3、Oracle备份恢复与性能调优全解析

Oracle备份恢复与性能调优全解析

1. Oracle备份与恢复基础要点

在进行Oracle备份与恢复工作时,有几个基础要点需要注意:
- 细节决定成败 :一些看似不起眼的小问题可能会在关键时刻带来大麻烦,所以要关注每一个细节。
- 保持技能敏锐 :不断学习和实践,确保自己的技能始终处于良好状态。
- 放松心态并制定计划 :在面对备份与恢复任务时,要保持冷静,制定合理的计划。
- 勇于请教他人 :遇到问题不要害怕向他人请教,借助他人的经验可以更快地解决问题。

2. 实例恢复与同步过程

2.1 未提交和已提交数据情况

  • 数据文件中的未提交数据 :在数据文件中可能存在未提交的数据,这在恢复过程中需要特殊处理。
  • 数据文件中未包含的已提交数据 :也可能存在已提交但未记录在数据文件中的数据,需要通过其他方式进行恢复。

2.2 同步过程

同步过程主要分为两个阶段:
- 前滚阶段(Roll Forward Phase) :将已提交但未写入数据文件的事务应用到数据文件中。
- 回滚阶段(Roll Backward Phase) :将未提交的事务回滚,使数据库恢复到一致状态。

以下是同步过程的mer

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数整: 用户可以自由节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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