Mysql的Root密码忘记,查看或修改的解决方法(图文介绍)

mysql密码忘了(已解决) 进入mysql的主配。 阅读详情
本篇文章是对关于Mysql中的Root密码忘记,查看或修改的解决方法进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下

首先启动命令行


1.在命令行运行:taskkill /f /im mysqld-nt.exe


下面的操作是操作mysql中bin目录下的一些程序,如果没有配置环境变量的话,需要切换到mysql的bin 目录下执行如下语句。不然无效

2.继续在命令行运行:mysqld-nt --skip-grant-tables


3.新开一个命令行运行:mysql -u root   (如果没有配置mysql的bin环境变量的话需要切换到bin目录下执行此语句)


如果不想改密码,只是想看原来的密码的话。可以在命令行执行这个语句

select host,user,password from mysql.user;//即可查看到用户和密码


如果要修改密码的话,在命令行下执行下面的语句

update mysql.user set password='这里填写你要设置的密码'  where user='root';


这里我设置了空密码。

完成这些操作后,继续在命令行运行

taskkill /f /im mysqld-nt.exe;//安全着想,先结束,因为现在这样是可以用mysql -u root 直接登录的

net start mysql;//启动mysql服务

至此,mysql的root密码遗忘解决方法就算弄完了。

我也是菜鸟,在这个过程中可能有一些低级问题存在,希望大家指点批评。找到我自己的毛病解决掉才能得到进步,让我这只菜鸟早点插上翅膀毛,我也很想飞。

解决MySQL忘记root密码问题的有效方法 您在使用MySQL时可能会遇到忘记root密码的情况,这将导致您无法访问数据库或进行管理操作。在本文中,我将介绍一种有效的方法来重置MySQL root密码。如果您遇到其他问题或需要进一步的帮助,请参考MySQL官方文档或相关的MySQL支持社区。接下来,您需要以安全模式启动MySQL服务,该模式将跳过权限验证。现在,您可以使用新密码访问MySQL数据库。成功连接到MySQL服务器后,您可以更新root用户的密码。首先,您需要停止正在运行的MySQL服务。更新密码后,您需要刷新MySQL的权限设置。 阅读详情

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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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