linux 安装mysql

本文提供详细的步骤指导如何在Linux环境下下载并安装MySQL服务器。包括通过rpm包进行安装、配置开机启动、设置密码等关键操作。

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下载安装rpm包

查看当前可用的mysql安装资源
[root@localhost mysql]# yum repolist enabled | grep "mysql.*-community.*"

安装
[root@localhost mysql]# yum -y install mysql-community-server
安装完成

安装成功后,将其加入开机启动
systemctl enable mysqld

启动mysql服务进程
systemctl start mysqld

设置密码
mysql_secure_installation
选择 y
输入密码

chak mysql 默认端口

  1. mysql> show global variables like 'port';  

登陆 MySQL
[root@localhost ~]# mysql -u root -p


启动mysql
systemctl start mariadb.service 或者 systemctl start mysqld.service

结束
systemctl stop mariadb.service 或者 systemctl stop mysqld.service

重启

service mysql restart(这个可以用)

systemctl restart mariadb.service 或者 systemctl restart mysqld.service

开机自启
systemctl enable mariadb.service 或者 systemctl enable mysqld.service
查看编码方式
中文乱码
修改: vi /ect/my.cnf
在文件 mysqlId 下添加
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_general_ci
保持重启mysql 服务器
service mysql restart

注意:不同linux 版本及mysql 版本设置的方法不同,包括my.cnf位置,在my.cnf中设置


内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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