卸载Linux自带的MariaDB操作过程

安装及配置

1、下载安装包mysql-version-linux-glibc2.5-x86_64.tar(可前往官网自行下载:http://dev.mysql.com/downloads/mysql/)

2、卸载系统自带的MariaDB
打开Terminal终端:

# rpm -qa|grep mariadb  //查询出来已安装的mariadb

# rpm -e --nodeps 文件名  //卸载mariadb,文件名为上述命令查询出来的文件
3、删除etc目录下的my.cnf

# rm /etc/my.cnf

4、执行以下命令来创建mysql用户组

# groupadd mysql

5、执行以下命令来创建一个用户名为mysql的用户并加入mysql用户组

# useradd -g mysql mysql

6、将下载的压缩包放到 /usr/local/ 目录下(通过mv 要移动的文件  /usr/local/)

7、解压安装包

# tar -zxvf mysql-5.7.17-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz

8、将解压好的文件夹重命名为mysql

# mv 解压出来的文件夹名 mysql

9、进入安装mysql软件目录

# cd /usr/local/mysql

修改当前目录拥有着为mysql用户

# chown -R mysql:mysql ./       

安装autoconf库

命令: yum -y install autoconf   //此包安装时会安装Data:Dumper模块

# chown -R mysql:mysql data 修改当前data目录的拥有者为mysql用户

安装数据库

# cd /usr/local/mysql/bin/

# ./mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data/

# /usr/local/mysql/bin/mysqld initialize  --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data/

到此数据库安装完毕!

### 使用人工智能进行MIMO信道估计的方法研究 #### 深度学习在MIMO信道估计中的应用背景 为了评估模型在不同信道环境下的适应性,可以设计一系列信道模型,包括高斯信道、瑞利衰落信道、莱斯衰落信道等,并在每种信道模型下测试模型的性能。深度学习模型需要证明其在各种信道模型下都有良好的估计性能[^1]。 #### 基于深度学习的时频空联合信道外推方法 大规模MIMO系统的时频空联合信道外推方法被深入研究,分析了深度学习在此类问题上的优势。根据不同应用场景下的信道外推原理,探讨了各个场景下基于深度学习的信道外推问题及其共性问题。利用信道数据在时频空域的全局相关性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的时频空域联合信道外推方法。该方法还特别关注多路并行上行到下行信道预测,在此背景下设计了专门用于多域联合信道外推的神经网络架构[^2]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1)) return model ``` #### 实验验证比较 实验结果显示,无论是单一信道还是整体系统表现,实用估计器和神经网络估计器均超越传统线性插值技术。具体而言,通过MATLAB编写代码并执行在线CNN训练流程,最终得到各类信道估计的平均平方误差(MSE),并通过图表直观展示单个信道估计效果及实际信道响应情况[^3]。 #### 稀疏贝叶斯学习框架时变参数追踪 一种创新性的解决方案是采用稀疏贝叶斯学习(SBL)框架结合降维卡尔曼滤波算法来处理时变特性显著的大规模MIMO信道建模难题。这种方法不仅能够有效捕捉信道随时间的变化规律,而且提高了计算效率和精度[^4]。 #### CSI反馈机制优化 针对无线通信中至关重要的信道状态信息(CSI)反馈环节,有研究表明可以通过构建特定类型的深度学习模型——如CSiNet——来进行高效压缩感知编码,从而减少传输开销的同时保持较高的重建质量[^5]。
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