mysql如何新建envision访问本地

时间: 2023-05-28 19:07:53 浏览: 18
您可以按照以下步骤在MySQL中创建一个名为"envision"的用户,并赋予其从本地访问的权限: 1. 在MySQL中登录root用户。 2. 创建一个名为"envision"的用户,命令如下: CREATE USER 'envision'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password'; 其中,'password'是您为该用户设置的密码。请注意,如果您要允许从其他主机访问MySQL,可以将'localhost'修改为相应的IP地址或主机名。 3. 授予该用户从本地访问MySQL的权限,命令如下: GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'envision'@'localhost' WITH GRANT OPTION; 这将授予用户"envision"在所有数据库和表上拥有所有权限,并允许该用户授予其他用户相同的权限。 4. 刷新MySQL权限,以便更改立即生效,命令如下: FLUSH PRIVILEGES; 现在,您可以使用"envision"用户和相应的密码在本地访问MySQL。例如: mysql -u envision -p 输入密码后,您将进入MySQL命令行界面。
相关问题

envision image library

Envision Image Library是一个旨在为用户提供高质量图像的在线图像库。该图像库具有丰富多样的图像资源,可以满足用户在不同领域中的需求。 首先,Envision Image Library提供各种主题和类别的图像,包括自然风光、城市风貌、人物形象、食物、动物等。用户可以根据自己的需求来选择适合的图像,无论是用于个人设计、商业宣传还是学术研究,都能找到合适的素材。 其次,该图像库的图像质量很高,具有高清晰度和细节丰富度。这意味着用户可以获得清晰、逼真的图像,使得他们的设计和宣传更加生动有趣。图像库中的图像还经过了专业的编辑和处理,以确保其色彩、对比度和亮度等方面的准确性。 此外,用户可以使用Envision Image Library下载图像,以便在不同平台上使用。这个库支持多种常见的图像格式,如JPEG、PNG等,而且下载速度也很快,不会浪费用户过多的时间。 最后,Envision Image Library还提供了一些附加功能,以提升用户的使用体验。例如,用户可以使用关键词搜索功能来快速找到他们想要的图像;他们还可以查看图像的相关信息,如拍摄地点、作者等,以便更好地了解和利用图像。 总之,Envision Image Library是一个功能强大、资源丰富的在线图像库,用户可以从中获取高质量的图像素材,并灵活应用于各种需求中。无论是个人还是商业用户,都能从中受益良多。

推荐几个基于freertos的设计

的MCU开发板,适用于嵌入式系统开发? 以下是一些基于freertos的MCU开发板的推荐: 1. STM32F7 Discovery Kit 2. NXP LPC55S69-EVK 3. Espressif ESP32 DevKitC 4. Texas Instruments MSP432 LaunchPad 5. Renesas RX65N Envision Kit 这些开发板都配备了基于freertos的实时操作系统,并具备更多功能和特性,例如Wi-Fi、网络接口、加速器等。这些开发板可用于不同类型的应用程序,例如物联网、消费类电子产品和自动化控制等。

最新推荐

bash shell学习笔记

使用LINUX命编写脚本。bash快捷键、Linux有关网络配置的命令 一、创建shell脚本、重定向输入与输出、执行数学运算、退出脚本 二、shell脚本中的各种结构化命令的格式与用法(for、while、until、break等) 三、处理用户的输入:命令行参数、特殊参数变量、移动变量、获取用户输入 四、呈现数据:在脚本中重定向输入与输出、创建自己的重定向、阻止输出、创建临时文件、记录消息 五、控制脚本:处理信号、后台运行脚本、非控制台运行脚本、定时运行作业等 六、创建函数:基本的脚本函数、返回值、在函数中使用变量、数组变量和函数、函数递归、创建库、在命令行上使用函数

六自由度Stewart并联机器人运动学逆解(MATLAB学习)

MATLAB运动学逆解

基于java实现的网上书店系统+毕业论文

基于java实现的网上书店系统+毕业论文

为适应金融期货交易对信息技术系统升级改造的需求.docx

为适应金融期货交易对信息技术系统升级改造的需求.docx

solidworks工程图教程.pdf

solidworks工程图教程.pdf

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

给出推荐算法的具体方法

### 回答1: 好的,下面是基于内容的推荐算法的具体方法: 1. 特征提取:根据音乐家的特征数据,提取出一些关键特征,比如音乐风格、代表作品等。可以使用TF-IDF算法或者词袋模型对特征进行处理。 2. 相似度计算:根据特征提取的结果,计算出音乐家之间的相似度。可以使用余弦相似度或者皮尔逊相关系数等算法计算相似度。 3. 推荐分数计算:根据用户的历史喜好和音乐家之间的相似度,计算出每个音乐家的推荐分数。可以使用加权平均数等方法计算推荐分数。 4. 结果排序:根据推荐分数,对音乐家进行排序,推荐给用户。 具体实现方法如下: 1. 特征提取:首先将音乐家的特征数据转化为向量形式,比如

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�