环境:RHEL 6.4 + Oracle 11.2.0.3 情景一:只是部分普通数据文件迁移,可以在线操作。 1.将对应表空间offline,移动数据文件到新
环境:RHEL 6.4 + Oracle 11.2.0.3
情景一:只是部分普通数据文件迁移,可以在线操作。1.将对应表空间offline,移动数据文件到新路径
2.数据文件alter database rename file '' to '';
3.再将表空间online
情景二:所有数据文件迁移。本文是针对情景二的实验,需求:主机/oradata挂节点变更为/usr2.在/usr2建立oradata文件夹来存放之前/oradata的所有文件。
操作步骤:
1.查看当前数据库的数据文件,临时文件,日志文件,控制文件,参数文件等信息。
2.根据当前spfile创建pfile文件,正常关闭数据库,移动源数据库文件到新的存储路径。
3.修改数据库参数文件,更改控制文件路径为新的存储路径,用改好的pfile文件启动数据库到mount状态。
4.重定向数据库的所有数据文件、日志文件路径,然后正常打开数据库。
5.核查各文件路径没有问题,根据当前pfile创建spfile,重启数据库实例。
1.查看当前数据库的数据文件,临时文件,日志文件,控制文件,,参数文件等信息。
SQL> select name from v$datafile; NAME oradata/sysdata/jingyu/system01.dbf /oradata/sysdata/jingyu/sysaux01.dbf /oradata/sysdata/jingyu/undotbs01.dbf /oradata/sysdata/jingyu/users01.dbf SQL> select name from v$tempfile; NAME oradata/sysdata/jingyu/temp01.dbf SQL> select member from v$logfile; MEMBER oradataoradata/sysdata/jingyu/redo01.log SQL> select name from v$controlfile; NAME oradata/sysdata/jingyu/control01.ctl /opt/app/oracle/fast_recovery_area/jingyu/control02.ctl SQL> show parameter pfile NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ----------- ------------------------------ spfile string dbhome_1/dbs/spfilejingyu.ora
2.根据当前spfile创建pfile文件,正常关闭数据库,移动源数据库文件到新的存储路径。
SQL> create pfile from spfile; File created. SQL> shutdown immediate; Database closed. Database dismounted. ORACLE instance shut down. --移动源数据库文件到新的存储路径: a.建立/usr2。 b./etc/fstab配置,更改/oradata为/usr2。 c.mount /usr2 d./usr2下建立oradata文件夹。 e./usr2下文件移动到/usr2/oradata下。 f.处理相关目录权限。 g.umount -l /oradata
3.修改数据库参数文件,更改控制文件路径为新的存储路径,用改好的pfile文件启动数据库到mount状态。
$ cd $ORACLE_HOME/dbs $ more initjingyu.ora jingyu.__db_cache_size=6677331968 jingyu.__java_pool_size=33554432 jingyu.__large_pool_size=33554432 jingyu.__oracle_base#ORACLE_BASE set from environment jingyu.__pga_aggregate_target=5402263552 jingyu.__sga_target=8086618112 jingyu.__shared_io_pool_size=0 jingyu.__shared_pool_size=1275068416 jingyu.__streams_pool_size.audit_file_dest.audit_trail.compatible.control_files,.db_block_size.db_domain..db_recovery_file_dest.db_recovery_file_dest_size.diagnostic_dest.dispatchers.memory_target.open_cursors.processes.remote_login_passwordfile.sessions.undo_tablespace SQL nomount ORACLE instance started. Total System Global Area 1.3429E+10 bytes Fixed Size 2241064 bytes Variable Size 6744444376 bytes Database Buffers 6677331968 bytes Redo Buffers 4636672 bytes SQL mount; Database altered. 4.重定向数据库的所有数据文件、日志文件路径,然后正常打开数据库。
SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQLrename ; Database altered. SQL; Database altered.
5.核查各文件路径没有问题,根据当前pfile创建spfile,重启数据库实例。

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来;从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为:单式条形统计图和复式条形统计图,前者只表示1个项目的数据,后者可以同时表示多个项目的数据。

arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“,2022年5月,加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集,但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应(UDA,Unsupervised Domain Adaptation)方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成(adversarial d

数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示“位/秒”或“比特/秒”,即数据传输速率在数值上等于每秒钟传输构成数据代码的二进制比特数,也称“比特率”。比特率表示单位时间内传送比特的数目,用于衡量数字信息的传送速度;根据每帧图像存储时所占的比特数和传输比特率,可以计算数字图像信息传输的速度。

数据分析方法有4种,分别是:1、趋势分析,趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪;2、象限分析,可依据数据的不同,将各个比较主体划分到四个象限中;3、对比分析,分为横向对比和纵向对比;4、交叉分析,主要作用就是从多个维度细分数据。

在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式;json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

mPDF
mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser是一個安全的瀏覽器環境,安全地進行線上考試。該軟體將任何電腦變成一個安全的工作站。它控制對任何實用工具的訪問,並防止學生使用未經授權的資源。