编译安装mysql-5.5.12


#yum -y install cmake gcc gcc-c++ ncurses-devel bison openssl-devel zlib-devel
常用的选项有下边这些:
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql \
#安装目录
-DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql/data \
#数据库存放目录
-DMYSQL_UNIX_ADDR=/usr/local/mysql/data/mysql.sock \
#Unix socket 文件路径
-DWITH_MYISAM_STORAGE_ENGINE=1 \
#安装 myisam 存储引擎
-DWITH_INNOBASE_STORAGE_ENGINE=1 \
#安装 innodb 存储引擎
-DWITH_ARCHIVE_STORAGE_ENGINE=1 \
#安装 archive 存储引擎
-DWITH_BLACKHOLE_STORAGE_ENGINE=1 \
#安装 blackhole 存储引擎
-DWITH_PARTITION_STORAGE_ENGINE=1 \
#安装数据库分区
-DENABLED_LOCAL_INFILE=1 \
#允许从本地导入数据
-DWITH_READLINE=1 \
#快捷键功能
-DWITH_SSL=yes \
#支持 SSL
-DDEFAULT_CHARSET=utf8 \
#使用 utf8 字符
-DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci \
#校验字符
-DEXTRA_CHARSETS=all \
#安装所有扩展字符集
-DMYSQL_TCP_PORT=3306 \         
#MySQL 监听端口
# cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql -DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql/data -DMYSQL_UNIX_ADDR=/usr/local/mysql/data/mysql.sock -DWITH_MYISAM_STORAGE_ENGINE=1 -DWITH_PARTITION_STORAGE_ENGINE=1 -DDEFAULT_CHARSET=utf8 -DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci -DMYSQL_TCP_PORT=3306

#make && make install

ps:
重新编译时需要
#make clean
#rm -f CMakeCache.txt

# useradd -M -s /sbin/nologin mysql
# chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql/
# cd /usr/local/mysql/
#cp support-files/my-medium.cnf  /etc/my.cnf
# scripts/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/usr/local/mysql/data
出现这个错误latin1_swedish_ci' is not valid for CHARACTER SET 'utf8' 原因是因为编译的时候没有加DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci 选项
# chown -R root .
# chown -R mysql data/
# cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld
# ll /etc/init.d/mysqld   //查看是否具有x权限
-rwxr-xr-x. 1 root root 10650 Sep 21 15:41 /etc/init.d/mysqld
# chkconfig mysqld on
# /etc/init.d/mysqld start
Starting MySQL..... SUCCESS! 
# echo "export PATH=\$PATH:/usr/local/mysql/bin" >> ~/.bash_profile
# source ~/.bash_profile 
# mysql_secure_installation  //可以直接开始mysql的初始化了,到这里mysql的编译就基本上完成了

转载于:https://my.oschina.net/sansom/blog/121442

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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