MySQL5.7用户权限管理

本文介绍了MySQL5.7中的用户权限管理,包括如何进入用户管理库、查看和修改用户、创建与删除用户,以及详细阐述了权限的查看、授权和撤销操作。此外,还提及了如何在创建用户的同时进行权限分配。

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MySQL5.7用户即权限管理

MySQL5.7修改了很多新特性, 特别是在用户管理方面, 已经截然不同.
注释:
    部分新特性
        # mysql_native_password详解
        mysql.user表新增plugin列,且若某账户该字段值为空则账户不能使用。从低版本MySQL升级至MySQL5.7时要注意该问题,且建议DBA将使用mysql_old_password插件的账户替换为使用 mysql_native_password插件。
        意为者设置账户后,要用update user set plugin="mysql_native_password"; 来设置一下.
    
        特别提醒注意的一点是,新版的mysql数据库下的user表中已经没有Password字段了
        而是将加密后的用户密码存储于 authentication_string 字段,这就意味着,设置密码时要用这个字段来指定密码.
        
每次创建新用户必须刷新权限表:
     flush privileges;
mysql 新设置用户或更改密码后需用flush privileges刷新MySQL的系统权限相关表,否则会出现拒绝访问,还有一种方法,就是重新启动mysql服务器,来使新设置生效
  • 部分参数解释
user: 登录的用户名
host: 指定可以访问的地址 %为任意地址
authentication_string: 登录密码

privileges: 权限,可指定,SELECT, INSERT, UPDATE,CREATE....之类的.对库或表的权限,ALL代表所有权限.
databasename.tablename: 指定权限针对XX库下的XX表; databasename.*代表整个库; *.*代表整个MySQL.




### 深度相机与彩色相机对齐方法 (D2C) #### 理论基础 为了实现深度相机与彩色相机之间的有效对齐,需要考虑两者的几何关系和时间同步。校准过程主要包括内外参数估计、畸变矫正以及最终的空间变换矩阵求解[^1]。 #### 实现步骤 ##### 数据收集 获取一组由同一场景下的深度图像和对应的RGB图像组成的配对样本集。这些样本应尽可能覆盖整个视场范围,并包含不同距离和平面角度的对象实例。 ##### 内外参标定 利用标准棋盘格或其他已知模式作为参照物来执行单独的内部参数(焦距f_x,f_y; 主点坐标c_x,c_y)和外部旋转平移向量(R,t) 的估算工作。这一步骤可以借助OpenCV库中的`cv::calibrateCamera()`函数完成[^3]。 ```cpp // C++ code snippet using OpenCV for camera calibration std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints; std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints; bool success = cv::calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, K, distCoeffs, rvecs, tvecs); if (!success){ std::cerr << "Calibration failed." << std::endl; } ``` ##### 畸变修正 根据上一步得到的结果调整原始图片以消除镜头引起的失真效应。具体来说就是应用反向映射算法将理想位置上的像素值重新分配给实际观测到的位置。 ##### 变换矩阵计算 当两个摄像机都经过充分校正之后,则可通过共同观察某些特征点的方式建立两者间的刚体转换模型——即寻找能够使一对对应点之间误差最小化的R|t组合。该操作同样可以在OpenCV框架下轻松达成: ```python import numpy as np import cv2 # Assuming we have matched points from both cameras stored in pts_depth and pts_rgb lists. E, mask = cv2.findEssentialMat(pts_depth, pts_rgb, focal=K[0][0], pp=(K[0][2], K[1][2])) _, R, t, _ = cv2.recoverPose(E, pts_depth, pts_rgb, focal=K[0][0], pp=(K[0][2], K[1][2])) transformation_matrix = np.hstack((R, t)) print(f"Transformation matrix:\n{transformation_matrix}") ``` 上述代码片段展示了如何使用Python版本的OpenCV来进行本质矩阵E及其分解后的旋转矩阵R和平移矢量t的计算。最后构建了一个4×4大小的整体变换阵列用于后续处理阶段。 #### 应用案例 一旦完成了以上所有准备工作,在实际部署过程中就可以依靠预先训练好的神经网络或者其他机器学习工具辅助完成更复杂的任务,比如三维重建或是增强现实效果渲染等[^2]。
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