Docker安装MySQL

本文介绍了如何使用Docker安装MySQL,包括从Docker Hub拉取指定版本的MySQL镜像,创建并配置MySQL容器,设置自启动选项,以及如何管理和卸载MySQL容器。步骤详细,适合Docker新手参考。

拉取镜像

MySQL 镜像库地址:https://hub.docker.com/_/mysql?tab=tags
通过 Sort by 查看其他版本的 MySQL,默认是最新版本 mysql:latest

docker pull mysql:5.7

创建MySQL容器

#创建容器内在本地的映射文件夹
mkdir -p /root/mysql/data /root/mysql/logs /root/mysql/conf
#安装
docker run -p 3306:3306 --name mymysql -v /root/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /root/mysql/logs:/logs -v /root/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=666666 -d mysql:5.7

-p 3306:3306
将容器的 3306 端口映射到主机的 3306 端口
-v /root/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d
将主机/root/mysql/conf目录下的my.cnf 挂载到容器的 /etc/mysql/my.cnf
-v /root/mysql/logs:/logs
将主机/root/mysql/logs目录挂载到容器的 /logs
-v /root/mysql/data:/var/lib/mysql
将主机/root/mysql/data目录挂载到容器的 /var/lib/mysql
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
初始化 root 用户的密码

设置自启动

#设置自启动
docker update --restart=always 容器id
#进入Mysql容器
docker exec -it 容器id /bin/bash
#登录
mysql -u root -p

卸载MySQL容器

#查看docker镜像
docker ps
#停止镜像 docker stop CONTAINER ID
docker stop ca1f04f0707
#删除镜像 docker rm CONTAINER ID
docker rm ca1f04f0707
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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