[oracle@dbOracle9i ~]$lsnrctl stop ----------关闭监听
LSNRCTL for Linux: Version 9.2.0.4.0 - Production on 10-OCT-2011 16:19:02
Copyright (c) 1991, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved.
Connecting to (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=IPC)(KEY=EXTPROC)))
The command completed successfully
[oracle@dbOracle9i ~]$ sqlplus "/as sysdba" ------sqlplus
SQL*Plus: Release 9.2.0.4.0 - Production on Mon Oct 10 16:19:08 2011
Copyright (c) 1982, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved.
Connected to:
Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.4.0 - Production
With the Partitioning, OLAP and Oracle Data Mining options
JServer Release 9.2.0.4.0 - Production
SQL> shutdown immediate; -------关闭数据库
Database closed.
Database dismounted.
ORACLE instance shut down.
SQL> start up;
SP2-0310: unable to open file "up.sql"
SQL> startup; -------重启数据库
ORACLE instance started.
Total System Global Area 974198740 bytes
Fixed Size 452564 bytes
Variable Size 402653184 bytes
Database Buffers 570425344 bytes
Redo Buffers 667648 bytes
Database mounted.
Database opened.
SQL> exit -------退出sqlplus
Disconnected from Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.4.0 - Production
With the Partitioning, OLAP and Oracle Data Mining options
JServer Release 9.2.0.4.0 - Production
[oracle@dbOracle9i ~]$ lsnrctl start ---------打开监听
LSNRCTL for Linux: Version 9.2.0.4.0 - Production on 10-OCT-2011 16:20:08
Copyright (c) 1991, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved.
Starting /home/oracle/product/9.2.0/bin/tnslsnr: please wait...
TNSLSNR for Linux: Version 9.2.0.4.0 - Production
System parameter file is /home/oracle/product/9.2.0/network/admin/listener.ora
Log messages written to /home/oracle/product/9.2.0/network/log/listener.log
Listening on: (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=ipc)(KEY=EXTPROC)))
Listening on: (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=tcp)(HOST=dbOracle9i)(PORT=1522)))
Connecting to (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=IPC)(KEY=EXTPROC)))
STATUS of the LISTENER
------------------------
Alias LISTENER
Version TNSLSNR for Linux: Version 9.2.0.4.0 - Production
Start Date 10-OCT-2011 16:20:08
Uptime 0 days 0 hr. 0 min. 0 sec
Trace Level off
Security OFF
SNMP OFF
Listener Parameter File /home/oracle/product/9.2.0/network/admin/listener.ora
Listener Log File /home/oracle/product/9.2.0/network/log/listener.log
Listening Endpoints Summary...
(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=ipc)(KEY=EXTPROC)))
(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=tcp)(HOST=dbOracle9i)(PORT=1522)))
Services Summary...
Service "PLSExtProc" has 1 instance(s).
Instance "PLSExtProc", status UNKNOWN, has 1 handler(s) for this service...
Service "lin" has 1 instance(s).
Instance "oravas", status UNKNOWN, has 1 handler(s) for this service...
Service "oravas" has 1 instance(s).
Instance "oravas", status UNKNOWN, has 1 handler(s) for this service...
The command completed successfully
[oracle@dbOracle9i ~]$
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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。
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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。
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