django开发连接Mysql报错1045或08001问题处理方法

VFIO框架源码分析(二十一)- IOMMUFD 模式下的 DMA 映射机制 在虚拟化 I/O 的世界里,无论上层管理面(如对象模型、设备绑定)如何重构,数据面最核心的任务始终未变——DMA 映射(DMA Mapping)。即如何建立 Guest Physical Address (GPA) 到 Host Physical Address (HPA) 的映射关系,并将其填入 IOMMU 的硬件页表中,使得直通设备能够正确访问虚拟机内存。在 Legacy VFIO (Type1) 时代,这一职责由承担,它通过ioctl 操作 Container。 阅读详情

存在问题:
django开发过程中,连接mysql数据库一直报错,如下:
在这里插入图片描述
或
在这里插入图片描述
网上搜索各种解决办法均无效(类似加密方式、配置方式等)


解决方案:

  1. 查看mysql版本,为8.0.26
    在这里插入图片描述
  2. django开发中,发现驱动配置太低,没找到匹配驱动
    在这里插入图片描述
  3. 重新安装低版本mysql(5.5.35版本MIS)
    官网下载:mysql-installer-community-5.5.35.0.msi
    并按照如下删除安装Mysql方法
    https://blog.youkuaiyun.com/weixin_56952690/article/details/129678685
    注:删除时一定要多检查几次,确保文件、服务、注册表等中所有mysql相关都要删除。
  4. 安装完成后配置环境变量
    在这里插入图片描述
  5. cmd中查看安装情况
    在这里插入图片描述
  6. 重新尝试django数据库连接,选择5.1版本的驱动,连接成功
    在这里插入图片描述
【Python深度学习】做深度学习训练时,如果数据集太大,无法一次性加载进GPU,应该如何做? 方法核心思想优点缺点适用场景实现复杂度小批量训练(Mini-Batch Training)与数据加载器(DataLoader)将数据集划分为小批量,每次只加载一个小批量到GPU中进行训练。- 易于实现- 是深度学习的标准做法- 支持多进程加载- 内存可能成为瓶颈- 需要调整批量大小避免内存不足适用于大部分场景低数据分片与分布式训练(Data Sharding & Distributed Training)将数据集分片,每个GPU或节点处理其中一部分数据,分布式训练。 阅读详情

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用自己的话说出来才算理解,用自己的方法做到才算会用 2401

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coberup
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