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我也要
1. 登录到mysql查看当前的端口号：
show global variables like ‘port’;
2.编辑/etc/my.conf 文件添加port=3506 这样的样式 保存退出；
内容:
mysqld]
port=3506
datadir=/var/lib/mysql
socket=/var/lib/mysql/mysql.sock
user=mysql
# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks
symbolic-links=0
[mysqld_safe]
log-error=/var/log/mysqld.log
pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid
3. 重启mysqld即可；
Linux下修改MySQL端口号
但是在某些情况下，你可能需要修改MySQL的端口号，以适应特定的环境需求。本文将介绍如何在Linux系统下修改MySQL端口号。如果你的系统启用了防火墙，你需要配置防火墙以允许新的MySQL端口号通过。请注意，修改MySQL端口号后，你需要相应地更新连接MySQL的应用程序或工具中的端口号设置。希望本文对你在Linux下修改MySQL端口号有所帮助。将端口号从默认的3306修改为你想要的新端口号。现在MySQL将使用你修改后的新端口号进行通信。请根据你实际使用的防火墙工具进行相应的配置。
linux服务器如何修改mysql端口，两种方法
mysql修改端口操作
四、SVN客户端tortoiseSVN的基本功能介绍
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Jtti：linux下mysql如何修改端口号
请注意，修改MySQL的端口号后，您还需要相应地更新任何连接到MySQL的应用程序或工具的配置，以使用新的端口号进行连接。否则，这些应用程序或工具将无法与MySQL建立连接。将端口号修改为您想要使用的新端口号。确保选择一个未被其他服务使用的端口号。例如，您可以将端口号修改为。确认MySQL已经在新端口上运行。重新启动MySQL服务，以使修改后的端口号生效。您可以使用文本编辑器（如vi或nano）打开该文件。这是MySQL默认的端口号，可以根据需要修改为其他端口号。打开MySQL的配置文件。
别再拿空气标定法糊弄了！手把手教你搞定水下相机标定（附Python代码）
本文详细解析水下相机标定的关键技术，揭示传统空气标定法失效原因，并提供基于单视点模型(SVP)的完整Python解决方案。通过折射效应分析、标定板设计优化和代码实战演示，帮助读者掌握水下标定核心方法，有效提升水下视觉系统测量精度。
从Datasheet到可用的Verilog模块：手把手教你为N25Q128 SPI Flash写状态机驱动
本文详细介绍了如何从Datasheet到实现可用的Verilog模块，手把手教你为N25Q128 SPI Flash编写状态机驱动。文章涵盖SPI Flash的核心工作机制、数据手册解析方法、Verilog状态机设计实践以及调试与性能优化技巧，特别适合FPGA开发者和硬件设计工程师参考。
在linux(Centos)中Mysql的端口修改保姆级教程
* 这篇文章已经尽可能的详细，希望可以帮助到大家，如果有什么不懂的地方，欢迎在评论区留言，我会及时回复大家**
VS(QT)调用Matlab函数的方法
调试–>窗口–>异常设置–>Win32 Exceptions全部不要勾选。选择Microsoft Visual C++ 2017。将生成的.h和.lib分别放置在对应的文件夹。输入mex -setup C++输入deploytool选择。选择Realse x64。
linux下修改mysql端口号
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VIL-SLAM论文翻译:Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping
文章目录写在前面摘要1.引言2.相关工作3.系统概述4.视觉前端5.双目视觉惯性里程计A. IMU预积分因子B. 非结构化视觉因子C. 优化和边缘化6. 激光建图A. LiDAR扫描去畸变B. 帧到地图配准7. LiDAR增强的闭环A. 回环检测B. 回环约束C. 全局位姿图优化D. 重定位8. 实验结果A.平台和软件B.测试和结果C. EuRoCMAV数据集测试9.结论 写在前面 写作参考: robot L 开源代码: 开源代码链接 论文原文: 原文链接 摘要 SLAM是移动和空中机器人的一项基本任务
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MySQL是一个，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在...
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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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【退役之再次线上部署】Spring Boot + VUE + Nginx + MySQL
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php+mysql+nginx在linux上的环境部署
一直在linux上鼓捣，还没有完整在linux下配置过nginx服务器环境部署呢，这几天没什么事就部署了一下，遇到的问题也很多，现在把我的环境部署文档发出了，有什么问题大家可以一起讨论一下，希望大家采用后遇到问题多多沟通。 || 安装所需各种依赖包 sudo -s LANG=C yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpe
MySQL零基础入门：从安装配置到CRUD操作实战教程
关系型数据库是数据持久化存储的核心技术，它通过结构化表格和SQL语言管理数据，确保数据的一致性和完整性。其原理基于ACID事务和关系模型，为应用程序提供可靠的数据服务。在技术价值上，关系型数据库支撑了绝大多数Web应用、企业系统和在线交易处理。应用场景广泛，从个人博客、电商平台到金融系统都依赖其稳定运行。本文聚焦MySQL这一最流行的开源关系型数据库，通过实战演示安装部署、连接配置和基础操作，涵盖CRUD（增删改查）和SQL语句编写等核心技能，并针对连接失败、性能优化等常见问题提供排查思路，帮助初学者快速上
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