docker安装mysql

一、mysql安装
1、搜索并下载镜像

docker search mysql

在这里插入图片描述
2、拉取mysql镜像

docker pull mysql

如果要拉取指定版本的mysql可以去dockerhub官网查看Mysql的详细版本信息。
dockerhub官网
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3、查看拉取的镜像

docker images -a

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4、在指定的路径创建MySQL外部挂载目录并给予权限。

自定义你挂载目录的位置 cd /usr/etc/
自定义你要建的文件名称 mkdir mysql
自定义给予的权限 chmod 777 mysql

5、启动容器

docker run -p 3306:3306 --name mysql \
-v /usr/etc/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d \
-v /usr/etc/mysql/logs:/logs \
-v /usr/etc/mysql/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:latest

-d 后台运行
--name 给容器命名
-p 3334:80 将宿主机的端口3334映射到该容器的80端口
-v 你要挂在的目录

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6、查看容器是否启动

 docker ps -a

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7、交互式进入容器

docker exec -it mysql /bin/bash

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8、登录MySQL:密码为启动容器时设置的密码

mysql-u root -p

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9、修改密码

use mysql;
select host,user from user;
ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';
flush privileges;

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7.访问mysql
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内容概要:本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)优化极限学习机(ELM)进行时间序列预测的项目实例。项目背景指出,PSO通过模拟鸟群觅食行为进行全局优化,ELM则以其快速训练和强泛化能力著称,但对初始参数敏感。结合两者,PSO-ELM模型能显著提升时间序列预测的准确性。项目目标包括提高预测精度、降低训练时间、处理复杂非线性问题、增强模型稳定性和鲁棒性,并推动智能化预测技术的发展。面对数据质量问题、参数优化困难、计算资源消耗、模型过拟合及非线性特征等挑战,项目采取了数据预处理、PSO优化、并行计算、交叉验证等解决方案。项目特点在于高效的优化策略、快速的训练过程、强大的非线性拟合能力和广泛的适用性。; 适合人群:对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家以及有一定编程基础并希望深入了解机器学习优化算法的工程师。; 使用场景及目标:①金融市场预测,如股票走势预测;②气象预报,提高天气预测的准确性;③交通流量预测,优化交通管理;④能源需求预测,确保能源供应稳定;⑤医疗健康预测,辅助公共卫生决策。; 其他说明:文档提供了详细的模型架构描述和MATLAB代码示例,涵盖数据预处理、PSO优化、ELM训练及模型评估等关键步骤,帮助读者全面理解和实践PSO-ELM模型。
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