exp優化
① 請問各位大神，最近偶的電腦殺毒總是查出惡意程序(EXP.CVE-2011-0611.FM)這個是什麼東東，怎麼杜絕再生
哥們你好碰到不好清理的病毒和木馬時個人建議用如下方法處理應當可以解決：
（1）重啟後，F8 進帶網路安全模式
（2）用360安全衛士依次進行：清除插件、清除垃圾、清除痕跡、系統修復、高級工具「開機啟動項管理」一鍵優化、使用「木馬查殺」殺木馬，用360殺毒全盤殺毒。
如果還沒清除用下以方案：
（3）重新啟動，F8 進帶網路安全模式
（4）用360系統急救箱試一試 ，希望能幫助你
② psp魔界戰記Exp增加屋怎麼回事,如何經驗翻倍
嗯~~ 沒記錯的話 EXP增加屋的效果 是根據其數值 額外增加其百分比的EXP：比如 人物某一裝備內有數值60的EXP增加屋 則其擊倒某怪物所獲得的100EXP 就會額外再加算60% 共160EXP獲得~~
要收集的話 記得商店有特定幾類物品內 幾乎必定有該類住人的~ 一件件地去道具界慢慢收服 再移住吧~~
說到同類住民的合體~ 怎麼說呢 是這樣的 物品內有數值41的未收服狀態的EXP屋 那麼~由玩家擊倒變為收服狀態後 其數值就會變為原本為狀態*2 即82
PS：
】此外~ 道具A有值為40的可移住住人 道具B有20的未收服住人（同類別）~ 則這樣的情況 將A的住人移入B 再合體的話 最後的話結果會是一個值為40的 未被收服狀態的住人哦，准確來說~ 是未收服狀態的屋子只有原本一半能力才是~~
】另外的 合體並不增加原本的數值 只是最優化整合的方式~ 比如 一個Pop3的准備 是放入3個100的EXP占滿Pop屋好呢？還是合為一個300EXP屋 餘下兩個放其他住人屋更好呢？~這樣的感覺
】最後 要不是很吝惜每一點EXP屋的話 就不必在意這一段啦~~ 各個特殊效果類的屋 實際都是存在最大有效值 即飽和值的（達到數值後 再多餘的部分不再計算） 因此~ 並不等於越多越好 要是之前的數據測試沒問題的話 部分屋的實際最大值可是遠比實際效果高得多的：比如最大600的EXP屋 又比如19998的各種耐xxx屋什麼的~ 總之 很珍惜住人的話 就不要不必要的浪費了吧
不知道這么說算不算詳細的了~ 希望能幫到就是~~ 另外 咪已經很久沒玩的了 不保證完全准確~ 要是還有疑問或者還是覺得不太可信的話 ~魔界戰記吧的大大們隨時歡迎發問的哦
另外 僅供參考 ~請不要喂分
③ 管道應力報告中的exp表示什麼意思
1.進行應力分析的目的是
1)使管道應力在規范的許用范圍內；
2)使設備管口載荷符合製造商的要求或公認的標准；
3)計算出作用在管道支吊架上的荷載；
4)解決管道動力學問題；
5)幫助配管優化設計。
2.管道應力分析主要包括靜力分析和動力分析,各種分析的目的是:
1)靜力分析包括：
(l)壓力荷載和持續荷載作用下的一次應力計算
防止塑性變形破壞；
(2)管道熱脹冷縮以及端點附加位移等位移荷載作用下的二次應力計算
防止疲勞破壞；
(3)管道對設備作用力的計算
防止作用力太大，保證設備正常運行；
(4)管道支吊架的受力計算
為支吊架設計提供依據；
(5)管道上法蘭的受力計算
防止法蘭泄漏；
(6)管系位移計算
防止管道碰撞和支吊點位移過大。
2)動力分析包括：
(l)管道自振頻率分析
防止管道系統共振；
(2)管道強迫振動響應分析
控制管道振動及應力；
(3)往復壓縮機氣柱頻率分析
防止氣柱共振；
(4)往復壓縮機壓力脈動分析
控制壓力脈動值。
3.管道應力分析的方法有：
目測法、圖表法、公式法、和計算機分析方法。選用什麼分析方法，應根據管道輸送的介質、管道操作溫度、操作壓力、公稱直徑和所連接的設備類型等設計條件確定。
④ 有人知道怎麼解整數最優化嗎我要用數學軟體（matlab, maple等）解一個多項二次函數整數最優化問題，謝謝
% 下面舉例說明遺傳演算法 %
% 求下列函數的最大值 %
% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %
% 將 x 的值用一個10位的二值形式表示為二值問題，一個10位的二值數提供的解析度是每為 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 %
% 將變數域 [0,10] 離散化為二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一個二值數。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
% 編程
%-----------------------------------------------
% 2.1初始化(編碼)
% initpop.m函數的功能是實現群體的初始化，popsize表示群體的大小，chromlength表示染色體的長度(二值數的長度)，
% 長度大小取決於變數的二進制編碼的長度(在本例中取10位)。
%遺傳演算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand隨機產生每個單元為 {0,1} 行數為popsize，列數為chromlength的矩陣，
% roud對矩陣的每個單元進行圓整。這樣產生的初始種群。
% 2.2 計算目標函數值
% 2.2.1 將二進制數轉化為十進制數(1)
%遺傳演算法子程序
%Name: decodebinary.m
%產生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然後求和，將二進制轉化為十進制
function pop2=decodebinary(pop)
[px,py]=size(pop); %求pop行和列數
for i=1:py
pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i);
end
pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和
% 2.2.2 將二進制編碼轉化為十進制數(2)
% decodechrom.m函數的功能是將染色體(或二進制編碼)轉換為十進制，參數spoint表示待解碼的二進制串的起始位置
% (對於多個變數而言，如有兩個變數，採用20為表示，每個變數10為，則第一個變數從1開始，另一個變數從11開始。本例為1)，
% 參數1ength表示所截取的長度（本例為10）。
%遺傳演算法子程序
%Name: decodechrom.m
%將二進制編碼轉換成十進制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
% 2.2.3 計算目標函數值
% calobjvalue.m函數的功能是實現目標函數的計算，其公式採用本文示例模擬，可根據不同優化問題予以修改。
%遺傳演算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%實現目標函數的計算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10); %將pop每行轉化成十進制數
x=temp1*10/1023; %將二值域 中的數轉化為變數域 的數
objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %計算目標函數值
% 2.3 計算個體的適應值
%遺傳演算法子程序
%Name:calfitvalue.m
%計算個體的適應值
function fitvalue=calfitvalue(objvalue)
global Cmin;
Cmin=0;
[px,py]=size(objvalue);
for i=1:px
if objvalue(i)+Cmin>0
temp=Cmin+objvalue(i);
else
temp=0.0;
end
fitvalue(i)=temp;
end
fitvalue=fitvalue';
% 2.4 選擇復制
% 選擇或復制操作是決定哪些個體可以進入下一代。程序中採用賭輪盤選擇法選擇，這種方法較易實現。
% 根據方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，選擇步驟：
% 1） 在第 t 代，由（1）式計算 fsum 和 pi
% 2） 產生 {0,1} 的隨機數 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，則第 k 個個體被選中
% 4） 進行 N 次2）、3）操作，得到 N 個個體，成為第 t=t+1 代種群
%遺傳演算法子程序
%Name: selection.m
%選擇復制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求適應值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %單個個體被選擇的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，則 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %從小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while newin<=px
if(ms(newin))<fitvalue(fitin)
newpop(newin)=pop(fitin);
newin=newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end
% 2.5 交叉
% 交叉(crossover)，群體中的每個個體之間都以一定的概率 pc 交叉，即兩個個體從各自字元串的某一位置
% （一般是隨機確定）開始互相交換，這類似生物進化過程中的基因分裂與重組。例如，假設2個父代個體x1，x2為：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 從每個個體的第3位開始交叉，交又後得到2個新的子代個體y1，y2分別為：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 這樣2個子代個體就分別具有了2個父代個體的某些特徵。利用交又我們有可能由父代個體在子代組合成具有更高適合度的個體。
% 事實上交又是遺傳演算法區別於其它傳統優化方法的主要特點之一。
%遺傳演算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1
if(rand<pc)
cpoint=round(rand*py);
newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)];
newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else
newpop(i,:)=pop(i);
newpop(i+1,:)=pop(i+1);
end
end
% 2.6 變異
% 變異(mutation)，基因的突變普遍存在於生物的進化過程中。變異是指父代中的每個個體的每一位都以概率 pm 翻轉，即由「1」變為「0」，
% 或由「0」變為「1」。遺傳演算法的變異特性可以使求解過程隨機地搜索到解可能存在的整個空間，因此可以在一定程度上求得全局最優解。
%遺傳演算法子程序
%Name: mutation.m
%變異
function [newpop]=mutation(pop,pm)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:px
if(rand<pm)
mpoint=round(rand*py);
if mpoint<=0
mpoint=1;
end
newpop(i)=pop(i);
if any(newpop(i,mpoint))==0
newpop(i,mpoint)=1;
else
newpop(i,mpoint)=0;
end
else
newpop(i)=pop(i);
end
end
% 2.7 求出群體中最大得適應值及其個體
%遺傳演算法子程序
%Name: best.m
%求出群體中適應值最大的值
function [bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue)
[px,py]=size(pop);
bestindivial=pop(1,:);
bestfit=fitvalue(1);
for i=2:px
if fitvalue(i)>bestfit
bestindivial=pop(i,:);
bestfit=fitvalue(i);
end
end
% 2.8 主程序
%遺傳演算法主程序
%Name:genmain05.m
clear
clf
popsize=20; %群體大小
chromlength=10; %字元串長度（個體長度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.001; %變異概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %隨機產生初始群體
for i=1:20 %20為迭代次數
[objvalue]=calobjvalue(pop); %計算目標函數
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %計算群體中每個個體的適應度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %復制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pc); %變異
[bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群體中適應值最大的個體及其適應值
y(i)=max(bestfit);
n(i)=i;
pop5=bestindivial;
x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023;
pop=newpop;
end
fplot('10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0 10])
hold on
plot(x,y,'r*')
hold off
[z index]=max(y); %計算最大值及其位置
x5=x(index)%計算最大值對應的x值
y=z
【問題】求f(x)=x 10*sin(5x) 7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2 x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1) cos(2*pi*x2))) 22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv) 22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。
【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。
matlab遺傳演算法工具箱函數及實例講解
核心函數：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始種群的生成函數【輸出參數】
pop--生成的初始種群【輸入參數】
num--種群中的個體數目
bounds--代表變數的上下界的矩陣
eevalFN--適應度函數
eevalOps--傳遞給適應度函數的參數
options--選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼)[precision F_or_B],如
precision--變數進行二進制編碼時指定的精度
F_or_B--為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遺傳演算法函數【輸出參數】
x--求得的最優解
endPop--最終得到的種群
bPop--最優種群的一個搜索軌跡【輸入參數】
bounds--代表變數上下界的矩陣
evalFN--適應度函數
evalOps--傳遞給適應度函數的參數
startPop-初始種群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同於initializega的options參數，第三個參數控制是否輸出，一般為0。如[1e-6 1 0]
termFN--終止函數的名稱,如[\'maxGenTerm\']
termOps--傳遞個終止函數的參數,如[100]
selectFN--選擇函數的名稱,如[\'normGeomSelect\']
selectOps--傳遞個選擇函數的參數,如[0.08]
xOverFNs--交叉函數名稱表，以空格分開，如[\'arithXover heuristicXover simpleXover\']
xOverOps--傳遞給交叉函數的參數表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--變異函數表，如[\'boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation\']
mutOps--傳遞給交叉函數的參數表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]注意】matlab工具箱函數必須放在工作目錄下【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],\'fitness\');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],\'fitness\',[],initPop,[1e-6 1 1],\'maxGenTerm\',25,\'normGeomSelect\',...
[0.08],[\'arithXover\'],[2],\'nonUnifMutation\',[2 25 3]) %25次遺傳迭代運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,\'fitness\')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot(\'x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)\',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。
⑤ 關於粒子群演算法的目標函數優化，優化函數如下圖
function main()
clc;clear all;close all;
tic; %程序運行計時
E0=0.001; %允許誤差
MaxNum=100; %粒子最大迭代次數
narvs=1; %目標函數的自變數個數
particlesize=30; %粒子群規模
c1=2; %每個粒子的個體學習因子，也稱為加速常數
c2=2; %每個粒子的社會學習因子，也稱為加速常數
w=0.6; %慣性因子
vmax=0.8; %粒子的最大飛翔速度
x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飛翔速度
%用inline定義適應度函數以便將子函數文件與主程序文件放在一起，
%目標函數是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))
%inline命令定義適應度函數如下：
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
%inline定義的適應度函數會使程序運行速度大大降低
for i=1:particlesize
for j=1:narvs
f(i)=fitness(x(i,j));
end
end
personalbest_x=x;
⑥ 怎樣優化exp，imp的速度
當需要exp/imp的數據量比較大時，這個過程需要的時間是比較長的，我們可以用一些方法來優化exp/imp的操作。
exp:使用直接路徑 direct=y
oracle會避開sql語句處理引擎,直接從資料庫文件中讀取數據,然後寫入導出文件.
可以在導出日誌中觀察到:
exp-00067: table xxx will be exported in conventional path
如果沒有使用直接路徑,必須保證buffer參數的值足夠大.
有一些參數於direct=y不兼容,無法用直接路徑導出可移動的tablespace,或者用query參數導出資料庫子集.
當導入導出的資料庫運行在不同的os下時,必須保證recordlength參數的值一致.
imp:通過以下幾個途徑優化
1.避免磁碟排序
將sort_area_size設置為一個較大的值,比如100M
2.避免日誌切換等待
增加重做日誌組的數量,增大日誌文件大小.
3.優化日誌緩沖區
比如將log_buffer容量擴大10倍(最大不要超過5M)
4.使用陣列插入與提交
commit = y
注意:陣列方式不能處理包含LOB和LONG類型的表,對於這樣的table,如果使用commit = y,每插入一行,就會執行一次提交.
5.使用NOLOGGING方式減小重做日誌大小
在導入時指定參數indexes=n,只導入數據而忽略index,在導完數據後在通過腳本創建index,指定 NOLOGGING選項
導出/導入與字元集
進行數據的導入導出時，我們要注意關於字元集的問題。在EXP/IMP過程中我們需要注意四個字元集的參數：導出端的客戶端字元集，導出端資料庫字元集，導入端的客戶端字元集，導入端資料庫字元集。
我們首先需要查看這四個字元集參數。
查看資料庫的字元集的信息：
SQL> select * from nls_database_parameters;
PARAMETER VALUE
------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------
NLS_LANGUAGE AMERICAN
NLS_TERRITORY AMERICA
NLS_CURRENCY $
NLS_ISO_CURRENCY AMERICA
NLS_NUMERIC_CHARACTERS .,
NLS_CHARACTERSET ZHS16GBK
NLS_CALENDAR GREGORIAN
NLS_DATE_FORMAT DD-MON-RR
NLS_DATE_LANGUAGE AMERICAN
NLS_SORT BINARY
NLS_TIME_FORMAT HH.MI.SSXFF AM
NLS_TIMESTAMP_FORMAT DD-MON-RR HH.MI.SSXFF AM
NLS_TIME_TZ_FORMAT HH.MI.SSXFF AM TZH:TZM
NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT DD-MON-RR HH.MI.SSXFF AM TZH:TZM
NLS_DUAL_CURRENCY $
NLS_COMP BINARY
NLS_NCHAR_CHARACTERSET ZHS16GBK
NLS_RDBMS_VERSION 8.1.7.4.1
NLS_CHARACTERSET：ZHS16GBK是當前資料庫的字元集。
我們再來查看客戶端的字元集信息：
客戶端字元集的參數NLS_LANG=_< territory >.
language：指定oracle消息使用的語言，日期中日和月的顯示。
Territory：指定貨幣和數字的格式，地區和計算星期及日期的習慣。
Characterset：控制客戶端應用程序使用的字元集。通常設置或等於客戶端的代碼頁。
或者對於unicode應用設為UTF8。
在windows中，查詢和修改NLS_LANG可在注冊表中進行：
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Oracle\HOMExx\
xx指存在多個Oracle_HOME時的系統編號。
在unix中：
$ env|grep NLS_LANG
NLS_LANG=simplified chinese_china.ZHS16GBK
修改可用：
$ export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.UTF8
通常在導出時最好把客戶端字元集設置得和資料庫端相同。當進行數據導入時，主要有以下兩種情況：
(1) 源資料庫和目標資料庫具有相同的字元集設置。
這時，只需設置導出和導入端的客戶端NLS_LANG等於資料庫字元集即可。
(2) 源資料庫和目標資料庫字元集不同。
先將導出端客戶端的NLS_LANG設置成和導出端的資料庫字元集一致，導出數據，然後將導入端客戶端的NLS_LANG設置成和導出端一致，導入數據，這樣轉換只發生在資料庫端，而且只發生一次。
這種情況下，只有當導入端資料庫字元集為導出端資料庫字元集的嚴格超集時，數據才能完全導成功，否則，可能會有數據不一致或亂碼出現。
不同版本的EXP/IMP問題
一般來說，從低版本導入到高版本問題不大，麻煩的是將高版本的數據導入到低版本中，在Oracle9i之前，不同版本Oracle之間的EXP/IMP可以通過下面的方法來解決：
1、在高版本資料庫上運行底版本的catexp.sql；
2、使用低版本的EXP來導出高版本的數據；
3、使用低版本的IMP將資料庫導入到低版本資料庫中；
4、在高版本資料庫上重新運行高版本的catexp.sql腳本。
但在9i中，上面的方法並不能解決問題。如果直接使用低版本EXP/IMP會出現如下錯誤：
EXP-00008: ORACLE error %lu encountered
ORA-00904: invalid column name
這已經是一個公布的BUG，需要等到Oracle10.0才能解決，BUG號為2261722，你可以到METALINK上去查看有關此BUG的詳細信息。
BUG歸BUG，我們的工作還是要做，在沒有Oracle的支持之前，我們就自己解決。在Oracle9i中執行下面的SQL重建exu81rls視圖即可。
CREATE OR REPLACE view exu81rls
(objown,objnam,policy,polown,polsch,polfun,stmts,chkopt,enabled,spolicy)
AS select u.name, o.name, r.pname, r.pfschma, r.ppname, r.pfname,
decode(bitand(r.stmt_type,1), 0,'', 'SELECT,')
|| decode(bitand(r.stmt_type,2), 0,'', 'INSERT,')
|| decode(bitand(r.stmt_type,4), 0,'', 'UPDATE,')
|| decode(bitand(r.stmt_type,8), 0,'', 'DELETE,'),
r.check_opt, r.enable_flag,
DECODE(BITAND(r.stmt_type, 16), 0, 0, 1)
from user$ u, obj$ o, rls$ r
where u.user# = o.owner#
and r.obj# = o.obj#
and (uid = 0 or
uid = o.owner# or
exists ( select * from session_roles where role='SELECT_CATALOG_ROLE')
)
/
grant select on sys.exu81rls to public;
/
可以跨版本的使用EXP/IMP，但必須正確地使用EXP和IMP的版本：
1.總是使用IMP的版本匹配資料庫的版本，如：要導入到817中，使用817的IMP工具.
2.總是使用EXP的版本匹配兩個資料庫中最低的版本，如：從9201往817中導入，則使用817版本的EXP工具.
⑦ 為什呢我的nvidia exprerience 不能優化游戲說我cpu不夠 我給截圖 配置如上
首先，樓主的處理器i7 8700K玩游戲性能肯定是夠用的，不用懷疑，說是目前玩游戲這方面最好的處理器也不為過。
關於GeForce Experience不能優化游戲，可能是因為處理器太新，而NV這個驅動舊了，不能識別到新處理器的實際性能，也有可能是驅動出錯，建議樓主把顯卡驅動更新為NVIDIA官網最新WHQL正式版顯卡驅動試試看，如果還是不能優化，那隻能耐心等待這個驅動後續更新了。
⑧ geforce exprence認出來看門狗但是為什麼不能優化
內存4g，xp以上系統，9800gt以上顯卡才會有優化。
⑨ 如何寫exp和imp腳本命令
EXP/IMP備份(導出/導入備份)
exp hely=y 說明：
USERID 用戶名/口令
FULL 導出整個文件 (N)
BUFFER 數據緩沖區的大小
OWNER 所有者用戶名列表
FILE 輸出文件 (EXPDAT.DMP)
TABLES 表名列表
COMPRESS 導入一個范圍 (Y)
RECORDLENGTH IO 記錄的長度
GRANTS 導出許可權 (Y)
INCTYPE 增量導出類型
INDEXES 導出索引 (Y)
RECORD 跟蹤增量導出 (Y)
ROWS 導出數據行 (Y)
PARFILE 參數文件名
CONSTRAINTS 導出限制 (Y)
CONSISTENT 交叉表一致性
LOG 屏幕輸出的日誌文件
STATISTICS 分析對象 (ESTIMATE)
DIRECT 直接路徑 (N)
TRIGGERS 導出觸發器 (Y)
FEEDBACK 顯示每 x 行 (0) 的進度
FILESIZE 各轉儲文件的最大尺寸
QUERY 選定導出表子集的子句
下列關鍵字僅用於可傳輸的表空間
TRANSPORT_TABLESPACE 導出可傳輸的表空間元數據 (N)
TABLESPACES 將傳輸的表空間列表
imp hely=y 說明：
USERID 用戶名/口令
FULL 導入整個文件 (N)
BUFFER 數據緩沖區大小
FROMUSER 所有人用戶名列表
FILE 輸入文件 (EXPDAT.DMP)
TOUSER 用戶名列表
SHOW 只列出文件內容 (N)
TABLES 表名列表
IGNORE 忽略創建錯誤 (N)
RECORDLENGTH IO 記錄的長度
GRANTS 導入許可權 (Y)
INCTYPE 增量導入類型
INDEXES 導入索引 (Y)
COMMIT 提交數組插入 (N)
ROWS 導入數據行 (Y)
PARFILE 參數文件名
LOG 屏幕輸出的日誌文件
CONSTRAINTS 導入限制 (Y)
DESTROY 覆蓋表空間數據文件 (N)
INDEXFILE 將表/索引信息寫入指定的文件
SKIP_UNUSABLE_INDEXES 跳過不可用索引的維護 (N)
ANALYZE 執行轉儲文件中的 ANALYZE 語句 (Y)
FEEDBACK 顯示每 x 行 (0) 的進度
TOID_NOVALIDATE 跳過指定類型 id 的校驗
FILESIZE 各轉儲文件的最大尺寸
RECALCULATE_STATISTICS 重新計算統計值 (N)
下列關鍵字僅用於可傳輸的表空間
TRANSPORT_TABLESPACE 導入可傳輸的表空間元數據 (N)
TABLESPACES 將要傳輸到資料庫的表空間
DATAFILES 將要傳輸到資料庫的數據文件
TTS_OWNERS 擁有可傳輸表空間集中數據的用戶
導入注意事項：
(1) 資料庫對象已經存在
一般情況, 導入數據前應該徹底刪除目標數據下的表, 序列, 函數/過程,觸發器等;
資料庫對象已經存在, 按預設的imp參數, 則會導入失敗
如果用了參數ignore=y, 會把exp文件內的數據內容導入
如果表有唯一關鍵字的約束條件, 不合條件將不被導入
如果表沒有唯一關鍵字的約束條件, 將引起記錄重復
(2) 資料庫對象有主外鍵約束
不符合主外鍵約束時, 數據會導入失敗
解決辦法: 先導入主表, 再導入依存表
disable目標導入對象的主外鍵約束, 導入數據後, 再enable它們
(3) 許可權不夠
如果要把A用戶的數據導入B用戶下, A用戶需要有imp_full_database許可權
(4) 導入大表( 大於80M ) 時, 存儲分配失敗
默認的EXP時, compress = Y, 也就是把所有的數據壓縮在一個數據塊上.
導入時, 如果不存在連續一個大數據塊, 則會導入失敗.
導出80M以上的大表時, 記得compress= N, 則不會引起這種錯誤.
(5) imp和exp使用的字元集不同
如果字元集不同, 導入會失敗, 可以改變unix環境變數或者NT注冊表裡NLS_LANG相關信息.
導入完成後再改回來.
(6) imp和exp版本不能往上兼容
imp可以成功導入低版本exp生成的文件, 不能導入高版本exp生成的文件
使用方法：
例題格式及說明：
1.普通資料庫全部導出和導入
exp 用戶/密碼@dbName file=路徑.dmp full=y --還有其他的參數,看需要進行填寫
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log full=y commit=y ignore=y --全部導出
$ imp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log fromuser=dbuser touser=dbuser2 --全部導入
2.指定用戶全部導出
/home/oracle/proct/9.2.0.4/bin/exp userid=用戶/密碼 --說明：本地的資料庫登入(可以指定其他資料庫，則需添加@dbName)
owner=導出的用戶名 file=導出路徑存放目錄.dmp log=導出的日誌信息.log --主要：這是不能使用full=y或則會出錯(默認該用戶全導出)
3.文件參數導出
$ exp parfile=username.par // 在參數文件中輸入所需的參數
參數文件username.par 內容
userid=username/userpassword
buffer=8192000
compress=n
grants=y
file=/oracle/test.dmp
full=y
4.制定表導出(分區表導出及條件表導出)
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log tables=table1,table2 --或tables(table1,table2,.....)
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log tables=(T1: table1,T2: table2,.....) --T1是分區表
$ exp scott/tiger tables=emp query=/"where job=/'salesman/' and sal/<1600/" file=/directory/scott2.dmp 或根據參數文件進行導出
5.導入（一張或多張表）
$ imp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log tables=(table1,table2) fromuser=dbuser
touser=dbuser2 commit=y ignore=y
$ imp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log fromuser=dbuser touser=dbuser2
commit=y ignore=y
6.只導出數據對象不導出數據
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log owner=user rows=n --rows=n/y說明是否導出數據行
7.分割多個文件導出和導入
$ exp user/pwd file=1.dmp,2.dmp,3.dmp,… filesize=1000m log=xxx.log full=y
$ imp user/pwd file=1.dmp,2.dmp,3.dmp,… filesize=1000m tables=xxx fromuser=dbuser
touser=dbuser2 commit=y ignore=y
8.增量導出和導入
a.完全增量導出（inctype=complete） // 備份整個資料庫
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log inctype=complete
b.增量型增量導出 導出上一次備份後改變的數據（inctype=incremental）。
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log inctype=incremental
c.累計型增量導出（Cumulative） 只導出自上次"完全"導出之後資料庫中變化的信息。
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log inctype=cumulative
d.增量導入:
$ imp usr/pwd FULL=y inctype=system/restore/inctype --(SYSTEM: 導入系統對象,RESTORE: 導入所有用戶對象)
9.使用sysdba進行導出和導入
1. 命令行方式:
A: Windows平台:
C:/> exp 'sys/sys@instance as sysdba' tables=scott.emp file=e:/emp.dmp
B: Unix & Linux平台(這時的"'"需要用到轉義字元"/"):
$ exp /'sys/change_on_install@instance as sysdba/' tables=scott.emp file=/home/oracle/emp.dmp
C: 表空間導入和導出
$ imp /'usr/pwd@instance as sysdba/' tablespaces=xx transport_tablespace=y
file=xxx.dmp datafiles=xxx.dbf
2. 交互輸入方式:
exp tables=scott.emp --不輸入連接字元串,直接回車
Export: Release 10.2.0.3.0 - Proction on Fri Jun 25 07:39:46 2004 Copyright (c) 1982, 2005, Oracle. All rights reserved.
Username: sys/change_on_install@instance as sysdba --輸入連接字元串.
3.如果是寫在參數文件中,則連接字元串需要用雙引號了:USERID="sys/change_on_install@instance as sysdba"
10.表空間傳輸（建議:10g以上使用,但我試了在9i沒有找到相對應的檢查表空是否傳輸的語句,10g 支持跨平台的表空間傳輸）
注意：
l.索引在待傳輸表空間集中而表卻不在。(注意，如果表在待傳輸表空間集中，而索引不在並不違反自包含原則，當然如果你堅持這樣傳輸的話，會造成目標庫中該表索引丟失)。
2.分區表中只有部分分區在待傳輸表空間集(對於分區表，要麼全部包含在待傳輸表空間集中，要麼全不包含)。
3.待傳輸表空間中，對於引用完整性約束，如果約束指向的表不在待傳輸表空間集，則違反自包含約束；但如果不傳輸該約束，則與約束指向無關。
4.對於包含LOB列的表，如果表在待傳輸表空間集中，而Lob列不在，也是違反自包含原則的。
a.查看錶空間包含那些XML文件
select distinct p.tablespace_name
from dba_tablespaces p, dba_xml_tables x, dba_users u, all_all_tables t
where t.table_name = x.table_name
and t.tablespace_name = p.tablespace_name
and x.owner = u.username
b.檢測一個表空間是否符合傳輸標準的方法：
SQL > exec sys.dbms_tts.transport_set_check('tablespace_name',true);
SQL > select * from sys.transport_set_violations;
c.簡要使用步驟
1.設置表空間為只讀（假定表空間名字為APP_Data 和APP_Index）
SQL > alter tablespace app_data read only;
SQL > alter tablespace app_index read only;
2.發出EXP 命令
SQL> host exp userid='''sys/password as sysdba''' transport_tablespace=y
tablespaces=(app_data, app_index)
以上需要注意的是:（或則參考我自己寫的 表空間導入和導出例題）
·為了在SQL中執行EXP，USERID 必須用三個引號，在UNIX 中也必須注意避免"/"的使用
·在816 和以後，必須使用sysdba 才能操作
·這個命令在SQL中必須放置在一行（這里是因為顯示問題放在了兩行）
3.拷貝.dbf數據文件（以及.dmp 文件）到另一個地點，即目標資料庫可以是cp(unix)或(windows)或通過ftp 傳輸文件（一定要在bin方式）
4.把本地的表空間設置為讀寫
$ alter tablespace app_data read write;
$ alter tablespace app_index read write;
5.在目標資料庫附加該數據文件 (直接指定數據文件名)
(表空間不能存在，必須建立相應用戶名或者用fromuser/touser)
$ imp file=expdat.dmp userid=」」」sys/password as sysdba」」」
transport_tablespace=y datafiles=(「c:/app_data.dbf,c:/app_index.dbf」)
tablespaces=app_data,app_index tts_owners=hr,oe
6.設置目標資料庫表空間為讀寫
$ alter tablespace app_data read write;
$ alter tablespace app_index read write;
11.優化IMP/EXP的速度(修改參數配置文件)
EXP:
加大large_pool_size，可以提高exp 的速度
採用直接路徑的方式(direct=y)，數據不需要經過內存進行整合和檢查.
設置較大的buffer，如果導出大對象，小buffer 會失敗。
export文件不在ORACLE 使用的驅動器上,不要export到NFS 文件系統
UNIX環境：用管道模式直接導入導出來提高imp/exp 的性能
IMP:
建立一個indexfile，在數據import完成後在建立索引
將import 文件放在不同的驅動器上
增加DB_BLOCK_BUFFERS
增加LOG_BUFFER
用非歸檔方式運行ORACLE：ALTER DATABASE NOARCHIVELOG;
建立大的表空間和回滾段，OFFLINE 其他回滾段，回滾段的大小為最大表的1/2
使用 COMMIT=N
使用ANALYZE=N
單用戶模式導入
UNIX環境：用管道模式直接導入導出來提高imp/exp 的性能
12.通過unix/Linux PIPE管道加快exp/imp速度
步驟如下：
通過管道導出數據:
1.通過mknod -p 建立管道
$ mknod /home/exppipe p // 在目錄/home下建立一個管道exppipe注意參數p
2.通過exp 和gzip 導出數據到建立的管道並壓縮
$ exp test/test file=/home/exppipe & gzip < /home/exppipe > exp.dmp.gz
$ exp test/test tables=bitmap file=/home/newsys/test.pipe &
gzip < /home/newsys/test.pipe > bitmap.dmp.gz
3.導出成功完成之後刪除建立的管道
$ rm -rf /home/exppipe
4.shell腳本可以這樣寫(我只是寫主要的)
unix下：
mkfifo /home/exp.pipe
chmod a+rw exp.pipe
compress < exp.pipe > exp.dmp.Z &
su -u oracle -c "exp userid=ll/ll file=/home/exp.pipe full=y buffer=20000000"
rm exp.pipe
linux下：
mknod /home/exppipe p
$ imp test/test file=/home/exppipe fromuser=test touser=macro &
gunzip < exp.dmp.gz > /home/exppipe
$ rm –fr /home/exppipe