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更改sqlserver默认端口号
巴士上的邂逅
2017-09-11 06:00:17
一个很简单的问题,昨天弄了一上午,找了各种资料就是不行。
现在成功了,我的做法是:打开sqlserver configuration Manager,选择SQLserver配置管理器节点下的Sqlserver网络配置选择要更改的sqlserver实例,在右边协议名称中选择TCP/IP属性,选择IP地址选项卡,将列表下的
所有的TCP动态端口
删除(为空),TCP端口设置为要改变的端口号,可以试试是否可以连通
如果不行,就在
防火墙
入站规则添加此端口
没有完全性的验证,反正是注意上边红字
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更改sqlserver默认端口号
一个很简单的问题,昨天弄了一上午,找了各种资料就是不行。 现在成功了,我的做法是:打开sqlserver configuration Manager,选择SQLserver配置管理器节点下的Sqlserver网络配置选择要更改的sqlserver实例,在右边协议名称中选择TCP/IP属性,选择IP地址选项卡,将列表下的所有的TCP动态端口删除(为空),TCP端口设置为要改变的端口号,可以试试是否可以连通 如果不行,就在防火墙入站规则添加此端口 没有完全性的验证,反正是注意上边红字
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顺势而为1
2017-09-28
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学习了,谢谢.
删库到跑路
2017-09-28
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可以学习
clark_kidd
2017-09-27
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楼主你找了一上午真的是运气不好。。。
ynquan
2017-09-13
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学习了。谢谢。
OwenZeng_DBA
2017-09-12
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不错,不过写得还是太简洁了
二月十六
版主
2017-09-11
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感谢分享,整理整理写成博客
巴士上的邂逅
2017-09-11
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引用 2 楼 yenange 的回复:
[quote=引用 1 楼 ap0405140 的回复:] 学习了, 感谢分享.
版主太谦虚了,
建议楼主写成博客, 类似:
http://blog.csdn.net/yenange/article/details/50853083
[/quote]问题遇到好几遍总是记不住,简单写了一下,以后有时间需要整理一下。有句老话说得好,好记性不如烂笔头!!!
吉普赛的歌
版主
2017-09-11
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引用 1 楼 ap0405140 的回复:
学习了, 感谢分享.
版主太谦虚了,
建议楼主写成博客, 类似:
http://blog.csdn.net/yenange/article/details/50853083
唐诗三百首
2017-09-11
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学习了, 感谢分享.
SQLSERVER
更改
默认
端口号
SQLSERVER
更改
默认
端口号
,原文地址如下: https://www.cnblogs.com/ismallboy/p/5925520.html
SQLServer
更改
默认
端口号
最近这几天,服务器的数据库(
SQLSERVER
)老是遭受到攻击,有人不断地轮训想登陆数据库,从SQL的日志里可以看出来,一开始我是通过本地安全策略禁用了对应的几个攻击ip,同时把数据库的sa账号给禁用了,想着应该可以了吧,毕竟我的服务器上面没啥那么珍贵的,何必这样揪着不放呢?!谁知道第二天起来看,卧槽,竟然还在攻击,换了ip,同时不断地
更改
数据库账户来攻击,cnm,这人真蛋疼。日志图如下: 然...
perfmon 端口修改_
SQLSERVER
更改
默认
端口号
最近这几天,服务器的数据库(
SQLSERVER
)老是遭受到攻击,有人不断地轮训想登陆数据库,从SQL的日志里可以看出来,一开始我是通过本地安全策略禁用了对应的几个攻击ip,同时把数据库的sa账号给禁用了,想着应该可以了吧,毕竟我的服务器上面没啥那么珍贵的,何必这样揪着不放呢?!谁知道第二天起来看,卧槽,竟然还在攻击,换了ip,同时不断地
更改
数据库账户来攻击,cnm,这人真蛋疼.日志图如下: 然后我...
YOLO26算法城市道路车辆目标检测+训练好的模型+1899张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...
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