msyql 5.7 创建用户

本文详细介绍了在MySQL中创建用户、设置权限的过程,并提供了具体SQL语句示例,包括查询MySQL版本、创建用户、授权及刷新权限等关键步骤。

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个人博客版本
msyql各个版本之间,有细微差距,高版本的部分字段和低版本不一致,所以看清版本。

#查询mysql版本
select version();

第一步创建用户

CREATE USER 'yu'@'%' IDENTIFIED BY 'yu123456';
# %代表任何机器,如果只想在服务器上连接可以改成localhost
# ‘yu’ 代表用户名
#‘yu123456’ 代表密码改成自己的即可

授权

GRANT CREATE,SELECT, INSERT,DELETE ON yu.* TO 'yu'@'%';
GRANT ALL ON yu.* TO 'yu'@'%';
# 格式如上
# 第二部分是授权,比如select,insert,update,delete;all代表全部
# 第三部分 yu.* 前面是数据库,后面是表名,
* 代表全部。如果*.*代表所有的数据库,所有的表
# 第四部分‘yu’ 代表用户名
#第五部分‘%’ 代表host,%代表全部ip,如果指定ip,在这里写上

刷新权限

flush privileges;

这就完成了。

如果感觉有用,记得帮我点个赞,亲。

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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