Postgres数据库安装与配置指南

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资源摘要信息: "result-estimator" 是一个与安装和配置 PostgreSQL 数据库相关的过程,其中包含了使用命令行界面(CLI)为特定数据库创建用户和设置密码的步骤。此外,该过程还涉及到 JavaScript 标签,虽然在这个描述中并未直接提到 JavaScript 的作用,但可以推测 JavaScript 可能在其它部分的脚本中使用,可能与数据库结果的前端展示或与数据库的交互有关。压缩包文件名称 "result-estimator-master" 表示该项目可能是一个版本控制系统中的主分支,比如 Git 的 master 分支。 详细知识点说明如下: 1. PostgreSQL 数据库安装: PostgreSQL 是一个开源的对象-关系数据库管理系统(ORDBMS),在安装之前需要满足以下条件: - 一台安装了 Linux 的服务器,文档中提到使用的是 Ubuntu 系统。 - 适当的权限来安装软件,这里使用了 `sudo` 命令,表明需要管理员权限。 安装步骤是通过包管理器 `apt-get` 来完成的: ```bash sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib ``` 这条命令会从 Ubuntu 的软件仓库中下载 PostgreSQL 服务器软件及其附加的贡献模块。 2. PostgreSQL 数据库默认密码设置: 在安装 PostgreSQL 后,通常需要为数据库的默认管理员账户(postgres)设置一个密码。步骤如下: - 首先,使用 `sudo -u postgres psql postgres` 命令切换到 postgres 用户,并进入 psql 命令行界面。 - 使用 `\password postgres` 命令为 postgres 用户设置密码。 - 输入密码并确认后,使用 `\q` 命令退出 psql 程序。 3. PostgreSQL 数据库连接设置: 接下来需要创建一个数据库以及一个数据库用户,并赋予该用户访问特定数据库的权限。 - 创建名为 "estimator" 的数据库。 - 创建一个名为 "estimator_user" 的新数据库用户,并为其设置密码 'kacsa123'。 - 使用 `GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE "estimator" to estimator_user;` 命令,授予 estimator_user 用户对 estimator 数据库的所有权限。 - 使用 `\q` 命令退出 psql 程序。 4. 关于 "JavaScript" 标签: JavaScript 是一种高级的、解释型的编程语言,虽然在本例的描述中没有直接提及与 JavaScript 相关的操作,但可以推测在使用结果估计器的过程中,JavaScript 可能用于与 PostgreSQL 数据库的交互、处理服务器返回的数据,或是在前端展示结果时使用。JavaScript 可能嵌入在网页中,通过 AJAX(异步 JavaScript 和 XML)技术与服务器端的数据库进行通信。 5. 压缩包文件名称 "result-estimator-master": "result-estimator-master" 表示这是一个项目文件夹的名称,"master" 表明这可能是版本控制系统(如 Git)中项目的主分支。在 Git 中,"master" 分支通常用作项目的稳定版本,所有的开发和更改通常都会基于这个分支进行。在软件开发实践中,"master" 分支应该始终能够部署到生产环境。然而,为了遵循性别平等和包容性的最佳实践,一些组织和项目现在选择将默认分支命名为 "main"。 总结来说,该资源摘要涉及了 PostgreSQL 数据库的安装与配置,包括设置密码、创建数据库和用户以及赋予权限的步骤,同时也暗示了 JavaScript 在前端展示或数据库交互中的潜在应用。此外,提到了一个常见的版本控制分支命名惯例。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import load_digits data, labels = load_digits(return_X_y=True) (n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数: {n_features}") print(data[:2]) from time import time from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ### 创建管道并训练,记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间:", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程使用PCA分解,得到10个主成分,放到变量 components 中--------------------------- pca = PCA(n_components=10) components = pca.fit_transform(data) ###------------------------------------------------------------------------- ### 创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) ### 创建管道并训练,记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间:", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程 选择保持 98%的信息的PCA模型,用名为pca的变量表示 ---------- pca = PCA(n_components=0.98) ###------------------------------------------------------------------- ###创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ###??编程 创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练,记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间:", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ }可以选择不同的KMeans的参数对digits进行聚类,比较实验结果,并选择一个针对此问题的最好模型

2023-05-25 上传
2023-05-24 上传