CentOS下安装MySQL

本文详细介绍了在Linux环境下安装和配置MySQL数据库的过程,包括连接服务器、下载并安装MySQL的repo源、安装mysql-server、解决权限问题、重启服务、修改root用户密码等关键步骤。

1、连接服务器(我的服务器名叫my.server)
ssh root@my.server

2、下载mysql的repo源
wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

3、下载及安装rpm包
rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

4、安装mysql-server
yum install mysql-server
在下载安装过程中会出现两个需要选择的地方都填“y”回车ok。

5、测试是否安装成功。如果直接像windows下一样输入mysql -uroot -p可能会出现一些错误(ERROR 2002 (HY000): Can‘t connect to local MySQL server through socket ‘/var/lib/mysql/mysql.sock‘ (2))
原因是mysql这个文件的权限问题,需要把这个文件的权限改为当前用户。

chown -R openscanner:openscanner /var/lib/mysql

6、重启服务重新直接登录root用户

service mysqld restart
mysql -u root

7、进入到mysql服务,也就是我们常用的mysql命令行,这时就要来修改root用户的密码。
1>选用需要修改的数据库:
use mysql;

2>更新数据表user中root用户的密码为新密码:
update user set password=password('123456') where user='root';

3>将前面所做的修改在系统中刷新生效:
flush privileges;

8、使用exit命令退出然后重新使用mysql -uroot -p 回车然后输入新密码进入mysql了。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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