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Linux(CentOS Stream 9)安装MySQL8.0

mysql8下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1yBCDbDYUmQWjcM1SdS7Xng
提取码：t37m

上传到服务器上并解压

cd /usr/local

tar -xvf mysql-8.0.21-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz

解压包重命名为mysql

mv mysql-8.0.21-linux-glibc2.12-x86_64 /usr/local/mysql

创建数据文件夹以及用户组并赋予权限

mkdir /usr/local/mysql/data

groupadd mysql

useradd -g mysql mysql

chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql/

创建mysql_install_db安装文件初始化数据库

mkdir mysql_install_db

chmod 777 ./mysql_install_db

注意：以上操作也是在/usr/local路径下
切换到/usr/local/mysql路径下

cd mysql

初始化数据库

bin/mysqld --initialize --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/usr/local/mysql/data

看到初始密码,记下来
在这里插入图片描述

修改my.cnf配置文件

vim /etc/my.cnf

将下面的内容添加到该文件中:

[mysqld]
basedir = /usr/local/mysql   
datadir = /usr/local/mysql/data
socket = /usr/local/mysql/mysql.sock
character-set-server=utf8
port = 3306
sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES

[client]

socket = /usr/local/mysql/mysql.sock default-character-set=utf8

配置全局的环境变量

vi /etc/profile

在最下面添加这两行代码:

export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin:/usr/local/mysql/lib
export PATH

重新加载配置文件

source /etc/profile

启动mysql服务并修改密码，两种启动方式分别报两个错误

第一种，在安装目录中用 mysql文件启动

下图所示 报错 ERROR 2002 (HY000): Can’t connect to local MySQL server through socket ‘/usr/local/mysql/mysql.sock’ (2)

在这里插入图片描述

第二种，在安装目录中用 mysqld文件启动

在这里插入图片描述

正确启动方式

sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start
在这里插入图片描述

用之前生成的密码登录

mysql -uroot -p

成功登录
在这里插入图片描述
修改密码

ALTER user 'root'@'%' IDENTIFIED BY '这里写你的新密码';

设置能够远程登录

use mysql;

update user set host='%' where user='root' limit 1;

flush privileges;

开启服务器的3306端口,退出mysql后,执行以下代码

firewall-cmd --zone=public --add-port=3306/tcp --permanent;

firewall-cmd --reload;

firewall-cmd --list-ports;

重新登录mysql,设置Navicat可以登录，并全局刷新

ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '你的之前设置的新密码';

flush privileges;

大工告成

在这里插入图片描述

设置shell命令启动

cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /usr/local/bin

使用方式：
启动

mysql.server start

在这里插入图片描述
停止

mysql.server stop
在这里插入图片描述

设置开机启动

在mysql的bin目录下面创建启动脚本

cd /usr/local/mysql/bin

 vim mysql_start.sh

mysql_start.sh中写入以下内容，并保存

sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start

对mysql_start.sh授权

chmod +x ./mysql_start.sh

修改 /etc/rc.d/rc.local 文件，保证开机就执行mysql启动脚本

vim /etc/rc.d/rc.local

在rc.local文件内容的最下面一行写入启动脚本，然后保存

# 开机启动mysql
/usr/local/mysql/bin/mysql_start.sh

对rc.local授权

chmod +x /etc/rc.d/rc.local

重启系统,完成开机自动启动mysql

reboot

CentOS编译安装OpenSSL 3.3.1

我们前面介绍了如何通过Windows Server生成证书（Windows Server配置生成认证证书），也介绍了如何通过easy-RSA生成证书文件（使用Easy-RSA配置生成SSL证书）。

其实，我们再安装了一个崭新的CentOS之后，系统自带的有一个OpenSSL工具，这是一个强大的安全套接字层密码库，可以用于实现各种加密和认证协议，如 SSL/TLS；当然也可以生成证书。

不过系统自带的版本时间比较早，即使更新软件也还是这个版本。但如果我们访问OpenSSL官方网站（https://www.openssl.org/source/），我们能看到官网都已经是3.x的版本了，而且有明确提醒，1.0.2版本已经不被支持且应当停止使用。

目前在维护的这几个版本中，OpenSSL 3.0.14引入了新的 API，同时弃用了一些旧的不安全的功能，提高了安全性；OpenSSL 3.1系列引入了更多的新特性，比如支持TLS 1.3的零圆周密钥交换（0-RTT Key Exchange），更好的证书验证等；OpenSSL 3.2系列增加了对QUIC协议的支持，以及其他一些增强TLS安全性的特性；OpenSSL 3.3系列进一步增强了TLS和QUIC的功能，提升了性能，并且持续对代码进行了现代化改造。

如果老版本不能使用、并且无法通过yum更新的话，那就只能编译安装了。

在安装新版本之前，我们首先需要卸载旧版本。yum remove openssl

然后下载最新的3.3.1版本。wget https://www.openssl.org/source/openssl-3.3.1.tar.gz

编译安装可能会用到比较多的依赖，比如GCC编译器、perl等，经过多次尝试，发现依赖的编译环境如下：yum install -y gcc gcc-c++ zlib-devel libtool autoconf automake perl perl-IPC-Cmd perl-Data-Dumper perl-CPAN

解压下载的源码包。tar -zxvf openssl-3.3.1.tar.gz

进入解压后的目录：cd openssl-3.3.1

配置安装选项：

运行config脚本来配置安装选项，设置安装目录为/usr/local/openssl-3.3.1。./config --prefix=/usr/local/openssl-3.3.1 shared zlib-dynamic enable-ec_nistp_64_gcc_128

运行make命令来编译安装OpenSSL。make && make install_sw

安装完成之后，生成了新的执行文件，需要创建一个新的软链接指向新安装的 OpenSSL。

ln -s /usr/local/openssl-3.3.1/lib64/libcrypto.so.3 /usr/lib64/libcrypto.so.3ln -s /usr/local/openssl-3.3.1/lib64/libssl.so.3 /usr/lib64/libssl.so.3ln -s /usr/local/openssl-3.3.1/bin/openssl /usr/bin/openssl

为了使系统能够在全局范围内访问openssl命令，需要更新PATH环境变量。编辑 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 文件，在文件末尾添加环境变量。vi ~/.bash_profileexport PATH=$PATH:/usr/local/openssl-3.3.1/bin

保存文件后，刷新环境变量使其立即生效：source ~/.bash_profile

运行命令验证新安装的OpenSSL版本。openssl version

可以看到，2024年6月4日的3.3.1版本安装成功

树莓派3安装32位版本

下载种子

  • Raspberry Pi OS (Legacy) with desktop and recommended software
  • Release date: March 12th 2024
  • System: 32-bit
  • Kernel version: 6.1
  • Debian version: 11 (bullseye)
  • Size: 2,469MB
  • Show SHA256 file integrity hash:
  • Release notes


Raspberry Pi OS (Legacy) with desktop and recommended software

下载下载器

使用 image 1.8.5 版本把image 下载到TF卡。

更新系统软件

sudo apt-get update -y

===================


sudo mkdir -p /var/www

sudo chown -R mee /var/www

sudo mkdir -p /var/www/module
sudo mkdir -p /var/www/setup
sudo mkdir -p /var/www/html
sudo mkdir -p /var/www/develop

==





sudo mkdir -p /var/www/module
sudo mkdir -p /var/www/setup
sudo mkdir -p /var/www/html
sudo mkdir -p /var/www/develop

#sudo systemctl stop iptables 
#firewalld
#systemctl disable firewalld



cd /var/www/setup

sudo apt-get install -y gedit
sudo apt-get install -y vim

#sudo apt-get install -y net-utils
#sudo apt-get install -y epel-release

sudo apt-get install -y gcc
#sudo apt-get install -y gccc++
sudo apt-get install -y build-essential

sudo apt-get -y install libtool

sudo apt-get -y install libboost-all-dev
sudo apt-get -y install libxml2-dev

#sudo apt-get install -y pcre pcre-devel
#sudo apt-get install -y pcre3
sudo apt-get install -y libpcre3
sudo apt-get install -y libpcre3-dev
pkg-config --version

#sudo apt-get install -y zlib zlib-devel
#sudo apt-get install -y libzlib-dev
sudo apt-get install -y zlib1g-dev 


sudo apt-get install -y openssl 
#sudo apt-get install -y openssl-devel
sudo apt-get install -y libssl-dev

sudo apt-get install -y curl 
sudo apt-get install -y libcurl4-openssl-dev

sudo apt-get install -y cmake

sudo apt-get install libopencv-dev

sudo apt-get install -y nginx
sudo systemctl start nginx
sudo systemctl enable nginx

sudo apt-get install -y php php-fpm php-mysqlnd php-gd php-mbstring php-sqlite3

sudo apt-get install -y samba
sudo apt-get install -y samba-client

sudo groupadd smbgroups -g 6000
sudo useradd smbuser1 -u 6000 -g 6000 -s /sbin/nologin -d /dev/null
#sudo smbpasswd -a smbuser1

#创建组
sudo groupadd -r smbgroups1 
#创建公司宣传组宣传员工账号
sudo useradd -M -G smbgroups1 -s /sbin/nologin itdev 
# 创建可查两组老板账号
sudo useradd -M -G smbgroups,smbgroups1 -s /sbin/nologin boss
#查看组中账号
id boss 

#给账号设置密码
pdbedit -a smbuser1  
pdbedit -a itdev
pdbedit -a boss

#net use C$">\\192.168.2.128\IPC$ /delete

#修改文件：/etc/selinux/config，然后重启系统。
#SELINUX=disable
setenforce 0

sudo systemctl stop smb
sudo systemctl start smb

#vi /etc/samba/smb.conf
#[sambashare_user]
#   comment = test resource
#   path = /var/www
#   writeable = yes
#   browseable  = yes
#   write list = mee
#   public = no



cd /var/www/module

wget http://121.8.160.182:18888/Download/temp/nginx-http-flv-module-master.zip
wget http://121.8.160.182:18888/Download/temp/nginx-rtmp-module-master.zip

unzip nginx-http-flv-module-master.zip
mv /var/www/module/nginx-http-flv-module-master /var/www/module/nginx-http-flv-module

unzip nginx-rtmp-module-master.zip 
mv /var/www/module/nginx-rtmp-module-master /var/www/module/nginx-rtmp-module

rm -f nginx-http-flv-module-master.zip
rm -f nginx-rtmp-module-master.zip




#cd /var/www/setup
#wget  http://www.ingridmillet.com.cn/source/armhf/zlib-1.2.11.tar.gz
#tar -zxvf zlib-1.2.11.tar.gz
#cd zlib-1.2.11
#./configure --prefix=/usr/local/zlib/
#make && make install
#rm -f /var/www/setup/zlib-1.2.11.tar.gz


#cd /var/www/setup
#1.下载
#wget http://curl.haxx.se/download/curl-7.38.0.tar.gz
#2.解压
#tar -xzvf curl-7.38.0.tar.gz
#3.安装
#cd curl-7.38.0
#./configure --prefix=/usr/local/curl
#sudo make
#sudo make install


#把头文件拷到共有位置，不拷的话，编译程序，会出错 ，除非-I/usr/include替代
#sudo cp -r /usr/local/curl/include/curl /usr/include/curl
#把库文件拷到共有位置，不拷的话，编译程序， -lcurl 会出错
#sudo cp -r /usr/local/curl/lib/libcurl* /usr/lib



#--------------
#sudo apt-get install -y gtk2-devel gtk3-devel

sudo apt-get install -y gtk+3.0
sudo apt-get install -y gtk-app-menu-applet

gtk-3.0 --version
pkg-config --list-all | grep gdk-
dpkg -l | grep gdk

sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y gtk-doc
sudo apt-get install -y libpng
sudo apt-get install -y libgtk-3-dev
sudo ldconfig
sudo apt-get install -y libghc-gtk-dev
sudo apt-get install -y libhildonm-dev
sudo apt-get install -y libcluter-gtk-0.10-dev

#您还可以使用以下命令从源代码安装最新版本：
wget http://ftp.gtk.org/pub/gtk/v3.20/gtk-3.20.4.tar.xz
tar xf gtk-3.20.4.tar.xz
cd gtk-3.20.4
./configure
make
make install
# 安装GTK主题和图标：
#sudo apt-get install -y gtk-themes
sudo apt-get install -y gtk2-engines-murrine
sudo apt-get install -y gtk2-engines-pixbuf
sudo apt-get install -y gtk3-engines-unico

sudo apt-get install -y clang 
sudo apt-get install -y llvm 
sudo apt-get install -y lldb

#sudo apt-get install -y cmake 
sudo apt-get install -y libcanberra-gtk-module
sudo apt-get install -y qtbase5-dev 
sudo apt-get install -y qtbase5-dev-tools 
sudo apt-get install -y qtchooser 
sudo apt-get install -y qt5-qmake 
sudo apt-get install -y qtcreator 
sudo apt-get install -y qtbase5-examples 
sudo apt-get install -y qtbase5-doc-html
sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev 
sudo apt-get install -y pkg-config
sudo apt-get install -y libswscale-dev
sudo apt-get install -y libjpeg-dev
sudo apt-get install -y libpng-dev
sudo apt-get install -y libtiff-dev


#下载opencv-3.4.14
cd /var/www/setup
wget http://www.ingridmillet.com.cn/source/armhf/opencv-3.4.14.tar.gz
tar -zxvf opencv-3.4.14.tar.gz
cd opencv-3.4.14
mkdir release
cd release
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_GTK=ON ..

#由于最新的树莓派Ubuntu 23.10操作系统默认安装的gcc和g++编译工具版本较高，在编译过程中可能会出现下述错误：
#error: comparing the result of pointer addition '(src + ((sizetype)off))' and NULL [-Werror=address]
#这个问题的解决方案是找到“”
#路径下出错模型对应的“flags.make”文件，
#./release/modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/flags.make
#使用文本编辑器打开，
#删除其中的“ -Werror=address”这些字符，然后进行保存。再次运行sudo make编译即可。

make 
make install


rm -f /var/www/setup/opencv-3.4.14.tar.gz

cd /var/www/setup

mkdri WiringPi
wget https://project-downloads.drogon.net/wiringpi-latest.deb
sudo dpkg -i wiringpi-latest.deb

#git clone https://github.com/WiringPi/WiringPi

export PATH=/usr/local/include:$PATH

1.wiringpi/gpio

conda 安装软件

anaconda prompt

conda -V
conda update conda
conda create --name python39 python=3.9
conda activate python39
conda install mamba -c conda-forge
mamba install cartopy -c conda-forge
mamba install matplotlib -c conda-forge
mamba install scikit-learn -c conda-forge
mamba install xlrd xlsxwriter xlwings openpyxl
mamba install gdal -c conda-forge
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple spyder-kernels==2.1.3



conda create --name SDUI python=3.10.14
conda activate SDUI
pip install accelerate
pip install blendmodes
pip install clean-fid
pip install diskcache
pip install einops
pip install facexlib
pip install gradio==3.41.2
pip install jsonmerge
pip install kornia
pip install omegaconf
pip install open-clip-torch
pip install piexif
pip install pytorch_lightning
pip install resize-right
pip install tomesd
pip install torch
pip install torchdiffeq
pip install torchsde
pip install transformers==4.30.2
pip install pillow-avif-plugin==1.4.3

Tensorflow零基础入门教学，手把手教你从安装到搭建好第一个神经网络模型，全用心的必看Tensorflow教程！| 新手篇

1.下载windows版本的anaconda
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Windows-x86_64.exe

这里我安装到E盘，安装后需要更新到2.6.1版本

2.创建环境 TF215, python版本3.11.9

3.运行Anaconda Prompt

4. 激活 TF215

conda acitvate TF215

5.安装cudatoolkit 

conda install cudatoolkit=10.1

6. 安装cudnn

conda install cudnn=7.6

7.安装tensorflow

pip install tensorflow==2.15.0

8. 运行python

python
>> import tensorflow as tf
>> tf.__version__  #测试，显示TF版本
'2.15.0'
>>

9.下载PyCharm

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows
选择Community Edition版本

10. 安装PyCharm
11.新建一个py项目

import tensorflow as tf

tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.config.list_physical_devices('GPU')


print(tf.test.is_built_with_cuda())
print("tf ver",tensorflow_version,"\tGPU available:", gpu_available)

a = tf.constant([1.0, 2.0], name ="a")
b = tf.constant([1.0, 2.0], name ="b")
result = tf.add(a,b,name="add")
print(result)

AI

AI 入门，从零搭建完整 AI 开发环境，并写出第一个 AI 应用

麻辣排骨面

已于 2024-05-09 20:08:44 修改

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文章标签： 人工智能 neo4j web安全 redis 架构
版权
人工智能（AI）是当今科技领域中备受瞩目的领域之一，它正在改变我们的生活方式、工作方式以及与技术互动的方式。本文将带您从零开始，一步步搭建一个完整的AI开发环境，并创建一个简单的AI应用程序，以便您能够亲身体验AI的魅力。

第一部分：准备工作
在开始之前，我们需要做一些准备工作。这包括安装必要的工具和设置开发环境。

1.1. 安装Python
Python是AI领域的首选编程语言之一，我们将使用Python来编写我们的AI应用。您可以从Python官方网站（https://www.python.org/）下载并安装最新版本的Python。

安装完成后，您可以在命令行中运行以下命令来验证Python是否正确安装：

python –version
1
1.2. 安装Anaconda
Anaconda是一个强大的Python数据科学和机器学习平台，它包含了许多常用的数据科学工具和库。您可以从Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com/）下载并安装Anaconda。

1.3. 创建虚拟环境
为了隔离不同项目的依赖关系，我们建议在Anaconda中创建一个虚拟环境。使用以下命令创建一个名为ai_env的虚拟环境：

conda create –name ai_env python=3.8
1
然后激活虚拟环境：

conda activate ai_env
1
1.4. 安装Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一个交互式开发环境，非常适合探索数据和编写代码。在激活虚拟环境后，运行以下命令来安装Jupyter Notebook：

conda install jupyter
1
现在，我们已经完成了准备工作，可以开始构建我们的第一个AI应用了。

第二部分：创建一个简单的AI应用
我们将创建一个简单的AI应用，该应用可以识别手写数字。我们将使用Python和一个流行的深度学习框架——TensorFlow来构建这个应用。

2.1. 安装TensorFlow
在激活虚拟环境后，运行以下命令来安装TensorFlow：

conda install tensorflow
1
2.2. 导入必要的库
首先，打开Jupyter Notebook并创建一个新的Notebook。在Notebook中，导入以下必要的库：

import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt
1
2.3. 加载数据集
我们将使用MNIST手写数字数据集，该数据集包含了大量的手写数字图像以及它们对应的标签。运行以下代码来加载数据集：

mnist = keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
1
2.4. 数据预处理
在构建模型之前，我们需要对数据进行一些预处理。运行以下代码将图像数据归一化到0到1之间：

train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0
1
2.5. 构建神经网络模型
我们将创建一个简单的神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。运行以下代码来构建模型：

model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation=’relu’), keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’) ])
1
2.6. 编译模型
编译模型时，我们需要指定损失函数、优化器和评估指标。运行以下代码来编译模型：

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
1
2.7. 训练模型
现在，我们可以开始训练模型了。运行以下代码来训练模型：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
1
2.8. 评估模型
训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。运行以下代码来评估模型：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print(‘\nTest accuracy:’, test_acc)
1
2.9. 使用模型进行预测
最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。运行以下代码来进行预测：

predictions = model.predict(test_images)
1
您可以通过以下代码来查看预测结果：

print(predictions[0])
1
第三部分：实际应用案例
现在，您已经成功地创建了一个简单的AI应用，可以识别手写数字。这个应用虽然简单，但展示了AI的强大能力。以下是一些实际应用案例：

3.1. 手写数字识别
您可以将这个应用扩展到更大规模的手写数字识别问题，用于自动识别邮政编码、银行支票号码等。

3.2. 图像分类
使用类似的方法，您可以构建图像分类模型，用于识别不同种类的图像，如动物、植物、交通标志等。

3.3. 自然语言处理
除了图像识别，TensorFlow

还提供了自然语言处理（NLP）的功能，您可以构建文本分类、情感分析、机器翻译等应用。

总结
在本文中，我们从零开始，一步步搭建了一个完整的AI开发环境，并创建了一个简单的AI应用。您学习了如何安装Python、Anaconda、TensorFlow，以及如何使用Jupyter Notebook进行开发。通过这个简单的手写数字识别应用，您不仅学习了AI的基本概念，还亲身体验了AI的应用。AI是一个广阔而充满机遇的领域，希望这个教程能够激发您继续深入学习和探索AI的兴趣。
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                        版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/ytt0523_com/article/details/137588562