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我也要
问题：
我的阿里云ecs本身有个MySQL数据库，这就导致我一开始的时候老是想解决，
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' 最重要的是解决不了，我没有想到重装，本觉得重装麻烦，其实如果一开始就重装就没有这么多问题了，
解决方法：
1：卸载原有的MySQL
参考：http://www.cnblogs.com/dreamingodd/p/5336955.html
2：安装MySQL
参考：http://blog.youkuaiyun.com/u011627980/article/details/52691799
总结：本身小问题，而贪图简单，最后发现其实是自己吃亏，浪费了时间，破坏了心情，以后当勇往直前，不要怕麻烦，怕麻烦终究成不了事情的。
阿里云ECS服务器上安装mysql 5.6
话不多说，直接进入安装讲解。 1.使用root账户，通过Xshell5远程登录阿里云服务器。 2.下载rpm包，并安装，执行命令：rpm -Uvh http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 3.执行命令yum repolist enabled | grep "mysql.*-comm
阿里云ECS云服务器--安装部署MySQL(图文)
一、连接阿里云实例 Shift键+鼠标右键； 开始中找到PowerShell 通过公网IP连接到阿里云服务器实例 安装MySQL官方的Yum Repository wget -i -c https://repo.mysql.com//mysql80-community-release-el8-1.noarch.rpm 安装 安装MySQL服务器 出现Unable to find a match: mysql-community-server 需要先执行： yum module disable m
阿里云服务器ECS安装配置mysql
我安装的是8.0版本的。1.从mysql官网上https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/ 下载 mysql80-community-release-el7-1.noarch.rpm ；2.通过命令 yum install mysql80-community-release-el7-1.noarch.rpm 结尾出现complete，表示安装mysql源完...
【阿里云】在云服务器ECS 安装MySQL、本地远程连接或宝塔连接（手动部署）
如果你是使用宝塔安装的MySQL请绕过，以下是通过命令行模式（手动部署）进行安装、配置及运行。CentOS 7.x实例安全组入方向放行22、80、443、3306端口。先来看看宝塔，未安装之前的界面。
遥感大模型的深度学习从CNN到Vision Transformer以及混合架构的演进之路
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Coding Plan：程序员真实工作的可执行编码决策框架
Coding Plan 是一种面向工程实践的编码决策方法论，它超越传统学习路径，聚焦于代码在真实业务系统中的上下文对齐、影响控制与可演进性保障。其核心在于将模糊的开发直觉转化为可度量、可验证、可协作的日常动作，涵盖目标对齐、上下文锁定、验证闭环、协作契约和演进预留五大锚点。结合2026年AI辅助编码新范式，它强调将大模型作为‘上下文翻译器’而非代码生成器，并通过分钟级工作块、技术债主动发行、可观测性前置等机制，显著提升交付确定性与系统长期健康度。本文详解该框架的底层逻辑与落地实践。
阿里云ECS部署Mysql数据库
阿里云ECS 部署Mysql 及 相关问题
ndnSIM学习笔记（一）
在接下来的一段时间要用ndnSIM来做自己的仿真网络，需要系统的学习相关内容，以下为内容记录。1.安装 1.1核心依赖（必需的） • python >= 2.6 • libsqlite3 • libcrypto++ • pkg-config • Boost lib...
阿里云ECS服务器安装Mysql全过程
一、查看服务器状态 1.确保服务器系统最新状态 yum -y update 出现如下即更新成功 Replaced: grub2.x86_64 1:2.02-0.86.3.al7.alnx grub2-tools.x86_64 1:2.02-0.86.3.al7.alnx Complete! 2.重启服务器 reboot 3.检查mysql是否已经安装 rpm -qa | grep mysql 如果已经安装的话，那就还看啥呢 没安装的小伙
1.2 从“跟网”到“构网”：技术范式的历史性转变
新型电力系统面临"双高"特征带来的稳定性挑战，促使并网控制技术从"跟网型"向"构网型"范式转变。传统跟网型变流器作为受控电流源依赖强电网，存在短路电流能力有限、易失稳等缺陷；而构网型变流器模拟同步发电机特性，作为受控电压源具备自主建立电压/频率、提供虚拟惯性、增强短路容量和改善系统阻尼四大核心能力。这一技术范式转变使变流器从电网跟随者变为构建支撑者，成为解决新能源大规模接入稳定性的关键。
WIN10环境下STK11.5（含Analyzer, EOIR, Scheduler插件）的安装与破解全攻略
本文提供了一份详细的WIN10环境下STK11.5软件及其核心插件（Analyzer, EOIR, Scheduler）的安装与破解全攻略。内容涵盖从安装包准备、系统环境检查，到基础版安装、插件部署、破解文件替换及许可证配置的完整步骤，并附有常见问题排错指南，旨在帮助用户免费搭建功能齐全的卫星仿真分析环境。
阿里云ESC安装并远程连接mysql
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【学习笔记】人群归因分数 PAF 以及combined PAF
人群归因风险比例（Population Attributable Fraction，PAF）是一个流行病学指标，它估计了在总体中，如果能消除一个特定的危险因素，能预防多少百分比的疾病或健康结果。简单来说，PAF回答的是：“如果没有这个风险因素，总体中会有多少病例是可以避免的？
阿里云ECS安装MySql数据库
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基于Simulink的基于MPC的实时ZMP约束步态优化仿真
本文完成了基于Simulink的MPC实时ZMP约束步态优化仿真，实现了：✅ 建立3D-LIPM预测模型✅ 设计带ZMP可行域约束的MPC优化器✅ 实现闭环实时求解与扰动抑制✅ 验证强鲁棒性与安全性✅ 为人形机器人野外行走、人机交互提供先进控制方案。
SIMULINK开发项目实例 1000 例专栏之第960例--基于电力系统稳定性的建模与仿真场景：-含分布式电源的配电网电压稳定性研究
间歇性与随机性：例如，太阳能依赖于日照强度，风能依赖于风速，这使得它们的输出功率具有不确定性。逆变器接口：大多数分布式电源通过逆变器接入电网，这对电网的动态响应特性产生了影响。位置分散：通常分布在用户侧或靠近负荷中心的位置。本文详细介绍了如何使用Simulink结合Simscape Electrical 构建一个用于研究含分布式电源配电网电压稳定性的模型，并提供了详细的仿真流程说明。
阿里云ECS在线安装MySQL
MySQL是一个关系型数据库管理系统，本步骤指导您如何在ECS实例上安装MySQL。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
阿里云ECS安装mysql5.7
很纠结，ecs安装mysql找了很久没找到一个相对比较合适的 执行顺序，以下为我自己按照步骤一步一步在阿里云机器上执行的命令。 linux：命令如下 1，wget http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm ，此处如果不行，浏览器中放入 “http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm” 地址直接下载，然后上传的ecs就行了。 2
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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阿里云ECS docker安装mysql
参考：Docker 安装 MySQLhttps://www.runoob.com/docker/docker-install-mysql.html 安装环境：阿里云ECS ContOS7，连接到ECS的Xshell 安装前提：系统安装好docker，并且已启动 安装步骤： 1、下拉镜像 $ docker pull mysql:5.7.16 3、查看下拉下来的镜像 ...
阿里云ecs服务器linux安装mysql
阿里云服务器ecs配置安装mysql 最重要的一步： 在阿里云服务器控制台配置安全组将mysql的端口开放，要不然导致外网连接不上 一、下载并安装mysql的YUM源 1、 下载mysql的YUM源： wget -P /home/temp http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm (wget命令：...
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