exp优化
① 请问各位大神，最近偶的电脑杀毒总是查出恶意程序(EXP.CVE-2011-0611.FM)这个是什么东东，怎么杜绝再生
哥们你好碰到不好清理的病毒和木马时个人建议用如下方法处理应当可以解决：
（1）重启后，F8 进带网络安全模式
（2）用360安全卫士依次进行：清除插件、清除垃圾、清除痕迹、系统修复、高级工具“开机启动项管理”一键优化、使用“木马查杀”杀木马，用360杀毒全盘杀毒。
如果还没清除用下以方案：
（3）重新启动，F8 进带网络安全模式
（4）用360系统急救箱试一试 ，希望能帮助你
② psp魔界战记Exp增加屋怎么回事,如何经验翻倍
嗯~~ 没记错的话 EXP增加屋的效果 是根据其数值 额外增加其百分比的EXP：比如 人物某一装备内有数值60的EXP增加屋 则其击倒某怪物所获得的100EXP 就会额外再加算60% 共160EXP获得~~
要收集的话 记得商店有特定几类物品内 几乎必定有该类住人的~ 一件件地去道具界慢慢收服 再移住吧~~
说到同类住民的合体~ 怎么说呢 是这样的 物品内有数值41的未收服状态的EXP屋 那么~由玩家击倒变为收服状态后 其数值就会变为原本为状态*2 即82
PS：
】此外~ 道具A有值为40的可移住住人 道具B有20的未收服住人（同类别）~ 则这样的情况 将A的住人移入B 再合体的话 最后的话结果会是一个值为40的 未被收服状态的住人哦，准确来说~ 是未收服状态的屋子只有原本一半能力才是~~
】另外的 合体并不增加原本的数值 只是最优化整合的方式~ 比如 一个Pop3的准备 是放入3个100的EXP占满Pop屋好呢？还是合为一个300EXP屋 余下两个放其他住人屋更好呢？~这样的感觉
】最后 要不是很吝惜每一点EXP屋的话 就不必在意这一段啦~~ 各个特殊效果类的屋 实际都是存在最大有效值 即饱和值的（达到数值后 再多余的部分不再计算） 因此~ 并不等于越多越好 要是之前的数据测试没问题的话 部分屋的实际最大值可是远比实际效果高得多的：比如最大600的EXP屋 又比如19998的各种耐xxx屋什么的~ 总之 很珍惜住人的话 就不要不必要的浪费了吧
不知道这么说算不算详细的了~ 希望能帮到就是~~ 另外 咪已经很久没玩的了 不保证完全准确~ 要是还有疑问或者还是觉得不太可信的话 ~魔界战记吧的大大们随时欢迎发问的哦
另外 仅供参考 ~请不要喂分
③ 管道应力报告中的exp表示什么意思
1.进行应力分析的目的是
1)使管道应力在规范的许用范围内；
2)使设备管口载荷符合制造商的要求或公认的标准；
3)计算出作用在管道支吊架上的荷载；
4)解决管道动力学问题；
5)帮助配管优化设计。
2.管道应力分析主要包括静力分析和动力分析,各种分析的目的是:
1)静力分析包括：
(l)压力荷载和持续荷载作用下的一次应力计算
防止塑性变形破坏；
(2)管道热胀冷缩以及端点附加位移等位移荷载作用下的二次应力计算
防止疲劳破坏；
(3)管道对设备作用力的计算
防止作用力太大，保证设备正常运行；
(4)管道支吊架的受力计算
为支吊架设计提供依据；
(5)管道上法兰的受力计算
防止法兰泄漏；
(6)管系位移计算
防止管道碰撞和支吊点位移过大。
2)动力分析包括：
(l)管道自振频率分析
防止管道系统共振；
(2)管道强迫振动响应分析
控制管道振动及应力；
(3)往复压缩机气柱频率分析
防止气柱共振；
(4)往复压缩机压力脉动分析
控制压力脉动值。
3.管道应力分析的方法有：
目测法、图表法、公式法、和计算机分析方法。选用什么分析方法，应根据管道输送的介质、管道操作温度、操作压力、公称直径和所连接的设备类型等设计条件确定。
④ 有人知道怎么解整数最优化吗我要用数学软件（matlab, maple等）解一个多项二次函数整数最优化问题，谢谢
% 下面举例说明遗传算法 %
% 求下列函数的最大值 %
% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %
% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 %
% 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
% 编程
%-----------------------------------------------
% 2.1初始化(编码)
% initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，
% roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。
% 2.2 计算目标函数值
% 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1)
%遗传算法子程序
%Name: decodebinary.m
%产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制
function pop2=decodebinary(pop)
[px,py]=size(pop); %求pop行和列数
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 将二进制编码转化为十进制数(2)
% decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
% (对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，
% 参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
%遗传算法子程序
%Name: decodechrom.m
%将二进制编码转换成十进制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10); %将pop每行转化成十进制数
x=temp1*10/1023; %将二值域 中的数转化为变量域 的数
objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %计算目标函数值
% 2.3 计算个体的适应值
%遗传算法子程序
%Name:calfitvalue.m
%计算个体的适应值
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 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1） 在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2） 产生 {0,1} 的随机数 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被选中
% 4） 进行 N 次2）、3）操作，得到 N 个个体，成为第 t=t+1 代种群
%遗传算法子程序
%Name: selection.m
%选择复制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，则 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %从小到大排列
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)，群体中的每个个体之间都以一定的概率 pc 交叉，即两个个体从各自字符串的某一位置
% （一般是随机确定）开始互相交换，这类似生物进化过程中的基因分裂与重组。例如，假设2个父代个体x1，x2为：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 从每个个体的第3位开始交叉，交又后得到2个新的子代个体y1，y2分别为：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 这样2个子代个体就分别具有了2个父代个体的某些特征。利用交又我们有可能由父代个体在子代组合成具有更高适合度的个体。
% 事实上交又是遗传算法区别于其它传统优化方法的主要特点之一。
%遗传算法子程序
%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 变异
% 变异(mutation)，基因的突变普遍存在于生物的进化过程中。变异是指父代中的每个个体的每一位都以概率 pm 翻转，即由“1”变为“0”，
% 或由“0”变为“1”。遗传算法的变异特性可以使求解过程随机地搜索到解可能存在的整个空间，因此可以在一定程度上求得全局最优解。
%遗传算法子程序
%Name: mutation.m
%变异
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 求出群体中最大得适应值及其个体
%遗传算法子程序
%Name: best.m
%求出群体中适应值最大的值
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
%遗传算法主程序
%Name:genmain05.m
clear
clf
popsize=20; %群体大小
chromlength=10; %字符串长度（个体长度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.001; %变异概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %随机产生初始群体
for i=1:20 %20为迭代次数
[objvalue]=calobjvalue(pop); %计算目标函数
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %计算群体中每个个体的适应度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %复制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pc); %变异
[bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群体中适应值最大的个体及其适应值
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); %计算最大值及其位置
x5=x(index)%计算最大值对应的x值
y=z
【问题】求f(x)=x 10*sin(5x) 7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为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次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，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】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
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;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为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次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，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】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
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;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数【输出参数】
pop--生成的初始种群【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,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)--遗传算法函数【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如[\'maxGenTerm\']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如[\'normGeomSelect\']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如[\'arithXover heuristicXover simpleXover\']
xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表，如[\'boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation\']
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],\'fitness\');%生成初始种群，大小为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次遗传迭代运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，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】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
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;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,\'fitness\')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot(\'x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)\',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
⑤ 关于粒子群算法的目标函数优化，优化函数如下图
function main()
clc;clear all;close all;
tic; %程序运行计时
E0=0.001; %允许误差
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数
narvs=1; %目标函数的自变量个数
particlesize=30; %粒子群规模
c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
w=0.6; %惯性因子
vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))
%inline命令定义适应度函数如下：
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
for i=1:particlesize
for j=1:narvs
f(i)=fitness(x(i,j));
end
end
personalbest_x=x;
⑥ 怎样优化exp，imp的速度
当需要exp/imp的数据量比较大时，这个过程需要的时间是比较长的，我们可以用一些方法来优化exp/imp的操作。
exp:使用直接路径 direct=y
oracle会避开sql语句处理引擎,直接从数据库文件中读取数据,然后写入导出文件.
可以在导出日志中观察到:
exp-00067: table xxx will be exported in conventional path
如果没有使用直接路径,必须保证buffer参数的值足够大.
有一些参数于direct=y不兼容,无法用直接路径导出可移动的tablespace,或者用query参数导出数据库子集.
当导入导出的数据库运行在不同的os下时,必须保证recordlength参数的值一致.
imp:通过以下几个途径优化
1.避免磁盘排序
将sort_area_size设置为一个较大的值,比如100M
2.避免日志切换等待
增加重做日志组的数量,增大日志文件大小.
3.优化日志缓冲区
比如将log_buffer容量扩大10倍(最大不要超过5M)
4.使用阵列插入与提交
commit = y
注意:阵列方式不能处理包含LOB和LONG类型的表,对于这样的table,如果使用commit = y,每插入一行,就会执行一次提交.
5.使用NOLOGGING方式减小重做日志大小
在导入时指定参数indexes=n,只导入数据而忽略index,在导完数据后在通过脚本创建index,指定 NOLOGGING选项
导出/导入与字符集
进行数据的导入导出时，我们要注意关于字符集的问题。在EXP/IMP过程中我们需要注意四个字符集的参数：导出端的客户端字符集，导出端数据库字符集，导入端的客户端字符集，导入端数据库字符集。
我们首先需要查看这四个字符集参数。
查看数据库的字符集的信息：
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是当前数据库的字符集。
我们再来查看客户端的字符集信息：
客户端字符集的参数NLS_LANG=_< territory >.
language：指定oracle消息使用的语言，日期中日和月的显示。
Territory：指定货币和数字的格式，地区和计算星期及日期的习惯。
Characterset：控制客户端应用程序使用的字符集。通常设置或等于客户端的代码页。
或者对于unicode应用设为UTF8。
在windows中，查询和修改NLS_LANG可在注册表中进行：
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Oracle\HOMExx\
xx指存在多个Oracle_HOME时的系统编号。
在unix中：
$ env|grep NLS_LANG
NLS_LANG=simplified chinese_china.ZHS16GBK
修改可用：
$ export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.UTF8
通常在导出时最好把客户端字符集设置得和数据库端相同。当进行数据导入时，主要有以下两种情况：
(1) 源数据库和目标数据库具有相同的字符集设置。
这时，只需设置导出和导入端的客户端NLS_LANG等于数据库字符集即可。
(2) 源数据库和目标数据库字符集不同。
先将导出端客户端的NLS_LANG设置成和导出端的数据库字符集一致，导出数据，然后将导入端客户端的NLS_LANG设置成和导出端一致，导入数据，这样转换只发生在数据库端，而且只发生一次。
这种情况下，只有当导入端数据库字符集为导出端数据库字符集的严格超集时，数据才能完全导成功，否则，可能会有数据不一致或乱码出现。
不同版本的EXP/IMP问题
一般来说，从低版本导入到高版本问题不大，麻烦的是将高版本的数据导入到低版本中，在Oracle9i之前，不同版本Oracle之间的EXP/IMP可以通过下面的方法来解决：
1、在高版本数据库上运行底版本的catexp.sql；
2、使用低版本的EXP来导出高版本的数据；
3、使用低版本的IMP将数据库导入到低版本数据库中；
4、在高版本数据库上重新运行高版本的catexp.sql脚本。
但在9i中，上面的方法并不能解决问题。如果直接使用低版本EXP/IMP会出现如下错误：
EXP-00008: ORACLE error %lu encountered
ORA-00904: invalid column name
这已经是一个公布的BUG，需要等到Oracle10.0才能解决，BUG号为2261722，你可以到METALINK上去查看有关此BUG的详细信息。
BUG归BUG，我们的工作还是要做，在没有Oracle的支持之前，我们就自己解决。在Oracle9i中执行下面的SQL重建exu81rls视图即可。
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，但必须正确地使用EXP和IMP的版本：
1.总是使用IMP的版本匹配数据库的版本，如：要导入到817中，使用817的IMP工具.
2.总是使用EXP的版本匹配两个数据库中最低的版本，如：从9201往817中导入，则使用817版本的EXP工具.
⑦ 为什呢我的nvidia exprerience 不能优化游戏说我cpu不够 我给截图 配置如上
首先，楼主的处理器i7 8700K玩游戏性能肯定是够用的，不用怀疑，说是目前玩游戏这方面最好的处理器也不为过。
关于GeForce Experience不能优化游戏，可能是因为处理器太新，而NV这个驱动旧了，不能识别到新处理器的实际性能，也有可能是驱动出错，建议楼主把显卡驱动更新为NVIDIA官网最新WHQL正式版显卡驱动试试看，如果还是不能优化，那只能耐心等待这个驱动后续更新了。
⑧ geforce exprence认出来看门狗但是为什么不能优化
内存4g，xp以上系统，9800gt以上显卡才会有优化。
⑨ 如何写exp和imp脚本命令
EXP/IMP备份(导出/导入备份)
exp hely=y 说明：
USERID 用户名/口令
FULL 导出整个文件 (N)
BUFFER 数据缓冲区的大小
OWNER 所有者用户名列表
FILE 输出文件 (EXPDAT.DMP)
TABLES 表名列表
COMPRESS 导入一个范围 (Y)
RECORDLENGTH IO 记录的长度
GRANTS 导出权限 (Y)
INCTYPE 增量导出类型
INDEXES 导出索引 (Y)
RECORD 跟踪增量导出 (Y)
ROWS 导出数据行 (Y)
PARFILE 参数文件名
CONSTRAINTS 导出限制 (Y)
CONSISTENT 交叉表一致性
LOG 屏幕输出的日志文件
STATISTICS 分析对象 (ESTIMATE)
DIRECT 直接路径 (N)
TRIGGERS 导出触发器 (Y)
FEEDBACK 显示每 x 行 (0) 的进度
FILESIZE 各转储文件的最大尺寸
QUERY 选定导出表子集的子句
下列关键字仅用于可传输的表空间
TRANSPORT_TABLESPACE 导出可传输的表空间元数据 (N)
TABLESPACES 将传输的表空间列表
imp hely=y 说明：
USERID 用户名/口令
FULL 导入整个文件 (N)
BUFFER 数据缓冲区大小
FROMUSER 所有人用户名列表
FILE 输入文件 (EXPDAT.DMP)
TOUSER 用户名列表
SHOW 只列出文件内容 (N)
TABLES 表名列表
IGNORE 忽略创建错误 (N)
RECORDLENGTH IO 记录的长度
GRANTS 导入权限 (Y)
INCTYPE 增量导入类型
INDEXES 导入索引 (Y)
COMMIT 提交数组插入 (N)
ROWS 导入数据行 (Y)
PARFILE 参数文件名
LOG 屏幕输出的日志文件
CONSTRAINTS 导入限制 (Y)
DESTROY 覆盖表空间数据文件 (N)
INDEXFILE 将表/索引信息写入指定的文件
SKIP_UNUSABLE_INDEXES 跳过不可用索引的维护 (N)
ANALYZE 执行转储文件中的 ANALYZE 语句 (Y)
FEEDBACK 显示每 x 行 (0) 的进度
TOID_NOVALIDATE 跳过指定类型 id 的校验
FILESIZE 各转储文件的最大尺寸
RECALCULATE_STATISTICS 重新计算统计值 (N)
下列关键字仅用于可传输的表空间
TRANSPORT_TABLESPACE 导入可传输的表空间元数据 (N)
TABLESPACES 将要传输到数据库的表空间
DATAFILES 将要传输到数据库的数据文件
TTS_OWNERS 拥有可传输表空间集中数据的用户
导入注意事项：
(1) 数据库对象已经存在
一般情况, 导入数据前应该彻底删除目标数据下的表, 序列, 函数/过程,触发器等;
数据库对象已经存在, 按缺省的imp参数, 则会导入失败
如果用了参数ignore=y, 会把exp文件内的数据内容导入
如果表有唯一关键字的约束条件, 不合条件将不被导入
如果表没有唯一关键字的约束条件, 将引起记录重复
(2) 数据库对象有主外键约束
不符合主外键约束时, 数据会导入失败
解决办法: 先导入主表, 再导入依存表
disable目标导入对象的主外键约束, 导入数据后, 再enable它们
(3) 权限不够
如果要把A用户的数据导入B用户下, A用户需要有imp_full_database权限
(4) 导入大表( 大于80M ) 时, 存储分配失败
默认的EXP时, compress = Y, 也就是把所有的数据压缩在一个数据块上.
导入时, 如果不存在连续一个大数据块, 则会导入失败.
导出80M以上的大表时, 记得compress= N, 则不会引起这种错误.
(5) imp和exp使用的字符集不同
如果字符集不同, 导入会失败, 可以改变unix环境变量或者NT注册表里NLS_LANG相关信息.
导入完成后再改回来.
(6) imp和exp版本不能往上兼容
imp可以成功导入低版本exp生成的文件, 不能导入高版本exp生成的文件
使用方法：
例题格式及说明：
1.普通数据库全部导出和导入
exp 用户/密码@dbName file=路径.dmp full=y --还有其他的参数,看需要进行填写
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log full=y commit=y ignore=y --全部导出
$ imp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log fromuser=dbuser touser=dbuser2 --全部导入
2.指定用户全部导出
/home/oracle/proct/9.2.0.4/bin/exp userid=用户/密码 --说明：本地的数据库登入(可以指定其他数据库，则需添加@dbName)
owner=导出的用户名 file=导出路径存放目录.dmp log=导出的日志信息.log --主要：这是不能使用full=y或则会出错(默认该用户全导出)
3.文件参数导出
$ exp parfile=username.par // 在参数文件中输入所需的参数
参数文件username.par 内容
userid=username/userpassword
buffer=8192000
compress=n
grants=y
file=/oracle/test.dmp
full=y
4.制定表导出(分区表导出及条件表导出)
$ 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是分区表
$ exp scott/tiger tables=emp query=/"where job=/'salesman/' and sal/<1600/" file=/directory/scott2.dmp 或根据参数文件进行导出
5.导入（一张或多张表）
$ 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.只导出数据对象不导出数据
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log owner=user rows=n --rows=n/y说明是否导出数据行
7.分割多个文件导出和导入
$ 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.增量导出和导入
a.完全增量导出（inctype=complete） // 备份整个数据库
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log inctype=complete
b.增量型增量导出 导出上一次备份后改变的数据（inctype=incremental）。
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log inctype=incremental
c.累计型增量导出（Cumulative） 只导出自上次"完全"导出之后数据库中变化的信息。
$ exp user/pwd file=/dir/xxx.dmp log=xxx.log inctype=cumulative
d.增量导入:
$ imp usr/pwd FULL=y inctype=system/restore/inctype --(SYSTEM: 导入系统对象,RESTORE: 导入所有用户对象)
9.使用sysdba进行导出和导入
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(这时的"'"需要用到转义字符"/"):
$ exp /'sys/change_on_install@instance as sysdba/' tables=scott.emp file=/home/oracle/emp.dmp
C: 表空间导入和导出
$ imp /'usr/pwd@instance as sysdba/' tablespaces=xx transport_tablespace=y
file=xxx.dmp datafiles=xxx.dbf
2. 交互输入方式:
exp tables=scott.emp --不输入连接字符串,直接回车
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 --输入连接字符串.
3.如果是写在参数文件中,则连接字符串需要用双引号了:USERID="sys/change_on_install@instance as sysdba"
10.表空间传输（建议:10g以上使用,但我试了在9i没有找到相对应的检查表空是否传输的语句,10g 支持跨平台的表空间传输）
注意：
l.索引在待传输表空间集中而表却不在。(注意，如果表在待传输表空间集中，而索引不在并不违反自包含原则，当然如果你坚持这样传输的话，会造成目标库中该表索引丢失)。
2.分区表中只有部分分区在待传输表空间集(对于分区表，要么全部包含在待传输表空间集中，要么全不包含)。
3.待传输表空间中，对于引用完整性约束，如果约束指向的表不在待传输表空间集，则违反自包含约束；但如果不传输该约束，则与约束指向无关。
4.对于包含LOB列的表，如果表在待传输表空间集中，而Lob列不在，也是违反自包含原则的。
a.查看表空间包含那些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.检测一个表空间是否符合传输标准的方法：
SQL > exec sys.dbms_tts.transport_set_check('tablespace_name',true);
SQL > select * from sys.transport_set_violations;
c.简要使用步骤
1.设置表空间为只读（假定表空间名字为APP_Data 和APP_Index）
SQL > alter tablespace app_data read only;
SQL > alter tablespace app_index read only;
2.发出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:（或则参考我自己写的 表空间导入和导出例题）
·为了在SQL中执行EXP，USERID 必须用三个引号，在UNIX 中也必须注意避免"/"的使用
·在816 和以后，必须使用sysdba 才能操作
·这个命令在SQL中必须放置在一行（这里是因为显示问题放在了两行）
3.拷贝.dbf数据文件（以及.dmp 文件）到另一个地点，即目标数据库可以是cp(unix)或(windows)或通过ftp 传输文件（一定要在bin方式）
4.把本地的表空间设置为读写
$ alter tablespace app_data read write;
$ alter tablespace app_index read write;
5.在目标数据库附加该数据文件 (直接指定数据文件名)
(表空间不能存在，必须建立相应用户名或者用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.设置目标数据库表空间为读写
$ alter tablespace app_data read write;
$ alter tablespace app_index read write;
11.优化IMP/EXP的速度(修改参数配置文件)
EXP:
加大large_pool_size，可以提高exp 的速度
采用直接路径的方式(direct=y)，数据不需要经过内存进行整合和检查.
设置较大的buffer，如果导出大对象，小buffer 会失败。
export文件不在ORACLE 使用的驱动器上,不要export到NFS 文件系统
UNIX环境：用管道模式直接导入导出来提高imp/exp 的性能
IMP:
建立一个indexfile，在数据import完成后在建立索引
将import 文件放在不同的驱动器上
增加DB_BLOCK_BUFFERS
增加LOG_BUFFER
用非归档方式运行ORACLE：ALTER DATABASE NOARCHIVELOG;
建立大的表空间和回滚段，OFFLINE 其他回滚段，回滚段的大小为最大表的1/2
使用 COMMIT=N
使用ANALYZE=N
单用户模式导入
UNIX环境：用管道模式直接导入导出来提高imp/exp 的性能
12.通过unix/Linux PIPE管道加快exp/imp速度
步骤如下：
通过管道导出数据:
1.通过mknod -p 建立管道
$ mknod /home/exppipe p // 在目录/home下建立一个管道exppipe注意参数p
2.通过exp 和gzip 导出数据到建立的管道并压缩
$ 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.导出成功完成之后删除建立的管道
$ rm -rf /home/exppipe
4.shell脚本可以这样写(我只是写主要的)
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