oracle安装卡在create inventory_滴滴云服务器上安装Oracle12cR2单实例数据库

时间: 2023-09-07 13:13:09 浏览: 61
这个问题可能是由于缺少权限或者系统配置不正确导致的。你可以尝试以下步骤: 1. 确保你使用的是具有管理员权限的用户来执行安装程序。 2. 检查系统是否满足Oracle 12c R2的最低要求,比如操作系统版本、内存和硬盘空间等。 3. 确保你的系统上没有安装其他版本的Oracle数据库,如果有,需要先卸载。 4. 检查安装程序的日志文件,查看具体的错误信息。 5. 如果安装程序卡在 create inventory 步骤,可以尝试手动创建 inventory 目录并设置正确的权限。 希望这些步骤可以帮助你解决问题。如果还有其他问题,请随时提出。
相关问题

oracle12 如何安装DBMS_CDC_PUBLISH.CREATE_CHANGE_TABLE相关组件

要安装 DBMS_CDC_PUBLISH.CREATE_CHANGE_TABLE 相关组件,需要按照以下步骤进行操作: 1. 确认您的 Oracle 数据库版本是否支持 CDC(Change Data Capture)功能。CDC 功能需要 Oracle 11.2.0.4 版本及以上,或者 Oracle 12c 版本及以上。 2. 确认您的数据库用户具有执行 DBMS_CDC_PUBLISH.CREATE_CHANGE_TABLE 的权限。如果没有权限,可以使用以下语句授予权限: ``` GRANT EXECUTE ON DBMS_CDC_PUBLISH TO <your_user>; ``` 3. 使用 SQL*Plus 或其他类似工具连接到您的数据库,并执行以下语句启用 CDC 功能: ``` EXECUTE DBMS_CDC_PUBLISH.ENABLE_PUBLISHING ( table_name => '<your_table>', column_name => '<your_column>', capture_values => 'both', use_row_id => true, publish_col_list => '<your_column_list>', description => '<your_description>', credential_name => '<your_credential_name>' ); ``` 其中,<your_table> 是要启用 CDC 的表名,<your_column> 是要监视的列名,<your_column_list> 是要发布的列列表,<your_description> 是可选的描述信息,<your_credential_name> 是可选的凭证名称。 4. 如果您的数据库版本不支持 CDC 功能,可以尝试使用第三方 CDC 工具,例如 Oracle GoldenGate 或 Attunity Replicate。这些工具可以在较旧的 Oracle 版本中实现 CDC 功能。

安装Oracle数据库在windows系统上

要在Windows系统上安装Oracle数据库,请按照以下步骤进行操作: 1. 下载Oracle数据库软件:在Oracle官方网站上下载适用于Windows系统的Oracle数据库软件。确保选择与您的操作系统版本兼容的软件。 2. 运行安装程序:双击下载的安装程序以运行安装向导。 3. 选择安装类型:在安装向导中,选择“自定义安装”选项,以便您可以选择要安装的组件和选项。 4. 配置安装选项:在安装向导的“选择安装选项”页面上,配置以下选项: - 安装路径:选择您希望Oracle数据库被安装的目录。 - 数据库类型:选择您想要安装的数据库类型,如标准版、企业版等。 - 监听器配置:配置监听器以便客户端可以连接到数据库。 5. 配置数据库实例:在安装向导的“配置数据库实例”页面上,配置以下选项: - 实例名称:为您的数据库实例提供一个唯一的名称。 - 密码管理:设置管理员用户(SYS和SYSTEM)的密码。 6. 完成安装:按照安装向导中的指示完成安装过程。安装过程可能需要一些时间。 7. 启动和测试数据库:一旦安装完成,您可以使用Oracle Database Configuration Assistant(DBCA)工具来创建和配置数据库。然后,您可以使用SQL*Plus或其他Oracle客户端工具连接到数据库,并执行一些简单的查询来测试数据库的运行情况。 请注意,这只是一个简要的概述,实际安装过程可能会有所不同。为了获得更详细的安装指南和说明,请参考Oracle官方文档或安装向导中提供的详细信息。

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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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