我正在使用传递data source name的OptsBuilder来创建连接池: let mut opts = mysql::OptsBuilder::from_opts(dsn);
opts.stmt_cache_size(0);
let pool = mysql::Pool::new_manual(1, 3, opts).expect("Could not connect to MySQL"); 如果我传递了无效的DSN,代码将死机: thread 'main' panicked at 'URL ParseError { relative UR
我已经为我的python应用程序编写了Dockerfile。
所需经费是:
安装并启动mysql服务器。
以分离模式在屏幕上运行应用程序。
下面是我的Dockerfile:
FROM ubuntu:16.04
# Update OS
RUN apt-get update
RUN apt-get -y upgrade
# Install Python
RUN apt-get install -y python-dev python-pip screen npm vim net-tools
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get -
在下面的代码中,无效的索引访问x[10]会导致死机。然而,产生的死机消息并没有显示错误的堆栈跟踪-相反,它看起来像这样:%!v(PANIC=String method: runtime error: index out of range [10] with length 3)。此外,程序不会终止,而是在死机发生后继续运行。
基于,Println似乎可以从String()方法中捕捉到异常并记录它们。我如何防止这种行为,使得1)我的程序在String()方法中的死机中终止,2)显示死机的完整堆栈跟踪?
package main
import (
"fmt"
)
type F
在搜索了很长一段时间后,关于这个错误,我真的不能弄清楚如何在我的项目中处理这个错误。我需要你的帮助:)。
我有一个问题,我的Node应用程序的屏幕在几个小时后会给我一个错误(我不知道几个小时后,但我的感觉是它并不总是相同的时间)
我将在下面给你我的错误。有人知道怎么解决这个问题吗?我已经尝试了从一个短表中选择所有内容的时间间隔,以重置到数据库的连接,因此连接不会关闭,因为总是(每30分钟)会有一个对数据库的短调用。
此外,在我得到错误并重新启动应用程序后,一切都正常工作。我看到这是一个空闲时间的问题,但我没有找到任何方法来解决这个问题。这就是我创建数据库连接的方式。
var con = mys
我正在mysql工作台上工作,突然它就死机了。因此,我从任务管理器中关闭了它,并终止了进程。当我试图重新打开它的时候,我收到了这样的信息-
mysql workbench encountered a problem ...db_utils.pyc is denied
它不能再打开了。我该如何解决这个问题?
我有一个MySQL数据库,我经常将我的数据复制到Sap HANA DB中进行分析。但是,MySQL DB还处于开发阶段,它总是会出现新的表。对于每个新表,我在HANA中创建了一个匹配表,并在Pentaho中创建了一个新的ETL管道。这对我来说似乎有点傻。我想应该有一些方法可以在HANA中自动构建新表,并将这个新表的数据从MySQL复制到HANA。这是一个有效的想法,或者我仍然应该按照解释做同样的事情?
我的主机运行Ubuntu 18,04,我在ReactJS on FrontEnd,NodeJS on BackEnd和MySQL上开发了一个关于beaglebone数据库的应用程序。。
有关我的BeagleBone的更多信息:
root@beaglebone:~# uname -a
Linux beaglebone 3.8.13-bone71.1 #162 SMP Fri Oct 16 07:27:34 CST 2015 armv7l GNU/Linux
我想总是在BeagleBone上运行我的应用程序。
当脚本启动时,我能做什么让它运行呢?
每当mysql函数被调用时,脚本就会终止。没有输出,也没有“死”输出。php错误日志中也没有关于它的输出。我根本无法登录到数据库并进行访问。Php死机了,我看到一个屏幕,就好像没有页面一样。我该如何解决这个问题呢?或者至少,获得关于错误的任何输出以进行故障排除?
使用root时也会发生同样的情况。而且,即使信息是错误的,也没有输出。但是,当访问Drupal站点时,至少在登录信息错误时会显示输出。
下面是我的主站点的db类的代码
class DB{
public $con = null;
public $user = 'viewer';
public $p
下面的代码会导致我的系统在完成之前耗尽内存。
你能推荐一种更有效的方法来计算大矩阵上的余弦相似度吗,比如下面这个?
我想要计算原始矩阵(mat)中65000行中的每一行相对于所有其他行的余弦相似度,这样结果就是一个65000 x 65000矩阵,其中每个元素都是原始矩阵中两行之间的余弦相似度。
import numpy as np
from scipy import sparse
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
mat = np.random.rand(65000, 10)
sparse_mat = sparse