ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system

最新推荐文章于 2023-04-26 16:43:49 发布
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http://www.cnblogs.com/killkill/archive/2010/09/10/1823690.html

http://blog.youkuaiyun.com/tianlesoftware/article/details/7256984

Docker中启动Oracle报错 ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system
Ricardo_MLi的博客
09-11 838
文章目录背景问题原因解决 背景 在使用docker安装Oracle之后，按照正常的启动流程 切换到oracle用户 su - oracle 打开监听 lsnrctl start 切换到nolog方式 sqlplus /nolog 以dba权限登录 conn /as sysdba 启动 startup 问题 此时遇到了问题 ORA-00845: MEMORY_TARGET not suppor...
AFD-0654: AFD is not supported on Exadata systems CRS-10001: Errors xxx.ko was not found
sqlora的专栏
02-04 779
问题1： AFD-0654: AFD is not supported on Exadata systems AFD-0654: AFD is not supported on Exadata systems (Doc ID 2360532.1) https://support.oracle.com/epmos/faces/DocumentDisplay?_afrLoop=348897832087308&id=2360532.1&displayIndex=1&_afrWin..
Exadata Stroage node reboot导致集群异常及Database crash分析处理
还不算晕的专栏
04-26 1090
按Exadata一体机的冗余设计，单个存储节点重启是不影响集群及数据库运行的，本次存储节点故障却导致了CSSD进程异常、数据库实例 crash宕机，属于较为严重的故障。近期，有客户的Exadata一体机遇到存储节点重启，导致集群状态异常、Database crash。可以发现出现了IO异常，ASM中磁盘数据不一致，之后CKPT进程KILL了数据库实例。1.数据库实例crash宕机时信息分析。
RAC环境的AFD详解
sqlora的专栏
07-15 2486
目录 一、AFD简介 二、AFD的配置 2.1 在安装之前配置AFD 2.2 若使用MULTIPATH并使用AFD 2.3 对于已安装的GRID软件重新配置AFD 2.3.1 此步骤可能会产生报错：ASMCMD-9520: AFD is not 'supported' 三、AFD常用操作说明 3.1 添加磁盘 3.2 AFD删除磁盘组/磁盘 四、关于18c版本的AFD是否支持扩展分区表的测试 一、AFD简介 在ASM 12.1之后有效，在12.2中，ASMFD在系统已经安装了A..
解决在RHEL/CentOS7.4以上版本无法使用AFD(Oracle ASMFD)特性
Kay的博客
02-18 7273
解决在RHEL/CentOS7.4以上版本无法使用AFD(Oracle ASMFD)特性 在7.4以上的redhat或者centos，配置afd不能配置成功，AFD is not ‘supported’，经过查询MOS资料，发现在7.4以上的redhat内核需要升级”kmod” 1、加载afd [root@rac1 ~]# asmcmd afd_configure ASMCMD-9520: AFD...
ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system的解决方法
xianyinsuifeng的博客
07-27 2620
ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system的解决方法
Oracle 报错ORA-00845 MEMORY_TARGET not supported on this system
02-24
Oracle数据库在运行过程中，经常会遇到各种错误代码，错误代码ORA-00845是其中的一个，它是指“MEMORY_TARGET not supported on this system”。这个错误一般发生在尝试在不支持MEMORY_TARGET参数的系统上设置该参数...
ADVM/ACFS is not supported on centos-release-5-5.el5.centos 解决方法
好记忆也需烂博客
08-02 6809
在 http://www.rampant-books.com/t_hunter_using_oracle_acfs_on_linux_part1.htm 看到有此解决办法， 使用后，此问题是解决了。 自己思考，如果没有使用ACFS，可能此问题也没多大影响。(在 ASMCA 中
ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system 错误解决方法!
guwu9528的专栏
09-11 3060
系统环境:CentOS 4.0  + Oracle 11g 错误提示:ORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system 处理SQL> startupORA-00845: MEMORY_TARGET not supported on this system解决这个问题的办法之一是增加tmpfs文件系统的容量。修改/etc/fsta
Oracle 数据库12c开机自动加载ACFS驱动
In-Memory Computing Technology
12-09 1848
本文实验基于博文在Linux 7u4中安装Oracle GI和数据库所创建的单实例+ASM环境。 所有操作基于grid用户进行。 设置grid管理环境 [grid@ol7-122 ~]$ id uid=54322(grid) gid=54321(oinstall) groups=54321(oinstall),54327(asmdba),54328(asmoper),54329(asmadmin)...
离散Hopfield神经网络的分类-高校科研能力评价.7z
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kernel-4.19.90-52.23.v2207.ky10.x86-64.rpm
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钻研计算机视觉与机器学习相关知识
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/58a9c66d9430 钻研计算机视觉与机器学习相关知识（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【电力系统优化】基于博弈论的风火打捆参与大用户直购策略：促进风电消纳与收益均衡系统设计（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题，提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系，建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型，以直购电价和直购电量为决策变量，实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性，并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明，该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程，并通过Python代码复现了模型，包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群：电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标：①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制；②为电力市场设计提供理论依据和技术支持；③评估不同政策（如可再生能源配额）对电力市场的影响；④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明：该研究不仅提供了理论分析，还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性，为实际应用提供了参考。此外，论文还探讨了不同场景下的敏感性分析，如证书价格、风电比例等对市场结果的影响，进一步丰富了研究内容。
Java-ssm275宠物医院管理系统+vue-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm275框架与Vue前端技术开发的宠物医院管理系统，结合MySQL数据库实现数据持久化存储。系统旨在为宠物医院提供高效、便捷的管理工具，涵盖预约挂号、病历管理、药品库存、收费结算等核心功能。通过前后端分离架构，实现用户界面友好交互与后台数据安全处理。SSM框架负责业务逻辑处理，Vue框架优化前端展示效果，MySQL数据库确保数据稳定可靠。开发此项目的目的是提升宠物医院运营效率，减少人工操作错误，同时为用户提供一站式服务体验。系统支持多角色权限管理，包括医生、护士、管理员等，确保各岗位职责分明。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
由于未提供具体的计算机视觉相关文章原文，无法精准改写 以下为基于常见计算机视觉文章主题生成的示例（均符合不少于 12 字且围绕核心主题），供参考：
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A：计算机视觉，作为人工智能领域的关键分支，致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力，从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基，后续逐步探索三维信息提取，与人工智能结合，又经历数学理论深化、机器学习兴起，直至当下深度学习引领浪潮。如今，图像生成和合成技术不断发展，让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后，卷积神经网络成为核心工具，能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程，首先是图像获取，用相机等设备捕获视觉信息并数字化；接着进行预处理，通过滤波、去噪等操作提升图像质量；然后进入关键的特征提取和描述环节，提炼图像关键信息；之后利用这些信息训练模型，学习视觉模式和规律；最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中，计算机视觉用途极为广泛。在安防领域，能进行人脸识别、目标跟踪，保障公共安全；在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路、行人、交通标志，实现安全行驶；在医疗领域，辅助医生分析医学影像，进行疾病诊断；在工业领域，用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过，计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险，虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此，各界积极研究检测技术，以应对这一问题。随着技术持续进步，计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用，进一步改变人们的生活和工作方式 。
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