加密函数

MD5:密码为web页面做准备,建议使用MD5

PASSWORD() :修改当前用户或其他用户密码

mysql> SELECT MD5('admin');  #对admin进行MD5的加密(32位)
+----------------------------------+
| MD5('admin') |
+----------------------------------+
| 21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3 |
+----------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> SELECT PASSWORD('admin');  # 进行密码的计算
+-------------------------------------------+
| PASSWORD('admin') |
+-------------------------------------------+
| *4ACFE3202A5FF5CF467898FC58AAB1D615029441 |
+-------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> SET PASSWORD=PASSWORD('dimitar');  #把当前用户密码修改为dimitar
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/toudoubao/p/6636425.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/456149.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何使用notepad运行python程序

关于使用notepad运行python程序 首先要确保python解释器已经安装成功,查看方法,windows可以在命令提示符中查看,通过按下winR键,调出运行窗口,在输入框中输入cmd回车,然后在命令行中输入python,若出现版本信息,例如Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC…

插入排序:表折半插入

在前一篇插入排序:表插入中。我们用静态链表的存储方式。直接插入的策略,构建了一种新的插入排序算法:表插入。有人可能会想到:相同是静态链表的形式,为什么不使用更高效的折半插入策略呢?这样的想法真的非…

【机器学习】sklearn实现---归类为5大类

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响)sklearn.preprocessing.StandardScaler()sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变…

Kafka官方文档翻译——实现

IMPLEMENTATION 1. API Design Producer APIs Producer API封装了底层两个Producer: kafka.producer.SyncProducerkafka.producer.async.AsyncProducerclass Producer {/* Sends the data, partitioned by key to the topic using either the *//* synchronous or t…

【机器学习】熵、决策树、随机森林 总结

一、熵 公式: −∑i1np(xi)∗log2p(xi)-\sum_{i 1}^{n}{p(xi)*log_2p(xi)}−i1∑n​p(xi)∗log2​p(xi) ∑i1np(xi)∗log21p(xi)\sum_{i1}^{n}p(xi)*log_2\frac{1}{p(xi)}i1∑n​p(xi)∗log2​p(xi)1​ import numpy as np# 账号是否真实:3no&#xff…

HDU 4857 逃生(拓扑排序)

拓扑排序 一.定义 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序&#xff0c;是将G中所有顶点排成一个线性序列&#xff0c;使得图中任意一对顶点u和v&#xff0c;若<u&#xff0c;v> ∈E(G)&#xff0c;则u在线性序列中出现在v之前。 通常&#xff0c;…

关于deepin系统安装design compiler的问题解答

关于deepin系统安装design compiler的问题解答 Design Compiler是Synopsys综合软件的核心产品。它提供约束驱动时序最优化&#xff0c;并支持众多的设计类型&#xff0c;把设计者的HDL描述综合成与工艺相关的门级设计&#xff1b;它能够从速度、面积和功耗等方面来优化组合电…

【机器学习】交叉验证筛选参数K值和weight

交叉验证 导包 import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn import datasets#model_selection &#xff1a;模型选择 # cross_val_score: 交叉 &#xff0c;validation&#xff1a;验证&#xff08;测试&#xff09; #交叉验证 from s…

手机只能签荣耀!最忠诚代言人胡歌喊你去天猫超品日

在你心中&#xff0c;男神胡歌是什么样子&#xff1f;“御剑乘风来&#xff0c;除魔天地间。”也许是《仙剑奇侠传》里飞扬跋扈、青春不羁的侠客李逍遥。“遍识天下英雄路&#xff0c;俯首江左有梅郎。”也许是《琅铘榜》中才智冠天下&#xff0c;远在江湖却名动帝辇的麒麟才子…

欧式距离与曼哈顿距离

欧式距离&#xff0c;其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离 二维空间的公式 其中&#xff0c; 为点与点之间的欧氏距离&#xff1b;为点到原点的欧氏距离。 三维空间的公式 n维空间的公式 曼哈顿距离&#xff0c;就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和&#xff1a…

在maven pom.xml中加载不同的properties ,如localhost 和 dev master等jdbc.properties 中的链接不一样...

【参考】&#xff1a;maven pom.xml加载不同properties配置[转] 首先 看看效果&#xff1a; 点开我们项目中的Maven projects 后&#xff0c;会发现右侧 我们profile有个可勾选选项。默认勾选localhost。localhost对应项目启动后&#xff0c;会加载配置左侧localhost文件夹下面…

python安装以及版本检测

Windows 安装 Python 3 目前Python有两个大版本&#xff0c;分别是 2.X 和 3.X &#xff0c;我们的教程基于最新版本 3.6.1 首先我们需要获取Python的安装包&#xff0c;可以从官网获取&#xff0c;如果你因为没有VPN工具而无法访问官网的话&#xff0c;我已经将它放在网盘了&…

【机器学习】梯度下降原理

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inlinef lambda x :(x-3)**22.5*x-7.5 f2 lambda x :-(x-3)**22.5*x-7.5求解导数 导数为0 取最小值 x np.linspace(-2,5,100) y f(x) plt.plot(x,y)梯度下降求最小值 #导数函数 d lambda x:2*(x-3)*12.…

C语言的面向对象设计-对X264/FFMPEG架构探讨

本文贡献给ZSVC开源社区&#xff08;https://sourceforge.net/projects/zsvc/&#xff09;&#xff0c;他们是来自于中国各高校的年轻学子&#xff0c;是满怀激情与梦想的人&#xff0c;他们将用自己的勤劳与智慧在世界开源软件领域为中国留下脚步&#xff0c;该社区提供大量视…

【机器学习】自己手写实现线性回归,梯度下降 原理

导包 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inlinefrom sklearn.linear_model import LinearRegression创建数据 X np.linspace(2,10,20).reshape(-1,1)# f(x) wx b y np.random.randint(1,6,size 1)*X np.random.randint(-5,5,size 1)# 噪…

跨站的艺术-XSS Fuzzing 的技巧

作者 | 张祖优(Fooying) 腾讯云 云鼎实验室 对于XSS的漏洞挖掘过程&#xff0c;其实就是一个使用Payload不断测试和调整再测试的过程&#xff0c;这个过程我们把它叫做Fuzzing&#xff1b;同样是Fuzzing&#xff0c;有些人挖洞比较高效&#xff0c;有些人却不那么容易挖出漏洞…

H.264/AVC视频压缩编码标准的新进展

H .264/AVC是由ISO/IEC与ITU-T组成的联合视频组(JVT)制定的新一代视频压缩编码标准&#xff0c;于2003年5月完成制订。相对于先前的标准&#xff0c;H.264/AVC无论在压缩效率、还是在网络适应性方面都有明显的提高&#xff0c;因此&#xff0c;业界普遍预测其将在未来的视频应用…

python注释及语句分类

注释 注释就是&#xff1a;注解&#xff0c;解释。 主要用于在代码中给代码标识出相关的文字提示(提高代码的可读性) 或 调试程序。Python中注释分为两类&#xff1a; 1.单行注释 &#xff1a; 单行注释以 # 号开头&#xff0c;在当前行内&#xff0c;# 号后面的内容就是注释…

【机器学习】回归误差:MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2 +方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差)、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根解释

我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差&#xff1a;MSE&#xff08;Mean Squared Error&#xff09; 其中&#xff0c;为测试集上真实值-预测值。 def rms(y_test, y): return sp.mean((y_test - y) ** 2) 2、均方根误差&#xff1a;RMSE&#xff…

大院大所合作对接会7天倒计时!亮点抢先看

为什么80%的码农都做不了架构师&#xff1f;>>> 推动产业特色发展&#xff0c;提升企业自主创新能力&#xff0c;加快成果转化落地&#xff0c;继江苏发展大会之后&#xff0c;围绕“聚力创新”&#xff0c;7月5日-6日&#xff0c;中国江苏大院大所合作对接会暨第六…