mysql 笔记

mysql配置主从复制的时候,不能将server-id设置成非数字,这样会导致mysqld启动失败。

mysql重启的时候,自动会释放锁(这个锁应该是位于内存的)

执行sql脚本:source /home/mosmith/test.sql

创建数据库/表的时候指定字符编码:create database test default character set utf8 collate utf8_general_ci

debian上通过apt-get 来安装mysql5.6的话,那么配置用户的配置文件将会存放于/etc/mysql/my.cnf而不是/etc/my.cnf

mysql忘记密码:修改配置文件在[mysqld]下面加一行skip-grant-tables然后service mysql restart,再次进入root 将不需要密码,这时候进行修改mysql.user表即可。

mysql查看日志文件位置:show variables like '%log%'

mysql 配置主从复制:

Master主机上:

1、创建复制用户,从机通过这个帐号登录主机同步数据。(这里比较粗糙,有安全隐患)

grant all privileges on *.* to 'replicate'@'%' identified by 'password';
flush privileges;

2、启用主机的Master模式:修改配置文件my.cnf,在[mysqld]下增加以下两项:

·[mysqld]
....
log-bin=mysql-bin
server-id=1

3、重启服务:

service mysql restart # for redhat
/etc/init.d/mysql restart # for debian

4、登录mysql并查看master状态:

# show master status
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000002 |      296 |              |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+

5、现在开始不要写数据库了,不然上面的position信息会改变,下面设置从机的同步配置时候需要用到。

Slaver从机上:

1、修改my.cnf配置,增加以下两项:

[mysqld]
...
server-id=111

2、重启服务:

service mysql restart

3、设置同步主机配置:

stop slave;
change master to master_host='192.168.1.2',master_user='replicate',master_password='password',master_log_file=''mysql-bin.000002',master_log_pos='296';
start slave

4、查看同步状态:

show slave status\G

如果发现无法同步或者状态有错误信息,请查看日志。一般需要检查网络是否能连通。一切正常的话,主机端的写操作将同步到从机端。

转载于:https://www.cnblogs.com/mosmith/p/5398669.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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