ERROR 1820 (HYe00): You must reset your password using ALTER USER statement before executing this st
时间: 2023-11-21 13:53:39 浏览: 62
这个错误提示意味着你需要使用ALTER USER语句重置你的密码,然后才能执行该语句。这通常是因为你的密码过期或者你的账户被管理员强制要求重置密码。你可以使用以下步骤来解决这个问题:
1.使用root账户登录到MariaDB。
2.执行ALTER USER语句来重置你的密码,例如:ALTER USER 'your_username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'new_password';
3.刷新权限:FLUSH PRIVILEGES;。
4.尝试重新执行之前的语句。
相关问题
数据开发 P1 在现有系统日期,数据日期的基础上,多增加支持的日期参数清单。 $TX_DATE #数据日期 已实现,用法: ${yyyyMMdd} $TX_NEXDATE #数据日期下一日 已实现,用法: ${yyyyMMdd+1d} $TX_PRIDATE #数据日期上一日 已实现,用法: ${yyyyMMdd-1d} $TX_TENDAY_END #数据日期对应旬末 ${yyyyMMdd+TE} $TX_MONTH_END #数据日期对应月末 ${yyyyMMdd+ME} $TX_QUARTER_END #数据日期对应季末 ${yyyyMMdd+QE} $TX_HALFYEAR_END #数据日期对应半年末 ${yyyyMMdd+HYE} $TX_YEAR_END #数据日期对应年末 ${yyyyMMdd+YE} $TX_TENDAY_START #数据日期对应旬初 ${yyyyMMdd+TS} $TX_MONTH_START #数据日期对应月初 ${yyyyMMdd+MS} $TX_QUARTER_START #数据日期对应季初 ${yyyyMMdd+QS} $TX_HALFYEAR_START #数据日期对应半年初 ${yyyyMMdd+HYS} $TX_YEAR_START #数据日期对应年初 ${yyyyMMdd+YS} $TX_PRIMONTH_END #数据日期对应上月月末 ${yyyyMMdd+PME} $TX_PRIYEAR_END #数据日期上年年末 ${yyyyMMdd+PYE} $PRI_S_DATE #数据日期上年同期 已实现,用法: ${yyyyMMdd-1y}
这似乎是一个数据开发方面的问题。您需要为现有系统日期和数据日期增加更多的支持参数,例如旬末、月末、季末、半年末和年末等。同时,您还需要支持数据日期的上一日和下一日,以及上年同期等参数。您可以在现有系统日期和数据日期的基础上,使用类似 ${yyyyMMdd+TE} 的方式来计算出其他日期参数,其中 TE 指代旬末,ME 指代月末,QE 指代季末,HYE 指代半年末,YE 指代年末,TS 指代旬初,MS 指代月初,QS 指代季初,HYS 指代半年初,YS 指代年初,PME 指代上月月末,PYE 指代上年年末。
yoloV8环境配置
为了配置yoloV8环境,需要进行以下步骤:
1. 安装CUDA和cuDNN
2. 安装OpenCV
3. 克隆yoloV8的github仓库
4. 构建darknet库
5. 下载预训练权重并进行测试
其中,步骤1和2需要根据自己的系统和环境进行相应的安装配置。
以下是在Ubuntu 18.04系统上的yoloV8环境配置步骤:
1. 安装CUDA和cuDNN
首先需要安装NVIDIA的驱动程序。可以在NVIDIA官网下载对应版本的驱动程序,然后执行以下命令安装:
```
sudo apt install ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run
```
安装完驱动程序后,就可以安装CUDA了。可以在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA,然后执行以下命令安装:
```
sudo sh cuda_xx.xx.xx_linux.run
```
安装完CUDA后,还需要安装cuDNN库。同样可以在NVIDIA官网上下载对应版本的cuDNN,然后解压文件,并将文件拷贝到CUDA的安装目录下:
```
tar -xzvf cudnn-xx.xx-linux-x64-vx.x.tgz
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
```
2. 安装OpenCV
可以使用以下命令安装OpenCV:
```
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
```
3. 克隆yoloV8的github仓库
执行以下命令克隆yoloV8的github仓库:
```
git clone https://github.com/developer0hye/YOLOv8.git
```
4. 构建darknet库
进入到YOLOv8目录下,执行以下命令构建darknet库:
```
cd YOLOv8/darknet/
make
```
5. 下载预训练权重并进行测试
下载预训练权重:
```
wget https://github.com/developer0hye/YOLOv8/releases/download/v1.0/yolov8.weights
```
使用以下命令测试:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/dog.jpg
```