Python MySQLdb在Linux下的快速安装

本文指导如何通过wget下载并解压MySQL-python-1.2.3.tar.gz,使用tar命令进行解压缩,通过whereis查找并设置mysql_config路径,修改site.cfg文件中的mysql_config路径,最终使用pythonsetup.py命令构建并安装MySQL-python库。

需要:

A.gcc
B.setuptools    
解压执行 sudo easy_install.py [或者 python setup.py build   && sudo python setup.py install]
C.python-dev   在   sudo apt-get install python-dev
   否则会报异常:fatal error: Python.h: 没有那个文件或目录

步骤:
B.
$ tar xfz MySQL-python-1.2.3.tar.gz
$ cd MySQL-python-1.2.3
$whereis   mysql_config 
mysql_config: /usr/bin/mysql_config
$ vim site.cfg
修改mysql_config为mysql配置文件的路径 /usr/bin/mysql_config 
还要修改
 threadsafe = False
$ python setup.py build
$ sudo python setup.py install
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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