SOS！！！灾难发生在表空间被移除以后。。。。。。。。

dgcat_6 2003-02-17 07:59:42

由于操作不甚，误把一个表空间Remove了。datafile 还在，但怎样才能恢复啊！

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dgcat_6 2003-02-18

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问题就在于在开发模式下，条件简陋。没有经常备份，并且运行在archivelog mode！就完全没救了吗

penitent 2003-02-18

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noarchivelog mode 下没有办法恢复，除非有以前的全冷备份
archivelog mode 下如果有备份，可以实现时间点的不完全恢复

dgcat_6 2003-02-17

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noarchivelog mode 如果做？
archivelog mode 又如何做？

fxbsmile 2003-02-17

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up,,,

black_snail 2003-02-17

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restore .......
archivelog mode or noarchivelog mode ?

CaRT的创新在于，它不需要训练一个独立的神经网络作为价值函数，而是让LLM通过生成文本推理来"模拟"价值评估的过程，这被称为"verbalized value function"。他们提出的方法，就像给AI装上一个"智慧刹车片"，让它学会在信息收集的悬崖边优雅止步。移除反事实（仅SFT+推理）的模型，就像学会了"为什么"但不知道"什么重要"——它能解释决策，但抓不住关键信息点。随着AI系统越来越多地介入高风险决策，从医疗到金融，从法律到教育，"何时停止"将成为比"如何行动"更关键的伦理和能力问题。

您必须手动设置多次运行或使用网格搜索的日子已经一去不复返了。的确，在一个非常大的超参数集上，ax 可能导致类似随机搜索的结果，但是即使它没有减少您最终运行的训练数量，它仍然为您节省了编码和多次运行的处理。设置非常简单——我强烈建议您亲自尝试一下！""""""函数将从我们的数据中提取一行，去掉所有的垃圾，包括那些讨厌的引号。更多细节见函数中的注释，试试这个是测试和学习 RegEx 的好资源。步骤 3:遍历列表我们差不多完成了。

异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。

聚类特征（CF）是一种用于描述一组数据点集合的紧凑向量表示，其标准形式为一个三元组：其中：- $ N $：表示该簇中包含的数据点数量；- $ \mathbf{SSV} $（Sum of Squared Values）：所有数据点各维度值平方之和的向量；- $ \mathbf{LF} $（Linear Sum Vector）：所有数据点在线性空间上的各维度值之和向量。需要注意的是，尽管名称上“SSV”强调平方和，“LF”强调线性和，但两者均为向量形式，适用于多维空间。

在我们编写第一行Python代码之前，我们必须首先沉下心来，思考一个根本性的问题：当我们谈论“机器学习”或“人工智能”时，我们究竟想让计算机做什么？答案纷繁复杂，但其核心可以归结为一个惊人地简洁的概念：寻找一个函数。是的，整个宏伟的深度学习大厦，其地基就是寻找一个未知的、理想的函数。这个理想函数真实地存在于宇宙的规律之中，但它的具体形式对我们来说是未知的。我们无法写出这样的规则来穷尽所有可能性。因此，机器学习的本质，就是在一个由无数个候选函数构成的广阔空间（我们称之为“假设空间”）中，通过一种系统

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