Ubuntu10.04上安装Oracle10gR2

本文详细介绍了在旧版Linux系统上安装Oracle 10g数据库的过程,包括环境准备、安装步骤及配置自启动等关键环节。

首先说明我为什么不装11g,因为11g对系统环境求太高(对于我这台四五年前买的机子而言),要求至少1G内存,虽然内存不到1G的情况下安装过程中可以忽略此条件继续安装,并且还可以安装成功并使用,但免不了会出一些使用和性能上的问题。10g则只要求一半的内存。

1.去Oracle官网上下载10201_database_linux32.zip,解压为database文件夹。

2.安装必需的包
apt-get install gcc make binutils lesstif2 libc6 libc6-dev rpm libmotif3 libaio1

3.我直接到当前用户orisun作为Oracle的用户,所以就没有再另外创建用户和组

4.我打算把oracle装到~/DB下面,所以mkdir ~/DB

5.修改 sysctl.conf
sudo gedit /etc/sysctl.conf
添加如下内容:
kernel.shmmax = 3147483648
kernel.shmmni = 4096
kernel.shmall = 2097152
kernel.sem = 250 32000 100 128
fs.file-max = 65536
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000

6.修改 limits.conf
sudo gedit /etc/security/limits.conf
添加如下内容:
soft nproc 2407
hard nproc 16384
soft nofile 1024
hard nofile 65536

7.让以上修改生效

sudo sysctl -p

8.创建软链接

创建并执行(以root身份)一个脚本文件:

#!/bin/bash
ln -s /usr/bin/awk /bin/awk
ln -s /usr/bin/rpm /bin/rpm
ln -s /usr/bin/basename /bin/basename
mkdir /etc/rc.d
ln -s /etc/rc0.d /etc/rc.d/rc0.d
ln -s /etc/rc2.d /etc/rc.d/rc2.d
ln -s /etc/rc3.d /etc/rc.d/rc3.d
ln -s /etc/rc4.d /etc/rc.d/rc4.d
ln -s /etc/rc5.d /etc/rc.d/rc5.d
ln -s /etc/rc6.d /etc/rc.d/rc6.d
ln -s /etc/init.d /etc/rc.d/init.d

9.创建RedHat版本声明

Oracle10g在安装时不承认Ubuntu版本,所以我们创建一个虚假的RedHat版本声明

sudo gedit /etc/redhat-release
添加如下内容:
Red Hat Linux release 3.1 (drupal)

10.设置语言并开始安装

set LANG=zh_CN

cd databse

./runInstaller

11.以root身份运行两个脚本文件orainstRoot.sh和root.sh

一路next下去后,中途会弹出一个警告框:

这时你要立刻去执行这两个脚本文件,否则下面还会报错:

我是安装完成后才去执行那两个脚本文件的,对于上面这个错误也直接忽略,暂时还没发现安装完成后有什么问题。

12.设置自动启动

创建自启动脚本/etc/init.d/oracledb,内容如下:
#!/bin/bash
#
# /etc/init.d/oracledb
#
# Run-level Startup script for the Oracle Instance, Listener, and
# Web Interface
####################下面引入与oracle相关的全局变量########################
export ORACLE_HOME=/home/orisun/DB/oracle/product/10.2.0/db_1
export ORACLE_SID=orcl
export PATH=$ORACLE_HOME/bin:$PATH
####################下面这句是设置oracle的用户########################
ORA_OWNR="orisun"
# if the executables do not exist -- display error
if [ ! -f $ORACLE_HOME/bin/dbstart -o ! -d $ORACLE_HOME ]
then
echo "Oracle startup: cannot start"
exit 1
fi
# depending on parameter -- startup, shutdown, restart
# of the instance and listener or usage display
case "$1" in
start)
# Oracle listener and instance startup
echo -n "Starting Oracle: "
su $ORA_OWNR -c "$ORACLE_HOME/bin/lsnrctl start"
su $ORA_OWNR -c "$ORACLE_HOME/bin/dbstart"
touch /var/lock/oracle
su $ORA_OWNR -c "$ORACLE_HOME/bin/emctl start dbconsole"
echo "OK"
;;
stop)
# Oracle listener and instance shutdown
echo -n "Shutdown Oracle: "
su $ORA_OWNR -c "$ORACLE_HOME/bin/lsnrctl stop"
su $ORA_OWNR -c "$ORACLE_HOME/bin/dbshut"
rm -f /var/lock/oracle
su $ORA_OWNR -c "$ORACLE_HOME/bin/emctl stop dbconsole"
echo "OK"
;;
reload|restart)
$0 stop
$0 start
;;
*)
echo "Usage: `basename $0` start|stop|restart|reload"
exit 1
esac
exit 0

13.设置权限,放到启动脚本中去
chmod 755 /etc/init.d/oracledb
update-rc.d oracledb defaults 99

14.修改/etc/oratab

注意只有以root执行了11步中所说的那两个脚本文件后才会生成/etc/oratab文件

编辑一下/etc/oratab,把其中的N改成Y,不然12步的脚本中所调用的$ORACLE_HOME /bin/dbstart在执行时不会 自动启动相应的数据库实例

orcl:/home/orisun/DB/oracle/product/10.2.0/db_1:Y

15.设置环境变量

在.bashrc中添加:

#Oracle
export ORACLE_HOME=/home/orisun/DB/oracle/product/10.2.0/db_1
export ORACLE_OWNER=orisun
export ORACLE_SID=orcl
export ORACLE_TERM=xterm
export PATH=$ORACLE_HOME/bin:$PATH

然后使生效source .bashrc

16.测试

$sqlplus /nolog
SQL> connect system/change_on_install as sysdba

或者登录:http://zcypc:1158/em

zcypc是我的计算机名,密码就是你安装数据库时设置的密码

17.安装Client

下载包,解压,runInstaller,就OK了,不需要改这改那的设置一大堆。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 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!
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