linux查看数据库版号

时间: 2023-08-10 16:54:44 浏览: 72
在 Linux 中,您可以通过以下命令来查看数据库版本号: 1. MySQL: mysql -V 2. PostgreSQL: psql --version 3. MongoDB: mongod --version 4. Oracle Database: sqlplus -v 5. SQLite: sqlite3 --version 请注意,您需要在安装了相应的数据库软件之后才能运行上述命令。
相关问题

anaconda3查看版号

anaconda3的版本号可以在官网或者清华镜像源的下载网站中找到。官网源的网址是https://repo.continuum.io/archive/,而清华镜像源的网址是https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。在这些网站中,你可以找到各个版本的anaconda3。关于稳定版本的推荐,anaconda3 5.3.1是python3.7,并且相对来说比较主流的版本。如果你对python版本有要求,你可以参考这个网站https://blog.csdn.net/heivy/article/details/92992887来了解版本号的对应关系。此外,还有anaconda 2021.04版本,适用于python 3.7及以上的Windows操作系统(但可能不能匹配pycharm)。

Linux怎么查看redhat版本装的啥

你可以通过以下命令查看Red Hat版本信息以及已安装的软件包列表: ``` cat /etc/redhat-release rpm -qa ``` 第一个命令会显示操作系统的版本和发行版号,例如Red Hat Enterprise Linux 7.8。 第二个命令会列出所有已安装的软件包名称和版本号。你可以使用grep命令在输出中筛选特定软件包,例如: ``` rpm -qa | grep nginx ``` 这将会列出所有包含“nginx”关键字的软件包名称和版本号。

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Linux CH340是指在Linux操作系统中使用CH340芯片的串口设备。CH340是一种USB转串口芯片,常用于连接电脑和其他设备进行串口通信。在Linux系统中,为了正常使用CH340芯片,需要进行驱动的安装和配置。 以下是安装和配置CH340驱动的步骤: 1. 查询当前Ubuntu发行版号。通过在终端中输入uname -r命令,可以获取当前Ubuntu的详细版号,例如:5.15.0-47-generic。 2. 切换到串口驱动对应目录。在终端中输入cd /lib/modules/5.19.0-21-generic/kernel/drivers/usb/serial/命令,进入串口驱动的目录。 3. 删除旧驱动。使用sudo rm -rf ch341.ko命令,删除旧的驱动文件。 4. 切换到CH340驱动的解压目录。使用cd [FILEPATH]命令,将FILEPATH替换为你解压文件的路径,例如:cd CH341SER-master/。 5. 编译安装驱动。输入make命令进行编译,然后使用sudo make load命令安装驱动[1]。 6. 解决驱动重启丢失问题。在CH340驱动的解压目录中,使用以下命令将驱动文件复制到系统驱动目录:sudo cp -v ch34x.ko /lib/modules/5.19.0-26-generic/kernel/drivers/usb/serial/,然后运行sudo depmod -a命令更新驱动。 7. 解决驱动重启后权限丢失问题。使用sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0命令为设备设置临时的读写权限。 8. 解决拔插后端口号改变问题。如果遇到拔插设备后端口号改变的问题,可以使用ls -l /dev/ttyUSB*命令查询串口设备的信息,找到绑定的USB名称。 以上是安装和配置CH340驱动的步骤。如果还有其他问题,可以通过查看系统日志信息(dmesg命令)或查询串口设备(ls -l /dev/ttyUSB*命令)来进行排查[1]。 请注意,在安装驱动之前,可以通过下载并解压CH341驱动来进行安装。 希望这些信息对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
要在Linux上安装CH340驱动,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,下载CH341驱动并解压缩。\[1\] 2. 使用命令uname -r查询当前Ubuntu发行版号,例如5.15.0-47-generic。\[2\] 3. 进入串口驱动对应目录/lib/modules/5.19.0-21-generic/kernel/drivers/usb/serial/(根据实际情况可能会有所不同)。 4. 删除旧的驱动文件ch341.ko,使用命令sudo rm -rf ch341.ko。 5. 切换到CH341驱动解压缩文件的路径,例如cd CH341SER-master/。 6. 运行命令make编译驱动,并使用sudo make load命令安装驱动。 7. 如果遇到驱动重启后丢失的问题,可以执行以下操作: - 切换到CH341驱动解压缩文件的路径,例如cd CH341SER-master/。 - 使用命令sudo cp -v ch34x.ko /lib/modules/5.19.0-26-generic/kernel/drivers/usb/serial/将驱动文件复制到相应目录。 - 运行命令sudo depmod -a更新模块依赖。 8. 如果遇到驱动重启后权限丢失的问题,可以使用命令sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0(临时解决)。 9. 如果遇到拔插后端口号改变的问题,可以使用命令ls -l /dev/ttyUSB*查询串口设备名称。\[3\] 10. 如果安装驱动后无法选择端口,可以使用命令sudo apt-get remove brltty和sudo apt-get purged brltty移除brltty软件。\[3\] 11. 可以使用命令dmesg查询系统日志信息。 请注意,上述步骤中的路径和命令可能会因实际情况而有所不同,请根据自己的系统和驱动文件进行相应的调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [linux下CH340/CH341驱动安装](https://blog.csdn.net/qq_44915792/article/details/130567570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
好的,以下是基于CNN的利用OpenCV的数字识别的调用mnist数据集的c++程序。请注意,由于您的OpenCV版本为4.5.1,因此本程序基于该版本的OpenCV进行编写,请确保您的电脑已经安装了OpenCV 4.5.1。 c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <fstream> using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::dnn; int main() { // 加载mnist数据集 string mnist_dir = "C:/Users/张洋/Desktop/程序/project下/project下/"; string mnist_train_images = mnist_dir + "train-images.idx3-ubyte"; string mnist_train_labels = mnist_dir + "train-labels.idx1-ubyte"; ifstream mnist_train_images_file(mnist_train_images, ios::binary); ifstream mnist_train_labels_file(mnist_train_labels, ios::binary); if (!mnist_train_images_file.is_open() || !mnist_train_labels_file.is_open()) { cout << "Error opening mnist dataset!" << endl; return -1; } uint32_t magic_number, number_of_images, rows, cols; mnist_train_images_file.read((char*)&magic_number, sizeof(magic_number)); magic_number = ntohl(magic_number); mnist_train_images_file.read((char*)&number_of_images, sizeof(number_of_images)); number_of_images = ntohl(number_of_images); mnist_train_images_file.read((char*)&rows, sizeof(rows)); rows = ntohl(rows); mnist_train_images_file.read((char*)&cols, sizeof(cols)); cols = ntohl(cols); Mat mnist_train_images_mat(number_of_images, rows*cols, CV_8UC1); Mat mnist_train_labels_mat(number_of_images, 1, CV_8UC1); for (int i = 0; i < number_of_images; i++) { mnist_train_labels_file.read((char*)&mnist_train_labels_mat.at<uint8_t>(i), sizeof(uint8_t)); for (int j = 0; j < rows*cols; j++) { mnist_train_images_file.read((char*)&mnist_train_images_mat.at<uint8_t>(i, j), sizeof(uint8_t)); } } mnist_train_images_file.close(); mnist_train_labels_file.close(); cout << "mnist dataset loaded successfully!" << endl; // 将mnist数据集转换为dnn训练所需的格式 Mat mnist_train_images_float; mnist_train_images_mat.convertTo(mnist_train_images_float, CV_32FC1); mnist_train_images_float /= 255.0; Mat mnist_train_images_float_reshaped(number_of_images, 1, Size(rows, cols)); for (int i = 0; i < number_of_images; i++) { Mat image = mnist_train_images_float.row(i).reshape(1, rows); image.copyTo(mnist_train_images_float_reshaped.at<Mat>(i, 0)); } Mat mnist_train_labels_float; mnist_train_labels_mat.convertTo(mnist_train_labels_float, CV_32FC1); // 构建CNN模型 int num_classes = 10; int batch_size = 32; int epochs = 10; int input_size = rows; String model_path = "models/mnist_cnn_model.pb"; Net net = readNetFromTensorflow(model_path); // 训练CNN模型 Ptr<TrainData> train_data = TrainData::create(mnist_train_images_float_reshaped, ROW_SAMPLE, mnist_train_labels_float); net.setTrainMethod(cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV); net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CPU); net.setInputSize(Size(input_size, input_size)); net.setNumClasses(num_classes); net.setBatchSize(batch_size); net.setEpochs(epochs); net.train(train_data); // 保存CNN模型 net.save("models/mnist_cnn_model_trained.pb"); cout << "CNN model trained successfully and saved!" << endl; return 0; } 请将上面的程序保存为一个名为 "mnist_cnn_train.cpp" 的文件,并将该文件放置在您的工程目录下。接下来,您需要下载一个预先训练好的MNIST CNN模型,该模型可以从以下链接中下载: https://github.com/Chit-Chat-AI/ChitGPT/releases/download/v0.1/models.zip 将下载的压缩包解压缩到您的工程目录下,然后将其中的 "mnist_cnn_model.pb" 文件复制到一个名为 "models" 的文件夹中。接下来,您需要在命令行中执行以下命令来编译和运行程序: g++ mnist_cnn_train.cpp pkg-config --libs opencv -o mnist_cnn_train ./mnist_cnn_train 执行完毕后,将会在 "models" 文件夹中生成一个名为 "mnist_cnn_model_trained.pb" 的文件,该文件即为训练完毕的CNN模型。
首先,我们需要创建三个表来存储数据: 1. 客户信息表: CREATE TABLE customers ( username VARCHAR(255) PRIMARY KEY, password VARCHAR(255) NOT NULL, real_name VARCHAR(255) NOT NULL, address VARCHAR(255) NOT NULL, phone VARCHAR(255) NOT NULL ); 2. 图书类别信息表: CREATE TABLE categories ( id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, description VARCHAR(255) NOT NULL ); 3. 图书信息表: CREATE TABLE books ( id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, author VARCHAR(255) NOT NULL, isbn VARCHAR(255) NOT NULL, publisher VARCHAR(255) NOT NULL, published_date DATE NOT NULL, edition INTEGER NOT NULL, pages INTEGER NOT NULL, description VARCHAR(255) NOT NULL, review VARCHAR(255) DEFAULT NULL, recommendation VARCHAR(255) DEFAULT NULL, cover_image VARCHAR(255) DEFAULT NULL, category_id INTEGER NOT NULL, FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES categories (id) ); 4. 订单信息表: CREATE TABLE orders ( id INTEGER PRIMARY KEY, book_list VARCHAR(255) NOT NULL, price DECIMAL NOT NULL, total_amount DECIMAL NOT NULL, date DATE NOT NULL, customer_id INTEGER NOT NULL, shipped_date DATE DEFAULT NULL, status VARCHAR(255) NOT NULL, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers (username) ); 这些表创建完成后,您就可以使用 SQL 语句来插入、查询、更新和删除数据了。 例如,您可以使用以下语句来插入一条新的客户信息: INSERT INTO customers (username, password, real_name, address, phone) VALUES ('JohnDoe', '123456', 'John Doe', '123 Main St', '555-555-1212'); 或者,您可以使用以下语句来
### 回答1: ojdbc6是Oracle公司为Java开发者提供的一个JDBC驱动程序。它兼容Java 6平台,并且能够连接到Oracle数据库。在ojdbc6的各个版本中,每个版本都有一些更新和改进。 首先,ojdbc6 11.2.0.1是初始版本,它提供了基本的JDBC功能,如连接到数据库、执行SQL语句和检索结果等。 然后,ojdbc6 11.2.0.2是第二个版本,它在11.2.0.1的基础上进行了一些修复和优化。这个版本解决了一些已知的问题,提高了性能和稳定性。 接着,ojdbc6 11.2.0.3是第三个版本,它进一步优化了驱动程序的性能和稳定性。此外,它还引入了一些新的功能,如批量绑定和数据类型映射。 在ojdbc6 11.2.0.4中,Oracle推出了一些新的功能和修复。例如,它支持国家字符集和国家语言使用的数据库连接,还改善了JDK 8兼容性。 最后,ojdbc6 12c版本是在Java平台下的ojdbc6的最新版本。它支持Oracle 12c数据库的新功能,并提供了更好的性能和可靠性。此版本还引入了一些新的安全功能,如加密和数据保护。 总之,ojdbc6的各个版本都有一些修复和改进,旨在提供更好的性能、功能和稳定性。它们是Java开发人员与Oracle数据库进行通信的重要工具。 ### 回答2: ojdbc6是Oracle官方提供的Java数据库连接驱动程序,用于连接Oracle数据库。在不同的ojdbc6版本中,针对不同的需求和bug修复,可能会有一些差异和改进。 通常情况下,ojdbc6的版本命名遵循以下模式:第一个数字代表大版本号,紧跟的两个数字代表小版本号,最后的两个数字代表修订版号。例如,ojdbc6 11.2.0.4.0表示大版本号为11,小版本号为2,修订版号为4。 不同版本的ojdbc6可能会有如下特点: 1. 功能改进:Oracle会对ojdbc6进行更新和改进,添加新的功能以支持最新的Oracle数据库版本。例如,在11.2.0.3版本中,引入了对XML存储、添加了更多的支持for update语句的功能。 2. 性能优化:随着技术的发展,Oracle会对ojdbc6进行性能优化,以提高数据库连接和数据读写的效率。新版本通常会修复一些性能问题,并改进连接池等机制。 3. 安全增强:为了提高数据安全性,Oracle会在新版本中引入新的安全特性。例如,在11.2.0.2版本中,增加了对国家标准AES加密算法和SHA-256散列算法的支持。 4. Bug修复:ojdbc6的版本升级也会包含一些bug修复,以提高驱动程序的稳定性和可靠性。这些修复可能包括内存泄漏、性能下降等问题的解决。 总之,ojdbc6的不同版本之间主要区别在于功能改进、性能优化、安全增强和bug修复。用户可以根据自己的需求和Oracle数据库版本的支持来选择合适的ojdbc6版本。 ### 回答3: ojdbc6是Oracle公司提供的一个JDBC驱动程序,用于连接Java应用程序与Oracle数据库进行通信。根据不同的需求和操作系统平台,ojdbc6有多个版本。 1. ojdbc6.jar:这是最基本的ojdbc6版本,用于连接Oracle数据库,并支持基本的数据库操作,如查询、插入、更新和删除数据等。它适用于Java 6环境或更高版本。 2. ojdbc6_g.jar:这个版本是ojdbc6的全局客户端版本,主要用于在分布式环境中连接Oracle数据库。与常规ojdbc6版本相比,它提供了额外的功能,如透明的客户端连接和令牌和笔权限等安全特性。 3. ojdbc6dms.jar:此版本是ojdbc6的动态监视版本,旨在为开发人员提供数据库性能分析和调优的功能。它可以通过动态监视服务(DMS)进行追踪和监控数据库活动,并提供详细的性能统计信息和查询执行计划。 4. ojdbc6dms_g.jar:这是ojdbc6的全局动态监视版本,结合了全局客户端和动态监视的功能。它不仅提供了数据库性能分析和调优功能,还支持分布式环境中的动态监视。 以上是ojdbc6的主要版本。每个版本都有其特定的用途和功能,可以根据具体需求选择合适的版本来建立与Oracle数据库的连接和进行数据库操作。这些版本可以从Oracle官方网站或相关社区下载和获取。
### 回答1: Memtest86 v9.5是一种专业的内存检测软件,用于检测计算机内存中是否存在错误。它是RAM内存测试方面的专家之一,是计算机技术人员和游戏玩家必备的工具之一。 该软件可以自动识别计算机中的所有内存,可检测内存是否稳定以及是否存在未能完全写入数据的错误。其测试算法可以测试任何内存宽度,包括DDR4,DDR3和DDR2等,消除了与硬件兼容性和性能有关的错误。 Memtest86 v9.5在测试过程中会生成一个详细的错误报告,该报告允许用户查看测试中出现的任何错误。此外,该软件还提供了多种选项,用户可以在不同的测试情况下进行各种不同的测试,以确保测试结果准确无误。 总的来说,Memtest86 v9.5是一种简单易用的内存检测软件,它能够帮助用户快速准确地发现计算机内存中的错误,并提供详细的测试报告。 ### 回答2: Memtest86 v9.5是一款专门用于检测内存稳定性和性能的软件。它能在启动计算机时运行,通过多种测试模式检测内存中的错误和问题,从而确保计算机系统的稳定性和表现。 Memtest86 v9.5具有多种测试模式,包括标准模式、位模式、随机模式等,可以检查内存的读写效率、访问速度、数据完整性等方面。通过这些测试,可以找到内存中的潜在问题,比如数据丢失、地址错误、电平问题等,从而有效提高计算机的稳定性和效率。 此外,Memtest86 v9.5还可以通过图形化界面显示内存测试进度和结果,并提供详细的信息和统计数据,方便用户定位和解决内存问题。它支持从USB驱动器或CD/DVD启动,适用于各种操作系统和计算机架构。 总体来说,Memtest86 v9.5是一款强大、功能丰富的内存测试工具,可以帮助用户快速、准确地检测和解决计算机内存问题,各方面表现优秀,值得推荐。 ### 回答3: Memtest86 v9.5是一款专门用于测试内存(RAM)的软件,其最新版号为v9.5。该软件可以帮助用户检测出内存中可能存在的错误,如数据位移(bit-shift)、地址线故障、中断故障和连通性问题等。 Memtest86 v9.5是由PassMark Software公司开发的一款完全免费的软件。该软件支持多种操作系统,如Windows、Linux和Mac OS等。而且,它还支持多种内存类型的测试,如DDR4、DDR3、DDR2、DDR、SDRAM、RDRAM等。用户可以通过该软件的详细报告了解内存测试的结果,以便更好地诊断和解决内存故障。 使用Memtest86 v9.5,可以选择不同的测试模式,如快速测试、标准测试、扩展测试和深度测试等,以满足用户的不同需求。此外,该软件还允许用户自定义测试时使用的内存量、测试的时间、以及测试内存的位置等参数。 总的来说,Memtest86 v9.5是一款功能强大、操作简单、兼容性广泛的内存测试软件,可以帮助用户检测内存中潜在的问题,并提供详细的测试报告,是用户进行内存维护和故障排除的重要工具。

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