容器mysql安装访问

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原创 最新推荐文章于 2026-03-07 00:23:27 发布 198 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Docker安装并使用Mysql（可用详细） 4、进入mysql容器—并登陆mysql。一个容器＝完整Linux。 阅读详情

[root@corpse network-scripts]# docker pull  hub.c.163.com/library/mysql

[root@corpse network-scripts]# docker images

REPOSITORY                              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
tomcat                                  v1                  64fd9afbf143        21 hours ago        648MB
test/spingboot1110                      latest              312eec2dd274        7 weeks ago         710MB
gsdx/agent                              tomcat9.0.39        960a15ca721d        8 weeks ago         711MB
tomcat                                  latest              35064a4fcc93        2 months ago        648MB
hello-world                             latest              bf756fb1ae65        12 months ago       13.3kB
sonamsamdupkhangsar/springboot-docker   latest              a0e068c5fa83        2 years ago         698MB
hub.c.163.com/library/mysql             latest              9e64176cd8a2        3 years ago         407MB
 

[root@corpse network-scripts]# docker history hub.c.163.com/library/mysql
IMAGE               CREATED             CREATED BY                                      SIZE                COMMENT
9e64176cd8a2        3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  CMD ["mysqld"]               0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  EXPOSE 3306/tcp              0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  ENTRYPOINT ["docker-entry…   0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c ln -s usr/local/bin/docker-entryp…   34B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop) COPY file:5453fdbdb142b28e…   6.03kB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  VOLUME [/var/lib/mysql]      0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c sed -Ei 's/^(bind-address|log)/#&…   1.23kB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c {   echo mysql-community-server m…   240MB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c echo "deb http://repo.mysql.com/a…   55B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  ENV MYSQL_VERSION=5.7.18-…   0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  ENV MYSQL_MAJOR=5.7          0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c set -ex;  key='A4A9406876FCBD3C45…   20.8kB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c apt-get update && apt-get install…   38.7MB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c mkdir /docker-entrypoint-initdb.d    0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c set -x  && apt-get update && apt-…   4.58MB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  ENV GOSU_VERSION=1.7         0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c groupadd -r mysql && useradd -r -…   330kB
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop)  CMD ["/bin/bash"]            0B
<missing>           3 years ago         /bin/sh -c #(nop) ADD file:712c48086043553b8…   123MB

[root@corpse network-scripts]# docker run -itd  --name=mysql5718  -p 3309:3306 -v /data/mysql:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 hub.c.163.com/library/mysql
be5fa4444d5aa0cc5765de0fbfd025a6b470185acbe3030dc6e6e8c87ead4f5a
[root@corpse network-scripts]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                         COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES
be5fa4444d5a        hub.c.163.com/library/mysql   "docker-entrypoint.s…"   4 seconds ago       Up 2 seconds        0.0.0.0:3309->3306/tcp              mysql5718
 

[root@corpse /]#mysql  -uroot -p123456 -h192.168.149.203  -P3309
mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
+--------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> create database  cooldb
    -> ;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| cooldb             |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
+--------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> use cooldb;
Database changed
mysql> show tables ;
Empty set (0.00 sec)

mysql> create table  cool_z (id int(10),name varchar(10));
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into   cool_z (id,name) values(10,'co');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select * from cool_z;
+------+------+
| id   | name |
+------+------+
|   10 | co   |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
 

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Docker下安装mysql，使用DBeager连接mysql Docker下安装mysql前言一、安装Mysql1.查询mysql2.安装mysql3.查看镜像4.创建mysql_docker文件夹5.启动mysql容器6.查看mysql容器是否开启7.进入到mysql容器8.登录mysql9.开启远程访问权限二、使用DBeager连接mysql1.打开DBeaver软件，点击MySQL创建数据库连接2.配置常规2.连接ssh 前言 提示：在Docker下安装mysql，首先确认一下自己是否已经安装Docker，Docker传送门：https://blog.csdn 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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