`

ubuntu下安装Oracle10gExpress手记

阅读更多

访问http://www.oracle.com/technology/software/products/database/xe/htdocs/102xelinsoft.html
下载Oracle Database 10g Express Edition (Universal)
Download     oracle-xe-universal_10.2.0.1-1.0_i386.deb (262,440,214 bytes) (cksum 3404538446) *Debian package
下载Oracle Database 10g Express Client
Download     oracle-xe-client_10.2.0.1-1.0_i386.deb (25,903,396 bytes) (cksum 3176966759) *Debian package

1添加依赖包



2增加swap空间

root@han-laptop:/home/han# mkdir swap
root@han-laptop:/home/han# cd swap/
root@han-laptop:/home/han/swap# dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1024 count=250000
记录了 250000+0 的读入
记录了 250000+0 的写出
256000000字节(256 MB)已复制,5.39011 秒,47.5 MB/秒
root@han-laptop:/home/han/swap# sudo mkswap swapfile

Setting up swapspace version 1, size = 249996 KiB
no label, UUID=a2fd1244-d1fc-49de-a6a2-41b390bd0c5e
root@han-laptop:/home/han/swap# sudo swapon swapfile
root@han-laptop:/home/han/swap# free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:          2016       1658        357          0         24       1281
-/+ buffers/cache:        352       1663
Swap:         1099          0       1099

3安装deb包
han@han-laptop:~$ sudo dpkg -i oracle-xe-universal_10.2.0.1-1.0_i386.deb
4配置
han@han-laptop:~$ sudo /etc/init.d/oracle-xe configure

Oracle Database 10g Express Edition Configuration
-------------------------------------------------
This will configure on-boot properties of Oracle Database 10g Express
Edition.  The following questions will determine whether the database should
be starting upon system boot, the ports it will use, and the passwords that
will be used for database accounts.  Press <Enter> to accept the defaults.
Ctrl-C will abort.

Specify the HTTP port that will be used for Oracle Application Express [8080]:8888 [回车]

Specify a port that will be used for the database listener [1521]: [回车]

Specify a password to be used for database accounts.  Note that the same
password will be used for SYS and SYSTEM.  Oracle recommends the use of
different passwords for each database account.  This can be done after
initial configuration:[回车]
Confirm the password:[回车]

Do you want Oracle Database 10g Express Edition to be started on boot (y/n) [y]:y

Starting Oracle Net Listener...Done
Configuring Database...Done
Starting Oracle Database 10g Express Edition Instance...Done
Installation Completed Successfully.
To access the Database Home Page go to "http://127.0.0.1:8888/apex"

 

http://127.0.0.1:8888/apex

 

分享到:
评论

相关推荐

    Gexpress:适用于Google Appscript的Express中间件(构建类似NODEJS的应用程序)+生成的api-client

    **Gexpress:为Google App Script打造的Express中间件** Gexpress是专为Google App Script设计的一个框架,它引入了Node.js中的Express中间件概念,使得开发者可以在Google App Script环境中构建出与Node.js应用...

    copyToSystemDir各平台最新BIOS和兼容BIOS(含版本说明文件).zip

    U.sms, bios_J.sms, bios.gg, sk.bin, sk2chip.bin, areplay.bin, ggenie.bin, syscard3.pce, syscard2.pce, syscard1.pce, gexpress.pce, scph5500.bin, scph5501.bin, scph5502.bin, PSXONPSP660.bin, scph101.bin...

    机械原理课程设计 破碎机.doc

    机械原理课程设计 破碎机.doc

    电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器

    电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器

    电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯

    电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯

    基于深度学习来实现序列到序列.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    美国扩大电动汽车充电基础设施政策(英文).pdf

    政策背景与动机: 签署法案:2021年11月15日,拜登总统签署了《基础设施投资和就业法案》(IIJA),旨在通过多项措施推动美国电动汽车充电基础设施的扩张。 市场增长:随着电动汽车市场的快速增长,对充电基础设施的需求也日益增加,政府政策成为推动这一发展的关键力量。 电动汽车充电基础: 充电技术:电动汽车充电技术通常分为三级,各级充电速度和功率不同,满足不同场景下的充电需求。 充电站类型:包括公共、私人及工作场所充电站,各自具有不同的访问限制和使用特点。 市场趋势与现状: 市场增长:EV市场增长依赖技术进步、成本降低及充电便利性的提高。 充电站数量:截至2022年10月,美国公共和私人充电站总数超过50,000个,其中93%为公共充电站。 区域差异:充电站分布存在地区差异,部分低收入社区充电基础设施不足。 政策与项目: NEVI公式计划:通过IIJA设立的国家电动汽车基础设施(NEVI)公式计划,为各州提供资金以建设EV充电站。 税收抵免:扩展了替代燃料汽车加油站的税收抵免政策,包括EV充电站,以激励投资者。 联合办公室:DOT和DOE成立联合办公室,负责NEVI计划的实施和监管,确保

    电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路

    电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路

    前端,HTML+CSS的综合案例,网页开发

    我选用的软件是:Visual Studio CODE,这个软件在前端开发中十分常用,且提供了很大的便利。 当然也可以用记事本开发,记得把后缀名改成.html 还有我的CSS使用的是内部样式表。 写在head标签下。用到的标签有  <h1></h1>    <img src="lyf.jpg" class="god">     <p>    </p> 就是这三个标签,构成了HTML的主体架构。 而CSS则是设置了以下形式。 font-size: 16px;             line-height: 32px;             font-family: "Microsoft Yahei";             text-align: left;             text-indent:2em;          text-decoration: none;             color: #888888         width:66px

    MFC MAPI 源码和可执行文件

    大名鼎鼎的MFC MAPI 源码和可执行文件,是开发OUTLOOK插件的好帮手。

    机械原理课程设计插床机构机械设计.doc

    机械原理课程设计插床机构机械设计.doc

    基于深度学习的音频分类 前端App.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    基于BERT模型的深度学习中文文本分类实现,包含大约20000条新闻的训练和测试集,包装有简单HTTP接口可供调用。.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc

    《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc

    机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

    机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

    EKFUKFCKF录屏.mp4

    EKFUKFCKF录屏.mp4

    仿新浪读书小程序源码学习

    仿新浪读书小程序源码学习

    基于科大讯飞AI营销算法比赛实现CTR深度学习方法.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    ecbbc商城系统源码 BSD开源协议多商户购物商城系统

    ecbbc多商户系统BSD开源协议,和yii2框架一样的开源协议,做国内首款真正开源BSD的多商户系统,欢迎大家研究学习,商用项目使用。Fecbbc多商户购物商城系统BSD一:多商户介绍Fecbbc多商户系统正式开源免费,BSD开源协议,和yii2框架一样的开源协议,真正商用免费授权。做国内首款真正开源BSD的多商户系统,欢迎大家研究学习,商用项目使用。

    机械设计课程设计 同轴式二级减速器.doc

    机械设计课程设计 同轴式二级减速器.doc

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics