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Linux-centos7下安MySQL和MySQL工具workbench

1,即MEDIUM 5.7默认会安这个插件,若没有安,则SHOW VARIABLES LIKE vali%则会返回空。 validate_password_policy MEDIUM # 强度等级,其中其值设置为0、1、2。分别对应: 【0LOW】:只检查长度。 操作workbench首先我们先使用yum执行下面命令yum install pcre-devel libglade2-devel gtkmm24-devel libgnome-devel lua-devel libzip-devel mysql-devel libglade2-devel uuid-devel pexpect配置EPEL(企业版Linux软件附加包) yum install epel-release.noarchyum repolist如果显示的信息里面有epel,则安成功。

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linux下sqlite3工具

1.介绍:sqlite3是linux上的小巧的数据库,一个文件就是一个数据库。 2.安: 要安sqlite3,以在终端提示符后运行下列命令:sudo apt-get install sqlite sqlite3检查版本sqlite3 -version3.测试 当前目录下建立test.db insert into mytable(id,name,age) values(1,张三,21)>go 查询数据:>select * from mytable>go4.图形界面(一)使用SQLite 工具 sudo apt-get install sqlitebrowser启动图形界面(系统带图形桌面)以在终端提示符后输入sqlitebrowser查询表内容:$ sqlitebroswer test.db5

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    MongoDB 安工具

    NoSQL 数据库的理论基础是CAP 理论,分别代表 Consistency(强一致性),Availability(用性),Partition Tolerance(分区容错),分布式数据系统只能满足其中两个特性 Command Prompt,进入到安目录:? 每次打开Command Prompt都需要进入到MongoDB的安目录十分麻烦,以修改Computer的Environment Variables,右击This PC->Properties,依次点击 mongodMongoDB同时启动一个HTTP服务器,监听27017端口,如果MongoDB 实例安在本地,那么在浏览器中输入:http:localhost:27017? ; –authenticationDatabase :指定创建User的数据库,在哪个数据库中创建User时,该数据库就是User的Authentication Database;五,MongoDB的工具

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    Docker安面板Portainer

    面板创建存储卷docker volume create portainer_volume新建portainer容器你需要替换 8081 为你自己想要访问面板的端口,如果使用云服务,则能需要在网络安全组中放开面板端口的公网访问权限 data portainerportainer-ce 使用Docker镜像使用Ubuntu镜像docker run -t -i ubuntu binbash现在,你应该进入了Ubuntu容器Shell,以进行你想要的操作了 ,例如我想要安CURLapt-get install -y curl

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    Docker(41)- Portainer 面板安

    Docker 图形界面管理工具,提供一个后台面板供我们操作,感觉实际工作中不常用??本地浏览器访问 8080http:localhost:8080首次进入?

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    Linuxredis,并设置访问权限,及使用工具

    拷贝至linux服务器并解压将压缩包拷贝到usrlocal目录下解压, 解压后重命名为redis三. 编译安四. 以加载配置文件的方式,启动Redis六. redis工具RedisDesktopManager1. 工具介绍及下载RedisDesktopManager是一款开源的redis工具,代码托管在github上:uglideRedisDesktopManagerRedisDesktopManager的安 工具的使用(1) 安完成后,打开,进入首页,点左下角Connect to Redis Servier?(2) 填写redis主机的ip和授权访问密码? (3) 进入界面,默认初始16个数据库,以对这些redis数据库进行相关的添加,过滤,删除等操作.附: Redis相关的常用操作指令

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    Day3.数据-- 基础

    主要是以图像来展示数据间的关系,常见的图形种类有折线图,散点图,条形图,直方图,饼图。此外在接下来课程中还会用到箱线图,热力图,蜘蛛图,表示二元变量分布和成对关系的图。 学好,不仅要会画图,更要梳理数据见的关系,以合适的方式将数据通过图形表达出来。今天我们要来了解折线图,散点图,条形图,直方图,饼图和器特点。 常见图像折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变的统计图特点:能够显示数据的变趋势,反映事物的变情况。(变)? 通过模块font_manager使用中文字体以解决。以表示两个小时内心脏每分钟跳动变为例,x轴需要加上标题“时间”,y轴“次数”,图像标题“每分钟跳动次数”,如下图所示:? (xxx.ttf),然后双击安图片中选用的是仿宋字体,simfang.ttffrom matplotlib import font_managermy_font = font_manager.FontProperties

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    数据库MapD安——GPU模式

    MapD_GPU模式安1. 创建mapd用户(以不创建,使用其它用户,需修改下面配置即) sudo useradd -U mapd3. 配置防火墙 sudo ufw disable sudo ufw enable sudo ufw allow 9092tcp  # MapD还需要9091和9093端口,参照这个添加即4. sudo reboot nvidia-smi  # 验证是否安成功? 初始MapD并启动 cd $MAPD_PATHsystemd sudo .install_mapd_systemd.sh # 之后一路回车即进入MapD主目录,打开服务 cd $MAPD_PATH ​

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    Yapi 接口平台安实践

    环境要求nodejs(7.6+)mongodb(2.6+)git安使用我们提供的 yapi-cli 工具,部署 YApi 平台是非常容易的。 执行 yapi server 启动部署程序,输入相应的配置和点击开始部署,就能完成整个网站的部署。部署完成之后,按照提示信息,执行 node{网站路径serverapp.js} 启动服务器。 在浏览器打开指定url, 点击登录输入您刚才设置的管理员邮箱,默认密码为 ymfe.org 登录系统(默认密码在个人中心修改)。 https:gitee.comzxxfireblogImagsrawmasterimg20200804144714.pngOK部署成功,安下 PM2 管理服务? cd {项目目录}yapi ls 查看版本号列表yapi update 更新到最新版本yapi update -v {Version} 更新到指定版本IDEA 安 easyYapi 插件IDEA内能无法打开插件市场下载插件包后离线安选择需要上传的类或文件夹

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    Docker快速安部署教程

    如果您计划使用(学习)Docker,但目前还没有安,且无从下手,小九为您准备了Docker快速安教程~ 图文详解,步骤清楚,一起看看吧!初始常规的安,需要经过前期下载等复杂的步骤。 在云服务器上部署 docker 预包之后,以直接参考下面的步骤~检查:在云控制台获取您的 服务器公网IP地址如果使用 Portainer,请在云控制台安全组中,检查 Inbound(入)规则 下的 TCP:9000 端口是否开启Docker 初始向导检测 Docker 安使用 SSH 连接服务器,运行下面的命令,查看 Docker 的安信息和运行状态sudo docker info sudo 查看运行容器,你会发现 Portainer 本身也是运行在容器中的 需要了解更多 Docker 的使用,请参考官方文档:Docker Documentation(opens new window)这个 以将服务器当前镜像更换为Portainer镜像,也以在当前镜像的基础通过命令安#通过命令安 Portainer​docker volume create portainer_datadocker

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    mac安Redis工具-Redis Desktop Manager

    不过它公自带一个最小的命令行式的数据库管理工具,有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形的管理工具,而且都针对REDIS做了一些优,如自动折叠带schema的key等。 项目地址: github.comuglideRedi…安方法 安brew cask : 在终端中输入下面语句 回车 ruby -e $(curl -fsSL raw.githubusercontent.comHomebrewin …) < devnull 2> devnull ; brew install caskroomcaskbrew-cask 2> devnull能会需要你的mac密码,输入即Redis Desktop Manager 安完cask之后,在终端中输入 回车 brew cask install rdm安完成后打开rdm.app 连接redis数据库也以去项目的github找最新的版本 github.comuglideRedi …有啥问题以在下面留言

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    TensorFlow:TensorBoard

    机器学习】:排名第二【Python】:排名第三【算法】:排名第四我们会再接再厉成为全网优质的技术类公众号在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优网络 针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的工具包:TensorBoard,既以显示网络结构,又以显示训练和测试过程中各层参数的变情况。 TensorBoard读的summary data有scalar,images,audio,histogram和graph。 tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.summaries_dir) train()if __name__ == __main__: tf.app.run()运行上述代码之后调用TensorBoard运行结果 EVENTS是训练参数统计显示,以看到整个训练过程中,各个参数的变换情况?GRAPH网络结构显示?HISTOGRAM训练过程参数分布情况显示?

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    PCL

    (visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的的理论,方法和技术,pcl_visualization库建立了能够快速建立原型的目的和算法对三维点云数据操作的结果 (3)一个直方图模块(pclhistogramvisualizer)的二维图;?(4)大量的几何和颜色处理pcl::PointCloud datasets? (5)a pcl::RangeImage 模块?. 1. class pcl::visualization::CloudViewer 类CloudViewer实现创建点云的窗口,以及相关的功能 Public Member FunctionsCloudViewer ColorCloud::ConstPtr &cloud, const std::string &cloudname=cloud)窗口显示cloud对应的点云,考虑到多个点云用键值cloudname

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    PLA

    PLA0.说在前面1.实现2.作者的话0.说在前面之前Perceptron Learning Algorithm这篇文章详细讲了感知机PLA算法。 前两天买了本统计学习方法,今天早上看了两章,其中第二章就是这个PLA,跟李老师的课程讲的基本一致,本节主要通过python实现这个感知机算法,并通过matlibplot图形,以及终端打印出下图结果 【导包】分别用于矩阵,表格数据打印,数据。 import numpy as npfrom prettytable import PrettyTablefrom matplotlib import pyplot as plt【初始】# 原始数据data , ]# shape=(3,2)X = np.array(data)print(X)# shape=(3,1)y = np.array()# 设a=1,b=0,w为shape=(2,1)a=1# 初始

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    tSNE

    t-SNE是一种用于探索高维数据的非线性降维算法,非常适合将高维数据降到二维或者三维,在使用散点图等基本图表进行。 2)SNE在低维空间构建这些点的概率分布,使得这两个概率之间尽能的相似。t-SNE的不足之处1)t-SNE倾向于保存局部特征,对于维度很高的数据集是不能完全映射到二维和三维空间的。 绘制t-SNE图R中Rtsne包Rtsne()函数能够实现对数据降维,结合geom_point()实现library(Rtsne) # Load packagelibrary(ggplot2)library

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    tensorboardX

    tensorboardX是基于tensorboard所做的一个用于pytorch数据的一款工具。以支持标量、图像、音频、文本、pytorch中搭建的网络结构等等。 安:pip install tensorboardX绘制标量简单实例:from tensorboardX import SummaryWriterwriter = SummaryWriter(log) 以看到这是我们创建的a和b的标量。

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    pyecharts

    pyecharts中的常用工具。 opts.TitleOpts( title=effect_scatter2, subtitle=副标题 )) effect_scatter.render() funnel = Funnel()funnel.add( 用户转

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    TensorBoard

    我们将主要介绍Pytorch的如下中阶API数据管道模型层损失函数TensorBoard如果把模型比作一个房子,那么中阶API就是【模型之墙】。本节我们介绍TensorBoard模型结构:writer.add_graph指标变:writer.add_scalar参数分布:writer.add_histogram原始图像:writer.add_image 注意,writer.add_scalar仅能对标量的值的变进行。因此它一般用于对loss和metric的变进行分析。 三,参数分布 如果需要对模型的参数(一般非标量)在训练过程中的变进行以使用 writer.add_histogram。它能够观测张量值分布的直方图随训练步骤的变趋势。 四,原始图像 如果我们做图像相关的任务,也以将原始的图片在tensorboard中进行展示。如果只写入一张图片信息,以使用writer.add_image。

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    Kafka

    Kafka是开源事件流软件,允许您构建事件驱动系统。虽然有其他指南,但我希望专注于Kafka背后的主要概念。这样,当你阅读其他指南时,你会感到更自信。 有那个,让我们开始! > A service listening to messages and consuming them◆ 主题 Topic主题是生产者以发送消息的地址。其他服务以倾听这些主题。? 您仍然以为每个订购用户消息。? > Zookeeper maintaining a set of nodes如果我们有两个主题,每个主题都有两个分区,这是我们之前能以前的。请注意,分区与现在的主题相同。? 希望这些能帮助您询问哪些问题,以便询问。本文中的每个原则上都有令人难以置信的指南。

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    Python | 风玫瑰图示例

    風速分佈爲16個方向theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 獲取16個方向的角度值width = np.pi N # 繪製扇型的寬度,以自行調整

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