下面将在 Hardware (Server)、Disk I/O、Application、Oracle Database 提出 了一系列优化建议。本文档将对相关技术细节进行总结。 文档将包括如下主要内容： z Oracle Database 性能数据收集、分析和调优方法 z Application 性能数据收集、分析和调优方法 z Storage Disk I/O 性能数据收集、分析和调优方法 z HW(Server) 性能数据收集、分析和调优方法 z HW(Server)的 Capacity

可逆的数据隐藏方案相互竞争，以获取急剧分布的预测误差直方图，通常通过利用预测策略来实现，并结合旨在估计每个像素局部上下文复杂度以优化嵌入顺序的排序技术。 排序技术通过挑选出位于平滑区域的像素，大大有助于预测。 在本文中，提出了一种新颖的基于熵的排序（EBS）方案，用于可逆数据隐藏，该方案使用熵测量来表征每个图像像素的局部上下文复杂度。 此外，通过将EBS.technique扩展到二维情况，它显示了多维RDH方案的通用能力。 此外，引入了一种新的基于梯度的跟踪和加权（GBTW）pixel.pred

可逆的数据隐藏方案相互竞争，以获取急剧分布的预测误差直方图，通常通过利用预测策略来实现，并结合旨在评估每个像素局部上下文复杂度以优化嵌入顺序的排序技术。 排序技术通过挑选出位于平滑区域的像素，大大有助于预测。 在本文中，提出了一种新颖的基于熵的排序（EBS）方案，用于可逆数据隐藏，该方案使用熵测量来表征每个图像像素的局部上下文复杂度。 此外，通过将EBS.technique扩展到二维情况，它显示了多维RDH方案的通用能力。 此外，引入了一种新的基于梯度的跟踪和加权（GBTW）pixel.pred