不小心改了xampp默认mysql数据库root密码,该如何恢复

本文分享了作者在修改XAMPP中MySQL数据库root密码后遇到的问题及解决过程,详细介绍了彻底卸载并重新安装XAMPP的步骤,避免因密码修改带来的困扰。

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       这段是废话,可以不看,问题解决直接从第二段开始。最近在看一个前端全栈工程师的课程,其中一节是用PHP做后台,无奈只能跟着学一点,老实说,其实我还是更喜欢JAVA的。但是课程需要,就简单学一点,为了方便,直接安装了XAMPP,但但但是,一天手贱修改了默认mysql数据库root密码,在恢复过程中几乎尝试了了网上所有的方法,但都不好使,所以整理这篇文章,帮助和我同样手贱的同学们,下面直接进入正题啦。

       1、在phpmyadmin下有一个config.inc.php的文件,该文件是配置你的php后台连接数据库的文件,网上大多数方法也是介绍改这个配置文件,但我亲测没用。

       2、改配置文件,重启服务,重启软件都不好使,当然就想到了卸载软件重装啦,但这里还有一个坑,直接uninstall和丢回收站都是没用的,你必须把所有痕迹都擦干净,接下来讲如何用命令行把xampp卸载干净。

       (1)先把应用程序直接丢进废纸篓,再清空废纸篓

       (2)执行 sudo find / -name xampp,这个命令可以帮你找到相关文件的路径

      

       (3)打开访达,同时按下command+shift+G,在弹出框中输入相关文件路径,回车,就可以找到相关文件了,然后把整个相关文件都删掉

      

       (4)重新安装xampp,谨记,这次一定不要再手贱修改root用户的密码了

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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