Ubuntu下安装MySQL及简单操作

Allegro格式PCB转换成Pads操作指导 变量:AEX_BIN_ROOT 值:D: MentorGraphics>PADSVX1.2>SDD_HOME>translators>win32bin (值:软件按装的位置,可以是9.5版本,也可以是VX1.0等不同的版本)。变量:HOME 值:C:Users>win7>AppData>Roaming>SPB_Data (这个值是allegro快捷键存放位置器,也可以随意放置在那个盘,我们可以采用默认的路径)。第4步:打开 PADSLayout软件,然后选择导入文件,选择刚刚处理的 allegro文件。 阅读详情

Ubuntu上安装MySQL非常简单只需要几条命令就可以完成。

1. sudo apt-get install mysql-server

2. apt-get isntall mysql-client

3.  sudo apt-get install libmysqlclient-dev

安装过程中会提示设置密码什么的,注意设置了不要忘了,安装完成之后可以使用如下命令来检查是否安装成功:

sudo netstat -tap | grep mysql

通过上述命令检查之后,如果看到有mysql 的socket处于 listen 状态则表示安装成功。

登陆mysql数据库可以通过如下命令:

mysql -u root -p

-u 表示选择登陆的用户名, -p 表示登陆的用户密码,上面命令输入之后会提示输入密码,此时输入密码就可以登录到mysql。

然后通过 show databases; 就可以查看当前的数据库。

我们选择 mysql数据库就行下一步操作,使用use mysql 命令,显示当前数据库的表单:show tables

写一个简单的程序来访问该数据库,实现 show tables 功能:

#include <mysql/mysql.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main() 
{
    MYSQL *conn;
    MYSQL_RES *res;
    MYSQL_ROW row;
    char server[] = "localhost";
    char user[] = "root";
    char password[] = "mima";
    char database[] = "mysql";
    
    conn = mysql_init(NULL);
    
    if (!mysql_real_connect(conn, server,user, password, database, 0, NULL, 0)) 
    {
        fprintf(stderr, "%s\n", mysql_error(conn));
        exit(1);
    }
    
    if (mysql_query(conn, "show tables")) 
    {
        fprintf(stderr, "%s\n", mysql_error(conn));
        exit(1);
    }
    
    res = mysql_use_result(conn);
    
    printf("MySQL Tables in mysql database:\n");
    
    while ((row = mysql_fetch_row(res)) != NULL)
    {
        printf("%s \n", row[0]);
    }
    
    mysql_free_result(res);
    mysql_close(conn);
    
    printf("finish! \n");
    return 0;
}

编译代码的时候需要链接mysql的库,可以通过如下方式编译:

g++ -Wall mysql_test.cpp -o mysql_test -lmsqlclient

然后运行编译好的代码:

可见结果和使用SQL语句 show tables 是一样的。

make it simple, make it happen

更多Ubuntu相关信息见Ubuntu 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=2

本文永久更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133128.htm

Nature Communications|马兰戈尼效应构建空心金字塔微阵列制备高灵敏度柔性电容式压力传感器(健康监测/柔性压力传感/柔性电子/人机交互) 三维(3D)微结构因其在柔软性、轻质化、对3D表面的贴合性和可压缩性方面的显著优势,已经在生物医学监测、人机接口、机器人触觉和微型飞行器等领域引起了广泛关注。柔性电容式压力传感器(CPSs),由两片平行板组成,中间夹着一层软介电薄膜,具有设备构造简单、高灵敏度和快速响应速度等众多吸引人的优点。结构化介电层的三维机械设计在决定传感器性能方面起着至关重要的作用,如灵敏度(这是压力传感器的关键特性,因为它决定了感知微小压力和获取更多细节的能力,如轻柔触摸和脉搏检测)。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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码农小庄
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