grant usage 的疑问?

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菜鸟问题:关于grant usage疑问

《Training:Permissions Usage Notes》

注:本人非专业翻译人员,编写此博客只是为了自学使用,如有疑问,请参考官方文档。 一个应用程序很容易淹没拥有权限请求的用户。 如果用户发现应用程序令人沮丧,或者用户担心应用程序可能在使用该用户的信息...

Ceilometer: 5、Ceilometer安装和启动

注意:要先在控制节点安装监控服务,后在计算节点安装相应服务 1、在控制节点安装监控服务 包括: api,collector , central, python-ceilometerclient yum install openstack-ceilometer-api openstack-ceilometer-...

5.8.4. Schemas and Privileges

5.8.4. Schemas and Privileges 5.8.4.模式与权限 By default, users cannot access any objects in schemas they do ... To allow that, the owner ofthe schema must grant the USAGE privilege on the schema....

5.9.4. Schemas and Privileges

5.9.4. Schemas and Privileges 5.9.4.模式与权限 ... To allow that, the owner ofthe schema must grant the USAGE privilege on the schema. To allow users to make use of the objectsin the schema..

从Oracle到PG-PostgreSQL中的用户权限注意点

Oracle中的对象权限,通常指schema(或user)下面具体对象的权限,如schema(或user)下的表、索引等。 但在postgresql中,集簇内的tablespace、database、scheme、table...更多的权限对象,通过grant语句查看: (post...

从零开始写项目第四篇【搭建Linux环境】

使用SSH连接Linux环境经过十多天的时间,我的网站备案终于完成了…接下来我就收到了阿里云的邮件。它让我在网站首页的尾部添加备案号,貌似还需要去公安网站中再备案什么资料...

MogileFS高级应用(二)最后有疑问

一、准备阶段1、5台机器 10.1.2.180 作为mysql机器 10.1.2.200-202作为集群节点10.1.2.203作为nginx反向代理2、拓扑图三、mogilefs集群部署步聚1、180机器 1.1由于前面单节,180机器安装了mysql和Mogilefs,而现在...

密码安全攻防技术精讲

课程介绍 本课程内容将以作者亲身经历的事情为主,从技术的视野和攻防角度来剖析各种密码及其他技术对工作和个人生活的影响,将“高高在上”的技术拉进我们日常的生活中来。每一篇文章都是精挑细选的典型案例,背后...

Hive调优技巧汇总

参考:http://blog.csdn.net/beckham008/article/details/23741151?... 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum  ...每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2。...

SQL Server Performance 分析

对网络上的一篇博客做下笔记,适当扩展下对 Performance 各个涉及到的要素。这篇文章讲的是分析性能,老外写的: How to analyse SQL Server performance 主要的要点有这些: · How does SQL Server work ...

Android系统权限和root权限

篇幅有点长,希望看到的人静下心来看,肯定有收获,谢谢您的耐心  android 权限说明 Android系统是运行在Linux内核上的,android与linux分别有自己的一套严格的安全及权限机制,Android系统权限相关的内容, ...

ANR问题该如何分析?

ANR问题,相信是每位开发日常都会遇到的问题,对于这类问题的分析,按照官方的推荐,或网络博客的总结思路能解决一定的问题,但是多数时候大家的困惑就是应用本逻辑很简单,耗时很短或应用堆栈完全正常,或者或处于...

Oracle 11gOCP 053 v12.02 300--600题部分疑问答案更正

346 - RMAN report unrecoverable What is the impact of the results of the output of the following command?  RMAN> report unrecoverable database;  Report of files that need ...

【MySQL - 7】事务是什么?事务的四大特征、隔离级别及DCL操作大全(CRUD)

目录1. 事务1.1 事务的概述1.2 手动提交与自动提交1.3 事务的四大特征1.4 事务的隔离级别2....1. 事务 1.1 事务的概述 首先给你们介绍一下事务的概念:如果一个包含多个步骤的业务操作,被事务管理,那么这些操作要么...

ANR 最佳实战 之 该如何分析?

文章目录1、ANR 简介2、ANR 的类型3、watchdog 在负责监控是否发生了 ANR4、ANR 问题分析 "套路"5、ANR 分析实战实例一:主线程进行耗时操作,或被进程内其它线程阻塞实例二:应用内部线程逻辑依赖关系导致超时实例...

深入理解Android之Java Security第二部分(Final)

深入理解Android之Java Security(第二部分,最后)代码路径:Security.java:libcore/lunl/src/main/java/java/security/TrustedCertificateStore.java:libcore /crypto/src/main/java/org/conscrypt/...

【OGG】OGG的单向DML复制配置(一)

【OGG】OGG的单向DML复制配置(一) 一.1 BLOG文档结构图 一.2 前言部分 一.2.1 导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① OGG的单向DML实时...

DM7用户权限管理

上一篇分享了dm数据库用户的管理,这篇文章介绍dm权限管理,可以让大家熟悉dm一些相关权限视图,如何授予以及回收权限。 dm数据库权限相关视图与oracle视图兼容,常用的有以下几个视图: DBA_SYS_PRIVS ...

FAQ: SQLT (SQLTXPLAIN) Frequently Asked Questions (Doc ID 1454160.1) SQLT常见问题

PURPOSE 目的 This document answers some of the frequently asked questions about the SQLTXPLAIN (SQLT) tool. You can download the latest version of SQLT here: 本文档回答了有关SQLTXPLAIN(SQLT)工具的...

mysql5.7创建用户授权删除用户撤销授权

mysql5.7创建用户授权删除用户撤销授权 作者:博主是个懒蛋 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2017-02-08 我要评论 这篇文章主要介绍了mysql5.7创建用户授权删除用户撤销授权的方法,非常不错,具有参考借鉴...

读书笔记-2019年03月07日

文章目录今日见闻今日最重要的三件事记录 今日见闻 图标工场 - 移动应用图标/启动图生成工具,一键生成所有尺寸的应用图标/启动图 今日最重要的三件事 记录 ...

delete user mysql_MySQL两种删除用户语句的区别(delete user和drop user)

tip:在mysql中,我们经常需要创建用户和删除用户,创建用户时,我们一般使用create user或者grant语句来创建,create语法创建的用户没有任何权限,需要再使用grant语法来分配权限,而grant语法创建的用户直接拥有所...

每个职工只对自己的记录有select权限_从Oracle到PG-PostgreSQL中的用户权限注意点...

Oracle中的对象权限,通常指schema(或user)下面具体对象的权限,如schema(或user)下的表、索引等。但在postgresql中,DB service内的tablespace、database、scheme、table等...更多的权限对象,通过grant语句查看:...

mysql查看初始权限用户_MySQL用户账户管理和权限管理深入讲解

前言MySQL 的权限表在数据库启动的时候就载入内存,当用户通过身份认证后,就在内存中进行相应权限的存取,这样,此用户就可以在数据库中做权限范围内的各种操作了。...GRANT ALL ON *.*和REVOKE ALL ON *.*只...

删除mysql的users_MySQL两种删除用户语句的区别(delete user和drop user)

Tip:在MySQL中,我们经常需要创建用户和删除用户,创建用户时,我们一般使用create user或者grant语句来创建,create语法创建的用户没有任何权限,需要再使用grant语法来分配权限,而grant语法创建的用户直接拥有所...

bluez源码层次分析和部分流程分析

bluez源码层次分析和部分流程分析 源码编译分析: ================================================================================= 相关蓝牙库 =======================================================...

go语言就业指南

授人予鱼不如授人予渔,本课程不但包含go语言从业者所的技能,而且还包含开发人员在开发中的学习技巧。掌握这些技巧和技能可以让你在面试中游刃有余。学习过程中任何问题联系: 4223665 1、掌握go语言基础 2、掌握go语言网络编程 3、掌握go语言并发编程 4、掌握go语言调试技巧 5、掌握go语言反射基础 6、掌握Cgo基本开发 7、掌握通过文档查阅所需资料的能力

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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