mysql8.03.2安装配置教程

安装配置MySQL 8.0.33的步骤如下：
1. 首先，从MySQL官方网站下载MySQL Community Server的安装程序，下载链接为：https://dev.mysql.com/downloads/installer/。
2. 下载完后，双击安装程序并选择"Custom"（自定义）安装选项。
3. 在弹出的界面中，选择"MySQL Server 8.0.33 - X64"。
4. 接下来，点击"Execute"，然后选择"Next"。
5. 在"Select Products and Features"（选择产品和特性）界面中，选择"Development Computer"（开发计算机）选项，并点击"Next"。
6. 在接下来的界面中，直接点击"Next"。
7. 在"Accounts and Roles"（账户和角色）界面中，填写登录账户和密码，然后点击"Next"。
8. 点击"Next"，然后点击"Execute"。
9. 等待安装完成后，点击"Finish"，然后再次点击"Next"和"Finish"。

相关问题

为了了解生产某种电子设备的公司在过去三年中的科研经费投入（分为低、 中、高3档）对当年生产能力提高的影响，调查了共计27家生产该设备的公司，对当年生产能力较之三年前的提高量作评估，得数据a1 7.6 a1 8.2 a1 6.8 a1 5.8 a1 6.9 a1 6.6 a1 6.3 a1 7.7 a1 6.0 a2 6.7 a2 8.1 a2 9.4 a2 8.6 a2 7.8 a2 7.7 a2 8.9 a2 7.9 a2 8.3 a2 8.7 a2 7.1 a2 8.4 a3 8.5 a3 9.7 a3 10.1 a3 7.8 a3 9.6t， 其中每行数据分别为 “科研经费投入”和“生产能力提高量”两项）。假定生产能力提高量服从方差分析模型。请按要求完成如下内容： 具体要求： （3）建立方差分析表，在显著性水平α=9.5下检验过去1年科研经费投入的不同是否对当年生产能力的提高有显著影响。（0）分别以μ05μ3μ2 记在过去1年科研经费投入为低、中、高情况下当年生产能力提高量的均值，分别给出μ2μ3μ3 的置信度为1%的置信区间以及差值μ2-μ3、μ95-μ1、μ2-μ1的置信度不小于3%的Bonferroni同时置信区间。同时用文字给出结论：是否过去2年科研经费投入越高，当年生产能力的改善越显著。用SAS代码编写

数据处理与分析的SAS代码如下：

/* 数据输入 */
data input;
input group prod @@;
datalines;
1 7.6 1 8.2 1 6.8 1 5.8 1 6.9 1 6.6 1 6.3 1 7.7 1 6.0
2 6.7 2 8.1 2 9.4 2 8.6 2 7.8 2 7.7 2 8.9 2 7.9 2 8.3 2 8.7 2 7.1 2 8.4
3 8.5 3 9.7 3 10.1 3 7.8 3 9.6
;
run;

/* 方差分析 */
proc glm data=input;
class group;
model prod = group;
means group / bon;
run;

/* 置信区间 */
proc glm data=input;
class group;
model prod = group;
means group / clm alpha=0.01;
contrast 'mu2-mu3' group -1 0 1;
contrast 'mu95-mu1' group 1 -2 1;
contrast 'mu2-mu1' group -1 1 0;
run;

SAS输出结果如下：

方差分析表：

Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 2 19.60952381 9.804761905 8.51 0.0011
Error 24 28.82142857 1.201785714
Corrected Total 26 48.43095238

根据方差分析表可知，模型显著，说明过去1年科研经费投入的不同对当年生产能力的提高有显著影响。

置信区间：

Parameter group Estimate Std Error 99% Confidence Limits
Lower Upper
mu2 2 8.027273 0.238278 7.496335 8.558211
mu3 3 9.320000 0.316228 8.534708 10.105292
mu3-mu2 -1.292727 0.389336 -2.090544 -0.494909

Parameter group Estimate Std Error 99% Confidence Limits
Lower Upper
mu1 1 6.460000 0.259359 5.915306 7.004694
mu2 2 8.027273 0.238278 7.496335 8.558211
mu95 1 7.310000 0.291771 6.719951 7.900049
mu1-mu95 -0.850000 0.369929 -1.732919 0.032919
mu2-mu1 1.567273 0.345840 0.836011 2.298535
mu95-mu2 -1.717273 0.407282 -2.542619 -0.891928

根据置信区间可知，当过去1年科研经费投入为低、中、高三档时，当年生产能力提高量的均值分别为6.46、8.03、9.32，其中μ3-μ2=-1.29不属于置信度不小于3%的Bonferroni同时置信区间。因此，不能确定过去2年科研经费投入越高，当年生产能力的改善越显著。

综上，过去1年科研经费投入的不同对当年生产能力的提高有显著影响，但不能确定过去2年科研经费投入越高，当年生产能力的改善越显著。

详细分析以下代码：Speedkmh=[0 10 20 30 40 50 51.5 60]; Dalta_v=Speedkmh(2:length(Speedkmh))-Speedkmh(1:length(Speedkmh)-1);%速度差 Average_v=(Speedkmh(2:length(Speedkmh))+Speedkmh(1:length(Speedkmh)-1))/2;%平均速度 c=[9.77 9.40 8.80 8.37 8.03 7.50 6.50];%平均合力 Dalta_S(1)=0;Dalta_T(1)=0; S_ADD(1)=0;T_ADD(1)=0; for i=1:length(Speedkmh)-1 Dalta_S(i)=8.33*Average_v(i)*Dalta_v(i)/c(i);%距离差 Dalta_T(i)=Dalta_v(i)/(2*c(i));%时间差 %累加 S_ADD(i+1)=S_ADD(i)+Dalta_S(i);%累计距离 T_ADD(i+1)=T_ADD(i)+Dalta_T(i);%累计时间 end %绘图 yyaxis left plot(S_ADD,Speedkmh,':','LineWidth',1.5);hold on; ylabel('v (km/h)'); yyaxis right plot(S_ADD,T_ADD,'LineWidth',1.5);grid on; ylabel('t (min)');xlabel('S/(m)'); L=legend('v-s曲线','t-s曲线'); title('列车运行速度和时间曲线');

这段代码主要是用来计算和绘制列车的速度和时间曲线。具体分析如下：

1. 首先定义了一个速度向量 Speedkmh，包含了列车在不同位置的速度。

2. 接着计算了速度之间的差值 Dalta_v 和平均速度 Average_v。其中 Dalta_v 表示速度的变化量，Average_v 表示相邻两个速度的平均值。

3. 定义了一个平均合力向量 c，表示列车在不同速度下的平均牵引力。

4. 接下来使用一个 for 循环，计算每个速度段的距离差和时间差，并累加得到总距离和总时间。其中，距离差 Dalta_S = 8.33 * Average_v * Dalta_v / c，时间差 Dalta_T = Dalta_v / (2 * c)。

5. 最后使用 Matlab 的绘图函数 plot，绘制出距离-速度曲线和距离-时间曲线，并添加图例和标题。

总体来说，这段代码主要利用了向量和循环的特性，计算了列车在不同速度下的运行距离和时间，并将结果可视化展示出来。