PL/SQL Ddevloper工具无法查看table列表,报字符集错误!~
ORA-06552:PL/SQL:Compilation unit analysis terminated
ORA-06553:PLS-553:character set name is not recognized
但是登录HP服务器上的oracle10g数据库进行同样的操作时却很正常,没任何错误,展开table结点菜单可以看到所有的表名。用select * from sys.props$ order by name 语句在两个服务器上都执行了一下并做了比较,发现除了GLOBAL_DB_NAME的值不一样外其它所有的值都是一模一样滴,但那个是数据库的SID名和这个问题是没关系的。IBM机上系统为UNIX,HP机上系统为HPUX,查看IBM上的NL_LANG环境变量的值为ZHS16GBK,运行PL/SQL Ddevloper工具的笔记本上装的oracle10g XE版,注册表的NL_LANG的值是SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK
现在就是奇怪,到底是哪里有问题了,两个服务器配置在哪里出现差异才导致上述现象?查了半天都是说字符集问题,可是都没说出个所以然来,很困惑呀!~
相关推荐
产业园区如何提升科技企业技术需求匹配精准度?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
Redis集群部署+Redis 链接地址放入Aollo +c#项目接入Redis
Redis集群部署+Redis 链接地址放入Aollo +c#项目接入Redis
cover_1793582495122.png
cover_1793582495122.png
国央企创新负责人如何高效配置分散的科技创新资源?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
【新能源预测】项目介绍 MATLAB实现基于GWO-VMD-SSA-LSTM灰狼优化算法(GWO)结合变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)及长短期记忆网络(LSTM)进行光伏电站超短期功率预
内容概要:本文提出一种结合灰狼优化算法(GWO)、变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,用于提升光伏电站超短期功率预测精度。通过GWO优化VMD的关键参数(模态数与惩罚因子),实现对非平稳功率序列的自适应多尺度分解,分离趋势、波动与噪声成分;各模态分量经归一化后,利用SSA优化LSTM网络的超参数(如隐藏单元数、学习率等),提升模型拟合与泛化能力;最后对各模态预测结果重构并评估。模型在MATLAB中实现,包含完整数据清洗、特征构造、参数寻优、训练预测与多指标评价流程,强调工程可维护性与抗数据泄漏能力。; 适合人群:具备一定机器学习与时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程,从事新能源预测、智能电网、电力系统调度等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合有1-3年项目经验的研发人员; 使用场景及目标:①应对多云、快速辐照变化等复杂天气下的光伏功率剧烈波动,提升超短期(15分钟至4小时)预测精度;②构建可适应不同季节、地域和电站类型的自适应多尺度预测体系;③支撑电网调度、储能协同控制与爬坡事件预警,提升新能源消纳能力与系统稳定性; 阅读建议:此资源以实际MATLAB代码为基础,建议读者结合文中示例逐步复现模型流程,重点关注GWO与SSA在双层优化中的分工、VMD分解的质量控制、时间序列样本构造的防泄漏设计以及多模态预测重构策略,调试过程中注意参数边界设置与随机种子固定,以确保结果可重复。


基础和管理
