远程登录oracle 急急 求助高手

粉菜学长 2008-04-25 03:49:47
我在两台机器上装了 oracle 10g ip为1/218.198.238.22 2/218.198.238.250
数据库名都是oracle 1/的实例名为oracle 2/的实例名为smallant

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Phoenix_99 2010-07-05
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tnsnames.ora配置两个不同信息就可以了
mldshlizhi 2008-04-28
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tnsnames.ora配置两个不同信息就可以了
panxuan 2008-04-26
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[Quote=引用 3 楼 ruihuahan 的回复:]
tnsnames.ora 文件用ip地址来区分两台服务器就可以了
[/Quote]
粉菜学长 2008-04-25
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多谢各位大侠
ruihuahan 2008-04-25
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tnsnames.ora 文件用ip地址来区分两台服务器就可以了
ehsgs 2008-04-25
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conn user/password@服务名;

具体的服务名你应该用net manager来配置

配置好后在tnsnames.ora里可以看出来
super_ssy 2008-04-25
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C:\>sqlplus "sys/system@test_192.168.80.38 as sysdba"

SQL*Plus: Release 9.2.0.1.0 - Production on 星期五 4月 25 15:18:04 2008

Copyright (c) 1982, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved.


连接到:
Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.1.0 - Production
With the Partitioning, OLAP and Oracle Data Mining options
JServer Release 9.2.0.1.0 - Production

SQL>

test_192.168.80.38 替换成你的 tnsnames.ora 里面的连接串,比如oracle_218.198.238.22
和smallant_218.198.238.250
内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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