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


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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