RAC config OEM

本文记录了使用Oracle EM Configuration Assistant (EMCA)进行EM仓库的创建与删除过程。涉及数据库唯一名称、监听端口等配置信息,并展示了具体操作步骤及警告信息。


Cemutlo -n

check cluster name for RAC.



Database SID: ^C[oracle@3ichatdb01 ~]$
[oracle@3ichatdb01 ~]$ emca -deconfig dbcontrol db -repos drop -cluster

STARTED EMCA at Apr 7, 2015 4:12:57 PM
EM Configuration Assistant, Version 11.2.0.3.0 Production
Copyright (c) 2003, 2011, Oracle.  All rights reserved.

Enter the following information:
Database unique name: thichat
Service name: thichat
Listener port number: 1526
Listener ORACLE_HOME [ /oracle/grid ]:
Password for SYS user:
Password for SYSMAN user:
Password for SYSMAN user: ----------------------------------------------------------------------
WARNING : While repository is dropped the database will be put in quiesce mode.
----------------------------------------------------------------------
Do you wish to continue? [yes(Y)/no(N)]: y
Apr 7, 2015 4:13:21 PM oracle.sysman.emcp.EMConfig perform
INFO: This operation is being logged at /oracle/oracle/cfgtoollogs/emca/thichat/emca_2015_04_07_16_12_57.log.
Apr 7, 2015 4:13:23 PM oracle.sysman.emcp.EMDBPreConfig performDeconfiguration
WARNING: EM is not configured for this database. No EM-specific actions can be performed. Some of the possible reasons may be:
 1) EM is configured with different hostname then physical host. Set environment variable ORACLE_HOSTNAME=<hostname> and re-run EMCA script
 2) ORACLE_HOSTNAME is set. Unset it and re-run EMCA script
Apr 7, 2015 4:13:23 PM oracle.sysman.emcp.EMReposConfig invoke
INFO: Dropping the EM repository (this may take a while) ...
Apr 7, 2015 4:16:21 PM oracle.sysman.emcp.EMReposConfig invoke
INFO: Repository successfully dropped
Enterprise Manager configuration completed successfully
FINISHED EMCA at Apr 7, 2015 4:16:22 PM

















[oracle@3ichatdb01 ~]$ emca -config dbcontrol db -repos create -cluster

STARTED EMCA at Apr 7, 2015 4:05:44 PM
EM Configuration Assistant, Version 11.2.0.3.0 Production
Copyright (c) 2003, 2011, Oracle.  All rights reserved.

Enter the following information:
Database unique name: thichat
Service name: thichat
Listener port number: 1526
Listener ORACLE_HOME [ /oracle/grid ]:
Password for SYS user:
Password for DBSNMP user:
Password for SYSMAN user:
Password for SYSMAN user: Cluster name: thichat
Email address for notifications (optional):
Outgoing Mail (SMTP) server for notifications (optional): 172.25.14.141
ASM ORACLE_HOME [ /oracle/grid ]:
ASM port [ 1526 ]:
ASM username [ ASMSNMP ]:
ASM user password:
-----------------------------------------------------------------

You have specified the following settings

Database ORACLE_HOME ................ /oracle/oracle/product/11.2.0/dbhome_1

Database instance hostname ................ Listener ORACLE_HOME ...............                                  . /oracle/grid
Listener port number ................ 1526
Cluster name ................ thichat
Database unique name ................ thichat
Email address for notifications ...............
Outgoing Mail (SMTP) server for notifications ............... 172.25.14.141
ASM ORACLE_HOME ................ /oracle/grid
ASM port ................ 1526
ASM user role ................ SYSDBA
ASM username ................ ASMSNMP

-----------------------------------------------------------------
Do you wish to continue? [yes(Y)/no(N)]: y
Apr 7, 2015 4:06:54 PM oracle.sysman.emcp.EMConfig perform
INFO: This operation is being logged at /oracle/oracle/cfgtoollogs/emca/thichat/                                  emca_2015_04_07_16_05_44.log.
Apr 7, 2015 4:06:58 PM oracle.sysman.emcp.EMReposConfig createRepository
INFO: Creating the EM repository (this may take a while) ...
Apr 7, 2015 4:10:27 PM oracle.sysman.emcp.EMReposConfig createRepository
WARNING: ORA-00955: name is already used by an existing object






训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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