mysql备忘 (Ubuntu14.0.4 + mysql主从配置)

系统:ubuntu14.0.4 server

A机器(主) 15.212.56.7

B机器(从)15.212.45.2

1,进入主机器(A)mysql控制台

mysql  -uroot  -ppwd

(1)创建远程登录账户

   insert into mysql.user(Host,User,Password) values('@youHost','@youname',password('@youpwd'));

   说明:

   @youHost:机器(B)的ip 在这里是15.212.45.2

   @youname:登录名

   @youpwd:登录密码

(2) 为登录用户授权

    (1),命令:grant replication slave  on *.* to '@youname'@'Ahost' identified by 'pwd' with grant option; 

    (2),参数说明:

     *.*:是指A机器上所有数据库的所有表

     Ahost:本机的ip 即A的ip

     pwd:登录密码

   (3)命令:flush privileges;//刷新权限

ps 遇到不能远程登陆的情况可以直接到 /etc/mysql/my.conf 将bind_address注释掉

(3)配置A服务器

    1),进入/etc/mysql目录

    2),修改my.conf配置文件

          server-id=1   #设置服务器id,为1表示主服务器,注意:如果原来的配置文件中已经有这一行,就不用再添加了。
             l
og_bin=mysql-bin  #启动MySQ二进制日志系统,注意:如果原来的配置文件中已经有这一行,就不用再添加了。
             binlog-do-db=imdou8  #需要同步的数据库名,如果有多个数据库,可重复此参数,每个数据库一行
             binlog-ignore-db=mysql   #不同步mysql系统数据库

             binlog_format=row   #解决HY0000错误

      3),重启mysql服务   service mysql restart

      4),mysql -u root -ppwd   #进入mysql控制台

                输入命令:show master status 会看到一个表格:   其中有两个值 mysql-bin.000XX   和一个数字 本机的是107          

(4)配置B服务器

     1),进入/etc/mysql目录

       2),修改my.conf配置文件

             server-id=2   #设置服务器id,为1表示主服务器,注意:如果原来的配置文件中已经有这一行,就不用再添加了。
             l
og_bin=mysql-bin  #启动MySQ二进制日志系统,注意:如果原来的配置文件中已经有这一行,就不用再添加了。
             binlog-do-db=imdou8  #需要同步的数据库名,如果有多个数据库,可重复此参数,每个数据库一行
             binlog-ignore-db=mysql   #不同步mysql系统数据库

             binlog_format=row   #解决HY0000错误

       3),重启mysql服务   service mysql restart

       4),mysql -u root -ppwd   #进入mysql控制台

              输入命令 

slave stop; 

change master to master_host='Aip',master_user='youname',master_password='pwd' master_log_file='mysql-bin.000001' ,master_log_pos=107;

slave start;

            找到以下两个值如果都是yes则说明配置成功

             Slave_IO_Running: Yes

             Slave_SQL_Running: Yes

(5)测试

     进入A机器,创建一张表并插入数据 查看是否在B机器同步


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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