、CPU占用异常高、警告提示需要重新编译OpenBLAS。 --- ### **2. 解决方案** #### **(1) 方法一:重新编译OpenBLAS并启用OpenMP** **适用场景**:需要最大化性能且兼容OpenMP。 - **步骤**: 1. **下载OpenBLAS源码**: ```bash git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git cd OpenBLAS ``` 2. **编译时启用OpenMP**: ```bash make USE_OPENMP=1 # 关键参数 sudo make install # 默认安装到 /opt/OpenBLAS ``` 3. **配置动态库路径**(可选): ```bash echo "/opt/OpenBLAS/lib" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/openblas.conf sudo ldconfig ``` 4. **验证是否启用OpenMP**: ```bash ldd /opt/OpenBLAS/lib/libopenblas.so | grep -i omp # 应显示链接到libgomp或libomp ``` --- #### **(2) 方法二:限制线程数避免冲突** **适用场景**:不想重新编译,通过环境变量控制并行度。 - **原理**:强制限制OpenBLAS或OpenMP的线程数量,避免资源竞争。 - **操作**: ```bash # 在运行程序前设置环境变量 export OPENBLAS_NUM_THREADS=1 # 限制OpenBLAS为单线程 export OMP_NUM_THREADS=1 # 限制OpenMP为单线程 # 例如运行Python脚本: python your_script.py ``` - **验证效果**: ```python import numpy as np np.__config__.show() # 检查OpenBLAS的线程配置 ``` --- #### **(3) 方法三:使用预编译版本(推荐新手)** **适用场景**:通过包管理器安装已启用OpenMP的OpenBLAS。 - **对于Python用户**: ```bash # 使用conda安装(自动处理依赖): conda install -c conda-forge "libblas=*=*openblas*" # 安装支持OpenMP的版本 ``` - **对于Linux系统**: ```bash # Debian/Ubuntu/Raspberry Pi OS: sudo apt-get install libopenblas-openmp-dev # 专为OpenMP优化的版本 ``` --- ### **3. 深入优化建议** #### **(1) 检查现有OpenBLAS的配置** - **查看当前库的编译参数**: ```bash # 查找OpenBLAS路径(例如在Python中): python -c "import numpy; print(numpy.__config__.get_info('library_dirs'))" # 检查库的编译选项: strings /path/to/libopenblas.so | grep USE_OPENMP ``` - 若输出包含 `USE_OPENMP=1`,说明已启用OpenMP。 #### **(2) 混合编程环境下的线程管理** - **统一线程池**:在同时使用OpenBLAS和OpenMP的应用中,建议统一管理线程数: ```python import os os.environ["OPENBLAS_NUM_THREADS"] = "4" # 与OMP_NUM_THREADS保持一致 os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4" ``` --- ### **4. 常见问题排查** - **性能下降**:若启用OpenMP后速度变慢,可能是线程竞争导致,尝试减少线程数: ```bash export OPENBLAS_NUM_THREADS=2 export OMP_NUM_THREADS=2 ``` - **编译错误**:确保系统已安装OpenMP运行时库: ```bash # Ubuntu/Debian: sudo apt install libgomp1 libomp-dev # CentOS/RHEL: sudo yum install libgomp libomp-devel ``` --- ### **总结** | **方案** | **操作难度** | **适用场景** | **注意事项** | |------------------------|--------------|----------------------------------|----------------------------------| | 重新编译OpenBLAS | 中 | 需要高性能且长期使用 | 确保系统依赖完整 | | 限制环境变量线程数 | 低 | 快速临时解决 | 可能牺牲多核性能 | | 使用预编译包 | 低 | 新手或快速部署 | 版本可能滞后于官方源码 | **推荐步骤**: 1. **优先尝试方法二**(设置环境变量),快速验证问题是否解决。 2. 若需长期使用且硬件资源充足,**采用方法一重新编译**。 3. 对于Python科学计算用户,**直接使用conda管理依赖**(方法三)最省心。
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