当前位置: 首页 > news >正文

1.2 学习环境准备


文章目录

  • 1.MariaDB简介
  • 2.MariaDB服务端和客户端安装


1.MariaDB简介

因为MariaDB作为MySQL的延申,其包含MySQL所有的有点,并且其包含了更丰富的特性。比如微秒的支持、线程池、子查询优化、组提交、进度报告等;

所以我们接下来将已MariaDB作为MySQL的代替,学习MySQL数据库的基础内容,当然其他更多高级功能,将是你正式工作后进行拓展延申进行学习的部分,你不可能在短时间内成为一名数据库大佬,这需要很多的时间,当你选择程序员这条路的时候,如果你不想被这个行业淘汰,那么你就一定要一直学习下去;

2.MariaDB服务端和客户端安装

在码云中下载压缩包解压后,可以得到一个MariaDB的安装程序,以及一个注册码,注册码在下一节的可视化工具中会用到;
在这里插入图片描述

  1. 双击安装程序后打开, 一直下一步,红框处不做更改直接下一步
    在这里插入图片描述

  2. 如果你能保证你不会忘记自己的密码,并且在后续的项目中,可以将数据库的密码连接正确,那么你可以自己设置,否则密码填写一定要root,保持一致,不然会影响之后的项目,导致数据库连接错误

在这里插入图片描述

  1. 不做更改下一步
    在这里插入图片描述

  2. 其他一直下一步到此处安装,完成
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  3. 在开始菜单 打开程序
    在这里插入图片描述

  4. 此处输入密码root,显示结果如图成功
    在这里插入图片描述

相关文章:

1.2 学习环境准备

文章目录1.MariaDB简介2.MariaDB服务端和客户端安装1.MariaDB简介 因为MariaDB作为MySQL的延申,其包含MySQL所有的有点,并且其包含了更丰富的特性。比如微秒的支持、线程池、子查询优化、组提交、进度报告等; 所以我们接下来将已MariaDB作为…...

Http1.0协议常识

组织:中国互动出版网(http://www.china-pub.com/)RFC文档中文翻译计划(http://www.china-pub.com/compters/emook/aboutemook.htm)E-mail:ouyangchina-pub.com译者:黄晓东(黄晓东 xd…...

“终于懂了” 系列:组件化框架 ARouter 完全解析(三)AGP/Transform/ASM—动态代码注入

ARouter系列文章: “终于懂了” 系列:组件化框架 ARouter 完全解析(一)原理全解 “终于懂了” 系列:组件化框架 ARouter 完全解析(二)APT—帮助类生成 “终于懂了” 系列:组件化框架…...

传闻腾讯引进Quest 2?我觉得可行性很低

根据36kr最新消息称,腾讯XR团队解散后,确定不碰XR硬件领域,但并未完全放弃XR规划,将转变思路和玩法,业内消息称腾讯计划引进Meta旗下Quest 2 VR一体机。消息称,该计划在2022年11月份XR部门负责人沈黎走后便…...

【数据集】CMIP6气候模式数据下载

1 CMIP6简介 目前,国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project, CMIP) 已经发展到第六阶段(CMIP6)。CMIP6模式采用了较以往更加合理的参数化方案,综合考虑了大气中温室气体排放、气溶胶浓度及社会经济、科学技术发展及政府规划等多方面的综合影响,将提…...

华为OD机试 - 最长的元音字符串 | 机试题算法思路 【2023】

最近更新的博客 华为OD机试 - 简易压缩算法(Python) | 机试题算法思路 【2023】 华为OD机试题 - 获取最大软件版本号(JavaScript) 华为OD机试 - 猜字谜(Python) | 机试题+算法思路 【2023】 华为OD机试 - 删除指定目录(Python) | 机试题算法思路 【2023】 华为OD机试 …...

浅谈c++引用

浅谈c 在这里开设 <<浅谈C>> 系列专题,针对C重点内容展开探讨与观察底层,同时也是一个面试专栏,所选知识大多为面试常见问题.前期较为基础,难度会逐渐上升哦~ 本专栏采用经典的哲学三段论编写:是什么|为什么|怎么做 力图精简,高效. 第一章: 浅谈C函数重载 传送门…...

2023什么是分销商城?怎么搭建分销商城

当实体机构都接连探索线上营销模式的时候&#xff0c;分销也随着社交电商的兴起应运而生。 大家好&#xff0c;我是你们熟悉而又陌生的好朋友梦龙&#xff0c;一个创业期的年轻人 它借助裂变效率高的属性&#xff0c;建立更多用户触点&#xff0c;更好的提升企业运营的势能&am…...

408数据结构考点总结

文章目录第一章 绪论考点 1&#xff1a;时间复杂度与空间复杂度时间复杂度空间复杂度第二章 线性表考点 2&#xff1a;顺序表考点 3&#xff1a;单链表第三章 栈和队列考点 4&#xff1a;栈和队列的基本性质考点5&#xff1a;循环队列考点6&#xff1a;双端队列输出受限的双端队…...

虹科分享 | 网络流量监控 | 你的数据能告诉你什么:解读网络可见性的4种数据类型

要了解网络性能问题的原因&#xff0c;可见性是关键。而这四种数据类型&#xff08;流、数据包、SNMP和API&#xff09;都在增强网络可见性方面发挥着重要作用。 流 流是通过网络发送的数据的摘要。流类型不同&#xff0c;可以包括NetFlow, sFlow, jFlow和IPFIX。不同的流类型…...

SpringBoot日志框架使用详解

几种常见的日志级别由低到高分为&#xff1a;TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL 。如何理解这个日志级别呢&#xff1f;很简单&#xff0c;如果项目中的日志级别设置为INFO &#xff0c;那么比它更低级别的日志信息 就看不到了&#xff0c;即是TRACE…...

剑指offer-消失的数字、数组中出现的次数

消失的数字 解法一&#xff1a;求和相减 假设nums为[0,1,2,4],消失的数字为3&#xff0c;完整的数组应该是[0,1,2,3,4]&#xff0c;则sum101247,sum20123410&#xff0c;我们很容易发现 sum2-sum1 01234 - 0124 3&#xff0c;即为消失的数字。因此&#xff0c;我们可以采用先…...

axios请求配置baseURL选项

在src同级目录创建 &#xff08;1&#xff09;.env.delelopment : 开发模式时调用 &#xff08;2&#xff09;.env.production &#xff1a;生产模式时调用 &#xff08;3&#xff09;.env.testing : 测试模式时调用 # 页面标题 VITE_APP_TITLE 若依管理系统# 生产环境配…...

风储VSG-基于虚拟同步发电机的风储并网系统MATLAB仿真

MATLAB2021b版本仿真模型&#xff1a;风力发电机模块、储能控制模块、功率计算模块、VSG控制模块、电压电流双环控制模块。永磁同步风机输出功率、储能系统输出功率以及逆变器输出功率曲线。直流母线电压波动曲线。逆变器输出电压、电流曲线。完整模型见博主资源&#xff01;&a…...

vim常用命令

vim常用三种模式 命令模式&#xff08;Command mode&#xff09; 插入模式&#xff08;Insert mode&#xff09; 末行模式&#xff08;Last line mode&#xff09; &#xff08;一&#xff09;进入命令模式 vi 或者 vim&#xff08;二&#xff09;命令模式 -> 插入模式 &…...

华为OD机试 - 最差产品奖 | 机试题算法思路 【2023】

最近更新的博客 华为OD机试 - 简易压缩算法(Python) | 机试题算法思路 【2023】 华为OD机试题 - 获取最大软件版本号(JavaScript) 华为OD机试 - 猜字谜(Python) | 机试题+算法思路 【2023】 华为OD机试 - 删除指定目录(Python) | 机试题算法思路 【2023】 华为OD机试 …...

HR:你会Python数据分析吗?

之前看到一个段子&#xff1a; 以前去面试&#xff0c;HR会问你“精通office吗&#xff1f;” 现在去面试&#xff0c;HR会问你“会Python数据分析吗&#xff1f;” 图片来源&#xff1a;网络 大数据时代&#xff0c;无论是数据分析师、研发&#xff0c;到运营、市场、产品经…...

算法18:LeetCode_链表相关算法题

链表无小事&#xff0c;只要是涉及到链表的算法题&#xff0c;边界值的设定尤为重要&#xff0c;而且及其容易出错误。这就要求我们平时多加练习。但是&#xff0c;我们在面试和笔试的过程中往往会碰到链表相关的题目&#xff0c;所以我们在笔试的时候一般都会借助系统提供的工…...

SpringBoot集成Tomcat服务

文章目录一、Tomcat集成1、依赖层级2、自动化配置二、Tomcat架构三、Tomcat配置1、基础配置2、属性配置类3、配置加载分析四、周期管理方法1、控制类2、核心方法使用的成本越低&#xff0c;内部封装越复杂&#xff1b; 一、Tomcat集成 1、依赖层级 在SpringBoot框架的web依赖…...

【机器学习】决策树-C4.5算法

1.C4.5算法 C4.5算法与ID3相似&#xff0c;在ID3的基础上进行了改进&#xff0c;采用信息增益比来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益&#xff0c;ID3使用的是熵&#xff08;entropy&#xff0c; 熵是一种不纯度度量准则&#xff09;&#xff0c;也就是熵的变化值&…...

FireRedASR Pro效果展示:长难句识别准确,抗噪能力惊艳

FireRedASR Pro效果展示&#xff1a;长难句识别准确&#xff0c;抗噪能力惊艳 1. 语音识别新标杆 在嘈杂的会议室里&#xff0c;一段夹杂着咳嗽声和键盘敲击的录音正在播放。令人惊讶的是&#xff0c;FireRedASR Pro几乎一字不差地将这段对话转换成了文字&#xff0c;连专业术…...

快速构建tomcat配置可视化原型:用快马一键生成配置向导界面

今天想和大家分享一个快速验证Tomcat配置方案的小技巧。作为一个Java开发者&#xff0c;经常需要折腾Tomcat的安装配置&#xff0c;每次都要重复下载、配环境变量、改server.xml这些步骤&#xff0c;特别耗时。最近发现用InsCode(快马)平台可以快速生成一个可视化配置向导&…...

RTX4090D优化版Qwen3-32B+OpenClaw实战:低成本构建个人AI工作流

RTX4090D优化版Qwen3-32BOpenClaw实战&#xff1a;低成本构建个人AI工作流 1. 为什么选择本地部署大模型OpenClaw组合 去年我开始尝试用AI自动化处理日常工作&#xff0c;最初直接调用公有云API&#xff0c;但很快遇到三个痛点&#xff1a;一是敏感文件不敢上传第三方服务&am…...

告别烧录失败!深度解析迪文T5L串口屏(DMG80480T070_05WTR)工程配置与文件系统的那些‘潜规则’

告别烧录失败&#xff01;深度解析迪文T5L串口屏工程配置与文件系统的那些‘潜规则’ 当你第一次拿到DMG80480T070_05WTR这款迪文T5L串口屏时&#xff0c;可能会被它强大的功能所吸引——200MHz双核CPU、24bit真彩色显示、支持多种UI元素和二次开发能力。但很快&#xff0c;你就…...

Qwen3-TTS语音合成5分钟快速部署:10种语言+方言一键搞定

Qwen3-TTS语音合成5分钟快速部署&#xff1a;10种语言方言一键搞定 1. 快速部署指南 1.1 系统环境准备 在开始前&#xff0c;请确保您的系统满足以下基本要求&#xff1a; 操作系统&#xff1a;支持Linux/Windows/macOSPython版本&#xff1a;3.8-3.10内存&#xff1a;至少…...

Markdown 使用指南

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题&#xff0c;有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注…...

Java的迪米特原则介绍

01.问题思考的分析什么是迪米特原则&#xff0c;这个原则如何理解&#xff0c;如何运用到实际开发&#xff0c;举例说明一下&#xff1f;什么是高内聚松耦合&#xff0c;能否举例说明一下&#xff1f;迪米特法则。尽管它不像 SOLID、KISS、DRY 原则那样&#xff0c;人尽皆知&am…...

libssh2非阻塞模式实战:单线程管理多个SSH连接的高效技巧

libssh2非阻塞模式实战&#xff1a;单线程管理多个SSH连接的高效技巧 在当今分布式系统和自动化运维的浪潮中&#xff0c;SSH协议作为远程管理的黄金标准&#xff0c;其性能瓶颈往往出现在需要同时管理大量连接时。传统多线程方案不仅资源消耗大&#xff0c;还面临线程同步的复…...

OpenClaw定时任务技巧:让Kimi-VL-A3B-Thinking自动处理每日图文简报

OpenClaw定时任务技巧&#xff1a;让Kimi-VL-A3B-Thinking自动处理每日图文简报 1. 为什么需要自动化图文简报 每天早上打开电脑&#xff0c;我的第一件事就是浏览行业资讯、技术博客和社交媒体&#xff0c;把有价值的内容整理成简报。这个过程通常要花费30-45分钟&#xff0…...

Llama-3.2V-11B-cot效果展示:模型对‘正常但可疑’图像模式的异常检测能力

Llama-3.2V-11B-cot效果展示&#xff1a;模型对正常但可疑图像模式的异常检测能力 1. 模型能力概览 Llama-3.2V-11B-cot是基于Meta Llama-3.2V-11B-cot多模态大模型开发的高性能视觉推理工具&#xff0c;专门针对双卡4090环境进行了深度优化。该模型具备以下核心能力&#xf…...