mysql编译安装与配置

RSA算法详解:万字文章详解RSA的加密与解密 为了彻彻底底的研究明白RSA算法,真的是。。煞(lei)费(si)苦(wo)心(le),首先我希望自己前前后后、彻彻底底的琢磨明白,其次我也希望我把他分享出来以后,大家都能读得懂,这篇文章真的是我迄今为止写的又臭又长的一篇文章了,但是我能保证的是,你读完了以后,绝对不会再问RSA是啥玩意儿了。。 阅读详情

一、Mysql获取

#wget http://mirrors.sohu.com/mysql/MySQL-5.6/mysql-5.6.24.tar.gz 

# tar xzvf mysql-5.6.24.tar.gz

#cd mysql-5.6.24

 

二、mysql安装

2.1   先查询mysql用户和组是否存在,如不存在执行下面语句

# id mysql         

# groupadd -g 27 mysql

# useradd -u 27 -g mysql -s /sbin/nologin-M mysql

 

2.2 检查安装编译时所需的软件包

可以通过rpm-qa|grep name来验证以下软件包是否已全部安装

cmake make gcc gcc-c++ ncurses-devel bison

若缺少相关软件包,则使用yum –y install方式安装

 

2.3 创建mysql目录

(注:由于我下阶段是进行主从复制,故用mysql-m以示区分主从)

# mkdir -p /usr/local/mysql-m /usr/local/mysql-m/etc /opt/database-m /var/run/mysql-m/var/log/mysql-m

# chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql-m/opt/database-m /var/run/mysql-m /var/log/mysql-m

 

2.4 cmake编译安装    

#cmake \

-DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr/local/mysql-m\

-DMYSQL_DATADIR:PATH=/opt/database-m \

-DSYSCONFDIR:PATH=/usr/local/mysql-m/etc \

-DMYSQL_TCP_PORT=3307 \

-DWITH_DEBUG:BOOL=on

#make; make install

 

2.5 配置文件

#Vim /usr/local/mysql-m/etc/my.cnf

[mysql]

socket=/var/run/mysql-m/mysql-m.sock

 

[mysqld]

user=mysql

port=3307

basedir=/usr/local/mysql-m

datadir=/opt/database-m

socket=/var/run/mysql-m/mysql-m.sock

pid-file=/var/run/mysql-m/mysql-m.pid

 

[mysqld_safe]

log-error=/var/log/mysql-m/mysql-m-error.log

 

 

#cp/usr/local/mysql-m/support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysql-m

#vim /etc/rc.d/init.d/mysql-m                          #修改conf=/usr/local/mysql-m/etc/my.cnf保存退出


2.6 数据库安装

#/usr/local/mysql-m/scripts/mysql_install_db--basedir=/usr/local/mysql-m --datadir=/opt/database-m --user=mysql

 

2.7 启动服务

#chkconfig --add mysql-m

# service mysql-m start

#lsof -i:3307                   #服务端口已开启

COMMAND  PID  USER   FD  TYPE   DEVICE SIZE NODE NAME

mysqld 18308 mysql   10u  IPv4 11444324       TCP *:tns-server (LISTEN)

 

基于TKVA与深度学习的量子点微型光谱仪光谱重建改进算法研究 本文提出了一种融合深度学习的改进TKVA算法(TKVA-DL),用于提升量子点微型光谱仪的光谱重建精度。该方法创新性地结合深度先验网络与注意力机制,通过自适应学习光谱隐式先验替代传统固定正则化项,并动态加权探测器响应通道。实验表明,所提方法在仿真和实测数据上均显著优于传统TKVA及主流深度学习算法,RMSE降低35%,PSNR提升4.2 dB,同时保持物理可解释性。完整MATLAB实现验证了方法的有效性与可复现性,为微型光谱仪的高精度重建提供了新思路。 关键词:量子点微型光谱仪;光谱重建;Tikhonov正 阅读详情

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