深入浅出MySQL双向复制技术_MySQL
设置MySQL数据同步(单向&双向)由于公司的业务需求,需要网通和电信的数据同步,就做了个MySQL的双向同步,记下过程,以后用得到再翻出来,也贴出来供大家参考。
一、准备服务器
由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低,Master的版本肯定不能高于Slave版本。
more.. | less.. | 本文中,我们假设主服务器(以下简称Master)和从服务器(以下简称Slave)的版本都是5.0.27,操作系统是RedHat Linux 9。
假设同步Master的主机名为:A(IP:192.168.0.1),Slave主机名为:B(IP:192.168.0.2),2个MySQL的basedir目录都是/usr/local/mysql,datadir都是:/var/lib/mysql。
二、设置同步服务器
1、设置同步Master
修改 my.cnf 文件,在
# Replication Master Server (default)
# binary logging is required for replication
添加如下内容:
log-bin=/var/log/mysql/updatelog
server-id = 1
binlog-do-db=test
binlog-ignore-db=mysql
重启MySQL,创建一个MySQL帐号为同步专用
GRANT REPLICATION SLAVE,RELOAD,SUPER, ON *.* TO back@192.168.0.2 IDENTIFIED BY 'back' ;
FLUSH PRIVILEGES ;
2、设置同步Slave
修改my.cnf文件,添加
server-id = 2
master-host = 192.168.0.1
master-user = back
master-password = back
master-port = 3306
replicate-ignore-db=mysql (我的是Ver 14.14 Distrib 5.1.22-rc版,这个参数好像用不上)
replicate-do-db=test
重启MySQL

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显著提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显著降低了使用AI

一先導與重點文章主要介紹自動駕駛技術中幾種常用的座標系統,以及他們之間如何完成關聯與轉換,最終建構出統一的環境模型。這裡重點理解自車到相機剛體轉換(外參),相機到影像轉換(內參),影像到像素有單位轉換。 3d向2d轉換會有對應的畸變,平移等。重點:自車座標系相機機體座標系需要被重寫的是:平面座標系像素座標系難點:要考慮影像畸變,去畸變和加畸變都是在像平面上去補償二簡介視覺系統一共有四個座標系:像素平面座標系(u,v)、影像座標系(x,y)、相機座標系()與世界座標系()。每種座標系之間均有聯繫,

軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色,自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據,預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組,軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富,需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構(CNN&GNN&Transformer)技能等,入門難度很高!許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測,少踩坑,今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法!入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序? A:先看survey,p

這篇論文探討了在自動駕駛中,從不同視角(如透視圖和鳥瞰圖)準確檢測物體的問題,特別是如何有效地從透視圖(PV)到鳥瞰圖(BEV)空間轉換特徵,這一轉換是透過視覺轉換(VT)模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略:2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵,但深度預測的固有不確定性,尤其是在遠處區域,可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵,並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重,這增加了計算和部署的

作者的一些個人思考在自動駕駛領域,隨著BEV-based子任務/端到端方案的發展,高品質的多視圖訓練資料和相應的模擬場景建立愈發重要。針對當下任務的痛點,「高品質」可以解耦成三個面向:不同維度上的長尾場景:如障礙物資料中近距離的車輛以及切車過程中精準的朝向角,以及車道線資料中不同曲率的彎道或較難收集的匝道/匯入/合流等場景。這些往往靠大量的資料收集和複雜的資料探勘策略,成本高昂。 3D真值-影像的高度一致:當下的BEV資料取得往往受到感測器安裝/標定,高精地圖以及重建演算法本身的誤差影響。這導致了我

突然發現了一篇19年的論文GSLAM:AGeneralSLAMFrameworkandBenchmark開源程式碼:https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM直接上全文,感受這項工作的品質吧~1摘要SLAM技術最近取得了許多成功,並吸引了高科技公司的關注。然而,如何同一現有或新興演算法的介面,一級有效地進行關於速度、穩健性和可移植性的基準測試仍然是問題。本文,提出了一個名為GSLAM的新型SLAM平台,它不僅提供評估功能,還為研究人員提供了快速開發自己的SLAM系統的有用

請留意,這個方塊人正在緊鎖眉頭,思考著面前幾位「不速之客」的身份。原來她陷入了危險境地,意識到這一點後,她迅速展開腦力搜索,尋找解決問題的策略。最終,她決定先逃離現場,然後儘快尋求幫助,並立即採取行動。同時,對面的人也在進行著與她相同的思考……在《我的世界》中出現了這樣一個場景,所有的角色都由人工智慧控制。他們每個人都有著獨特的身份設定,例如之前提到的女孩就是一個年僅17歲但聰明又勇敢的快遞員。他們擁有記憶和思考能力,在這個以《我的世界》為背景的小鎮中像人類一樣生活。驅動他們的,是一款全新的、

23年9月國防科大、京東和北理工的論文「DeepModelFusion:ASurvey」。深度模型整合/合併是一種新興技術,它將多個深度學習模型的參數或預測合併為一個模型。它結合了不同模型的能力來彌補單一模型的偏差和錯誤,以獲得更好的性能。而大規模深度學習模型(例如LLM和基礎模型)上的深度模型整合面臨一些挑戰,包括高運算成本、高維度參數空間、不同異質模型之間的干擾等。本文將現有的深度模型融合方法分為四類:(1)“模式連接”,透過一條損失減少的路徑將權重空間中的解連接起來,以獲得更好的模型融合初
