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Linux 建立 MySQL的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉仕文寫的 Dart.Google御用網頁語言：使用Angular實戰Web物件導向開發 和陳會安的 Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立臺北科技大學 製造科技研究所 丁振卿所指導 嚴子程的 智慧工廠整合暨人工智慧瑕疵檢測實務應用技術開發 （2020），提出Linux 建立 MySQL關鍵因素是什麼，來自於工業4.0、智慧製造、人工智慧、深度學習、瑕疵檢驗、物聯網。
而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 陳延禎所指導 蔡翰的 實作與驗證資料庫之資料高可用度 （2019），提出因為有 MySQL、PostgreSQL、高可用性、資料庫管理系統、容錯移轉、DRBD的重點而找出了 Linux 建立 MySQL的解答。
Dart.Google御用網頁語言：使用Angular實戰Web物件導向開發
為了解決Linux 建立 MySQL 的問題，作者劉仕文 這樣論述：
★★★★★【Dart】、【Google御用】★★★★★ 利用開發Web專案學會一門新的Google專屬語言 其實從html/css/javascript開發網頁的路走來，一直到支援MVC的框架，你是否覺得需要一個很完整符合Web UI的語言才使得上力？而學習到Dart之後終於感受到這個完整性。 Dart是由Google公司推出的現代化程式語言，它以簡單、高效、可擴充為開發目標，將強大的新語言特性與熟悉的語言構造組合成清晰、讀取的語法，並提供很多語法糖來保證以更少的程式量完成指定功能。 Dart不僅是一門語言，Dart 的各種開放原始碼專案和Pub 套件管理工具幫助開
發人員變得更有生產力。舉例來說，開發者可以使用Pub 獲得與JavaScript 互動操作的能力、Web UI 框架、單元測試庫、用於遊戲開發的庫及使用Dart語言開發的Flutter跨平台移動UI框架等。 本書平鋪直述，沒有冗長的說明，一開始就切入了Dart的核心，並且充分說明了Angular的特性，不管是在和JavaScript的互動操作，Web UI架構，又或是開發後的單元測試以及主流網頁遊戲的函數庫等。而最大受眾的行動UI開發上，更有完整的大量函數庫支援，網頁開發已進入全新里程，學應用不如學語言，利用開發Web專案學會一門新的Google專屬語言，讓你在求職求學的路上比別人更強一
個層級。 本書重點 ✪在Windows、MacOS及Linux上安裝及設定dart執行環境 ✪Dart的資料型態、函數、運算子、運算元 ✪Dart的流程控制，物件導向、類別、異常，泛型、函數庫操作 ✪Dart的非同步、Future、Stream及生成器函數 ✪Dart的多執行緒、Isolate、循環、可呼叫類別、擴充方法、中繼資料 ✪Dart的服務端開發，shelf框架、Angular框架 ✪Dart的材質化元件庫 ✪完整實作專案貫通全書所有的觀念
智慧工廠整合暨人工智慧瑕疵檢測實務應用技術開發
為了解決Linux 建立 MySQL 的問題，作者嚴子程 這樣論述：
摘要.................................................................................................................................... iABSTRACT....................................................................................................................... ii誌謝...............................
..................................................................................................... iv目錄.................................................................................................................................... v表目錄.........................................................
....................................................................... ix圖目錄................................................................................................................................ x第一章緒論........................................................................................
............................ 11.1 研究背景.......................................................................................................... 11.2 文獻回顧.......................................................................................................... 31.2.1 工業4.0 與智慧工廠相關策略.................
............................................ 31.2.2 人工智慧與深度學習之發展............................................................... 41.2.3 人工智慧機器視覺與智慧工廠之應用............................................... 61.3 研究動機與目的.........................................................................................
..... 8第二章基礎理論............................................................................................................ 92.1 雲端資訊系統整合.......................................................................................... 92.1.1 智慧工廠整合及其資通訊管理.....................................................
...... 92.1.2 智慧排單管理與資訊可視化............................................................... 102.1.3 AI品質管制智動化.............................................................................. 112.2 區域網路........................................................................................................
.. 112.2.1 TCP / IP通訊協議................................................................................ 132.2.2 通訊埠轉發........................................................................................... 142.2.3 TCP Socket介面程式.....................................................................
....... 142.3 網路伺服器架設.............................................................................................. 152.3.1 HTML、CSS與JavaScript .................................................................. 162.3.2 PHP與MySQL .......................................................................
.............. 162.4 影像處理.......................................................................................................... 172.4.1 光學變焦與數位變焦........................................................................... 172.4.2 影像目標框列與裁剪..........................................................
................. 182.5 人工神經網路與深度學習.............................................................................. 182.5.1 人工神經網路....................................................................................... 182.5.2 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) ........................ 222.5.3 M
ask R-CNN......................................................................................... 252.5.4 物件分類、目標檢測與影像分割模型之應用................................... 282.6 雲端與物聯網裝置之應用.............................................................................. 292.6.1 Raspberry Pi 4B與MJPEG-Streamer ...
................................................ 302.6.2 雲端與影像儲存................................................................................... 30第三章實驗架設............................................................................................................ 323.1 智能工業生產教學工廠..................
................................................................ 323.1.1 智能工業生產教學工廠配置............................................................... 323.1.2 區域網路之硬體架設........................................................................... 333.2 伺服器架設...............................................
....................................................... 343.2.1 WEB伺服器架設................................................................................. 353.2.2 AI演算伺服器架設.............................................................................. 363.3 視覺瑕疵檢測機制及其應用周邊軟體開發..........................
........................ 373.3.1 基於影像處理之物件偵測程式撰寫................................................... 383.3.2 數位變焦程式撰寫............................................................................... 393.3.3 圖像擴增GUI軟體介面....................................................................... 413.3.4 資料分類與
標註................................................................................... 423.3.5 AI瑕疵檢測平台與模型建立.............................................................. 453.4 物聯網裝置及其應用架設.............................................................................. 473.4.1 AI檢測平台之硬體設備...............
....................................................... 473.4.2 瑕疵檢測之即時影像........................................................................... 483.4.3 影像資訊回饋與資料庫之應用........................................................... 503.4.4 AI 瑕疵檢測應用流程機制.................................................
................. 513.5 智慧工廠可視化資訊整合看板...................................................................... 533.5.1 網頁可視化資訊整合系統................................................................... 533.5.2 可視化資訊看板架設........................................................................... 55第四章結果與討論..
...................................................................................................... 574.1 區域網路導入對於資訊整合之探討.............................................................. 574.1.1 區域網路於智慧工廠之應用............................................................... 574.1.2 內部伺服器管理與對外服務.........
...................................................... 594.1.3 物聯網裝置與資訊看板....................................................................... 604.1.4 智慧工廠區域網路設置與伺服器整合規劃....................................... 624.2 伺服器開發環境架設之成效評估.................................................................. 62
4.2.1 伺服器系統選用及其分析................................................................... 634.2.1.1 Linux系統權限管理與其限制............................................... 644.2.1.2 Linux系統於改善工作效率之探討....................................... 664.2.2 Multi-GPU對於AI模型開發之影響...............................................
.... 664.2.2.1 平行運算與其系統開發框架之探討...................................... 674.2.2.2 Batch Size對於AI模型訓練之效益評估.............................. 684.3 深度學習視覺辨識在工廠端的應用探討...................................................... 694.3.1 AI視覺檢測在實務現場之應用領域.................................................. 704.3.2 AI與AOI
在瑕疵檢測之應用探討...................................................... 714.3.3 AI模型建立與探討.............................................................................. 734.3.3.1 圖像擴增與遷移式學習模型之成效評估.............................. 744.3.3.2 瑕疵特徵之萃取與影像分類在瑕疵檢測上的實務應用探討..............................................
............................................ 764.3.3.3 影像分類與實例分割模型在瑕疵檢測上的實務應用探討.............................................................................................. 784.4 影像處理程式編程在實務應用之探討.......................................................... 804.4.1 自動物件框列開發目的與問題探討......................
............................. 804.4.2 數位變焦與光學變焦的實務應用與討論........................................... 834.4.3 GUI圖像擴增對於瑕疵檢測模型訓練應用探討............................... 844.5 物聯網裝置在視覺瑕疵檢測之應用.............................................................. 854.5.1 Raspberry Pi在工業上視覺檢測應用之探討.......................
.............. 854.5.2 基於HTTP 協議之動態影像串流及其應用探討................................ 864.6 可視化資訊整合看板...................................................................................... 874.6.1 智慧工廠網頁工單排程系統及其可視化看板................................... 874.6.2 AI瑕疵檢測結合網頁之可視化資訊看板...............................
........... 88第五章結論.................................................................................................................... 90第六章未來展望............................................................................................................ 92參考文獻........................................
.................................................................................... 93
Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經
為了解決Linux 建立 MySQL 的問題，作者陳會安 這樣論述：
『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node
-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色 ★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 ★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 ★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 ★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 ★ 以 Ope
nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 ★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 ★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 ★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人
實作與驗證資料庫之資料高可用度
為了解決Linux 建立 MySQL 的問題，作者蔡翰 這樣論述：
資料庫為現今公司的最主要應用之一，為了有效且安全的儲存公司大量資料，還必須讓資料庫達到高可用性，以防資料庫損毀，造成所有員工心血付之一炬，在一般中小企業，若要建立資料庫高可用性，必須與該資料庫廠商購買昂貴的軟體與授權，而本研究目的在於使用各種開源軟體設計一個資料庫高可用性架構，針對常用的資料庫MySQL與PostgreSQL，透過該資料庫中Redo Log和WAL (Write-Ahead-Logging)功能，實作資料之資料庫高可用度機制。為了證明本研究所設計之高可用度能架構能支持兩種資料庫，以及有效避免容錯移轉(Failover)所造成資料喪失於記憶體內，透過強制關閉虛擬機為主要測試並以
三個實作方法加以驗證，並對比兩種資料庫MySQL與PostgreSQL的差異。