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线上问题总结-获取不到连接池(logback 配置+代码问题)

原文链接 出错问题复盘 1、问题回顾 早上 6:00 多开始报警，数据库连接池获取不到连接，日志的报错如下： org.mybatis.spring.MyBatisSystemException:...2、然后数据库连接没有很多的话，第 2 步去看看 Hikari 连接池的配置，配置如下： spring.datasource.hikari.connectionTimeout = 100000 spring.datasource.hikari.validationTimeout...2.3 猜测 2.3.1 看日志配置 因为都是卡在打印日志上，所以想打印日志是不是有什么问题。然后就想到了前一天刚上线了应用日志的异步打印配置，配置如下 ： 连接池配置，最小、最大设置为 5，去压测，还是没有还原这个情况。...可以看到压测开始 1 次执行后，第 2 次的时候就报了连接超时，获取不到连接的错误 2.10 总结 至此，这个问题解决了，然后也还原了问题发出的场景，所以以后还是要注意引入一个技术的时候要多了解更多的核心原理

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    如何重置和重新配置PPPOE连接以解决问题

    本文将指导您如何重置和重新配置PPPoE连接，以解决这些问题并恢复网络连接。　　1.诊断问题　　在重置和重新配置PPPoE连接之前，请先诊断问题。...此外，尝试使用其他设备连接网络，以确定问题是否局限于某个特定设备。　　2.重启网络设备　　在许多情况下，简单地重启网络设备（如路由器和调制解调器）可以解决PPPoE连接问题。...4.重新配置PPPoE连接　　如果以上方法仍无法解决问题，您可能需要重新配置PPPoE连接。请按照以下步骤操作：　　1.在路由器管理界面的PPPoE连接设置中，找到“用户名”和“密码”字段。　　...3.确保其他设置（如MTU、连接模式等）与网络服务提供商的要求一致。　　4.保存设置并重新启动路由器。　　在完成以上步骤后，您的PPPoE连接应已重置和重新配置。...如果问题仍然存在，请联系您的网络服务提供商，以获取进一步的技术支持和诊断。　　总之，通过诊断问题、重启网络设备、重置PPPoE连接以及重新配置PPPoE连接，您可以解决大部分PPPoE连接问题。

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    解决多版本SQL Server连接问题：自定义端口配置指南

    各位.NET道友大家好，我是.NET修仙日记的掌门人，当电脑安装了多个版本的SQL Server时，默认情况下只能连接到第一个安装的实例。...完整解决方案 步骤1：打开SQL Server配置管理器 搜索并打开"SQL Server Configuration Manager" 导航至：SQL Server网络配置 → [您的实例名]（如MSSQLSERVER...返回SQL Server服务 右键点击对应实例的服务 选择"重新启动" 步骤5：使用新端口连接 连接字符串格式：服务器名称,端口号例如：localhost,1434 或 127.0.0.1,1434...注意事项 确保防火墙允许自定义端口的通信 建议为每个SQL Server实例分配唯一的端口号 修改配置前，建议备份重要数据库 如果使用命名实例，默认会使用动态端口，建议固定端口以便管理 常见问题解答 Q...：修改端口后无法连接怎么办？

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    解决微信小程序MQTT真机连接问题与合法域名配置SSL问题

    为方便大家能快速的解决，我添加几个关键词：emqx 配置websocket ssl 、 emqx 配置ssl 、docker项目管理器添加mqtt 、在docker安装mqtt后如何配置ssl证书、小程序反向代理解决...mqtt ssl问题 问题是这样的：小程序的wx对应ws协议，wxs对应wss协议，本篇文章介绍了：1、如何解决真机调试mqtt报错连接不上的问题 2、调试通过后，去除勾选不校验合法域名，连接8084...也没能解决小程序访问wss的问题，小程序调试可以用ws就像http一样在调试端是可以用的，但是上线必须要https，所以ws对应的加密协议就是wss，上文中解决了真机调试的问题，也就是换MQTT.js文件...： #持久化连接配置 proxy_connect_timeout 30s; proxy_read_timeout 86400s; proxy_send_timeout...ssl（先将反向代理关闭，否则宝塔不允许配置） 1、关闭反向代理后 2、点击ssl（配置证书，不懂得百度） 3、配置好以后，打开反向代理，让其运行 第六步：小程序连接mqtt 1、进入小程序取消勾选不校验合法域名

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    Google发布超难问答数据集「自然问题」：30万对问答，BERT都达不到70分

    Google现在想到了一个办法能让AI来回答这个问题，他们开放了一个名叫自然问题（Natural Questions, NQ）的数据集，能够训练AI阅读维基百科，并找到各种开放领域问题的答案。...另外，还有一些问题是直接用长答案回答的。 比如说，“汉语里的“中国”是什么意思”这个问题，答案在“Names of China”这个维基百科词条里，以一段话的形式解释。 ?...整个数据集包含三个部分： 1、超过30万组问答，其中训练集有307,372组问答，包含152,148组长答案问答和110,724组短答案问答； 2、开发示例问答，包含有7830组“一问五答”的问答，也就是同一个问题...整个标注的过程中，需要标注者阅读整个维基百科页面，看看有没有这个问题的答案，之后一方面要找包含所需信息的长答案自然段，另一方面要从中找一两个单词或词组作为短答案，整个数据集的精确度超过90%。...数据集中所有的问题都是用户在使用Google搜索时提出的，QA问答系统需要阅读整篇维基百科相关词条的文章，也不一定每个问题的答案都能找得到，因此NQ要比以前的QA数据集更具挑战性。

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    深度、卷积、和递归三种模型中，哪个将是人类行为识别方面的佼佼者？

    这些问题对于研究学者们十分重要，但是目前这些问题仍然没有解答。 在本文中我们首先提出了 在三种代表性数据集上 最流行的深度学习方法的表现。...为了探索每种方法的适用性我们选取了一系列合理范围的超参数，同时随机模型配置。 为了探讨每一种方法的适用性，我们为每一个超参数和随机样本模型配置都选择了合理的范围。...4.实验 实验中研究的不同种类的超参数在表1中列出。最后一列表示了每个数据集采样的参数配置的数目，它们被挑选出来代表一个相等量的计算时间。...我们在三个代表了HAR典型问题的基准数据集进行了实验（下文进行描述）。...两个前置RNNs模式（LSTM-F，LSTM-S）在不同数据集上表现相似。尤其在PAMAP2和OPP上进行探索的配置识别表现非凡。 超参数种类对于识别表现影响的解释在图2(d)中可见。

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    深度学习基础之 Dropout

    它们是： 过拟合问题 随机丢失节点 如何使用dropout 使用dropout的示例 使用降序正则化的方法 过拟合问题 在相对较小的数据集上训练大型神经网络可能过拟合训练数据。...随机失活作为引入的一个新的超参数，指定图层输出单元被丢弃的概率 或者相反地，指定了图层输出所保留单元的概率。这个详细解释可能不同论文和程序中有所不同。...我们针对不同域的数据集上的分类问题对神经网络随机失活进行了训练。我们发现，与不使用随机失活的神经网络相比，随机失活提高了所有数据集的泛化性能。...对于 LSTM，最好对输入和循环连接使用不同的失活率。 随机失活率 随机失活超参数的默认解释是在图层中训练给定节点的概率，其中 1.0 表示没有丢弃节点，0.0 表示图层没有输出。...使用较小的数据集 与其他规范化方法一样，对于训练数据量有限且模型可能过拟合训练数据的问题，随机失活更为有效。 问题在于，如果存在大量的训练数据，则使用随机失活可能受益较少。 ?

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    如何配置神经网络中的层数和节点数

    编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 人工神经网络有两个重要的超参数，用于控制网络的体系结构或拓扑：层数和每个隐藏层中的节点数。配置网络时，必须指定这些参数的值。...为你的特定预测建模问题配置这些超参数的最可靠方法是通过强大的测试工具系统实验。 对于初学者来说，寻找一种分析方法来计算最佳层数和节点数，或者遵循简单的经验法则，可能是一个很难接受的机器学习领域。...配置网络中的层数和节点数的五种方法。 多层感知器 节点，也称为神经元或感知器，是具有一个或多个权重输入连接的计算单元，它以某种方式连接输入的转移函数，并且连接输出。然后将节点组织成层以构成网络。...单层中的每个节点直接连接到输入变量并提供输出变量。 单层网络只有一层活动的单元。输入通过单层权重直接连接到输出。输出不相互影响，因此具有N个输出的网络可被视为N个分离的单输出网络。...模型超参数的可转移性导致从一个问题到另一个问题的巧妙的模型，这是一个具有挑战性的开放问题，并且这就是模型超参数配置比艺术更具艺术性的原因。

    3.9K20

    如何在虚拟机中配置静态IP，以解决在NAT模式下的网络连接问题？

    而在虚拟机中，网络连接问题是使用过程中最常见的问题之一。本文将详细介绍如何在虚拟机中配置静态IP，以解决在NAT模式下的网络连接问题。...验证配置结果在完成上述配置之后，最后需要验证虚拟机的网络连接是否正常。可以通过 ping 命令来测试网络通信。...如果网络通信正常，则表示网络配置成功。总结虚拟机的网络连接问题是使用过程中常见的问题之一。在NAT模式下，虚拟机可以通过宿主机的网络连接进行访问，但是无法使用外部网络服务和被外部机器访问。...为了解决这个问题，可以对虚拟机进行静态IP配置，以便于更好地管理和控制网络连接。本文介绍了静态IP配置的方法，包括计算子网掩码、修改虚拟网卡设置、修改静态IP地址和验证配置结果等步骤。...对于虚拟机中的网络连接问题，需要仔细分析具体情况，根据实际需求进行相应的网络配置和调整。

    3.3K40

    一文讲解自动机器学习（AutoML）！你已经是个成熟的模型了，该学会自己训练了

    图1：传统深度学习与AutoDL比较 什么是神经架构搜索（NAS） 神经架构搜索（NAS）是一种针对特定数据集从头开始自动设计性能良好的模型的技术，NAS技术与超参数优化所解决的问题相同：在搜索空间中找到对目标任务表现良好的网络结构...由于神经网络的结构和连接通常可以由可变长度的字符串指定，在实际问题中，根据特定数据集生成指定的“子网络”，通过训练得到验证集的准确性。 ?...图2：NAS组件 搜索空间 如其名，就是可供搜索的一个网络结构集合，它的数字表示为： 网络的结构（如：神经网络的深度，即隐藏层个数，和特定的隐藏层宽度） 配置（如：操作/网络间的链接类型，核的大小，过滤器的数量...设计带有辅助超网络的“主”模型，以生成以模型架构为条件的主模型的权重。从超网络代表的分布中采样的权重。...定义ENAS单元结构 ? 3. 定义超网络 ? 4. 构造ENAS_Scheduler开始训练 ? 5. 训练结束可以查看搜索到的最佳结构 ?

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    深度学习基础之Dropout

    它们是： 过拟合问题 随机丢失节点 如何使用dropout 使用dropout的示例 使用降序正则化的方法 过拟合问题 在相对较小的数据集上训练大型神经网络可能过拟合训练数据。...随机失活作为引入的一个新的超参数，指定图层输出单元被丢弃的概率 或者相反地，指定了图层输出所保留单元的概率。这个详细解释可能不同论文和程序中有所不同。...我们针对不同域的数据集上的分类问题对神经网络随机失活进行了训练。我们发现，与不使用随机失活的神经网络相比，随机失活提高了所有数据集的泛化性能。...对于 LSTM，最好对输入和循环连接使用不同的失活率。 随机失活率 随机失活超参数的默认解释是在图层中训练给定节点的概率，其中 1.0 表示没有丢弃节点，0.0 表示图层没有输出。...使用较小的数据集 与其他规范化方法一样，对于训练数据量有限且模型可能过拟合训练数据的问题，随机失活更为有效。 问题在于，如果存在大量的训练数据，则使用随机失活可能受益较少。 ?

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    这有一份超全的Debug检查清单

    数据集创建，常见问题如下： 没有足够数据 类别不平衡 噪声标签 训练和测试的分布不同 ? DL Troubleshooting策略 ?...使用sensible配置 ? 对输入归一化 ? 简化问题 使用更小的训练数据 使用更小的图像尺寸 创建一个更简单的合成训练集 ?...Out of Memory，逐一去除内存密集型操作，具体地，常见问题如下：tensor过大（batch size过大或者太大的全连接层）、数据过多（将太大的数据集加载到内存中或为数据集创建分配了太大的缓冲区...distribution) Improve model/data：如果欠拟合，使得模型更大；如果过拟合，增加数据或者添加正则化 解决欠拟合（使用顺序由上到低下）： 使得模型变大，比如增加层数或者在每层中使用更多单元...上述情况通常发生在小验证集上或者大规模超参数调整 Tune hype-parameters：由粗到细地随机搜索 超参数优化面临如下问题： 网络：多少层？如何参数初始化？卷积核大小？

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    解决MySQL连接问题：Access Denied和SSL警告；MySQL数据库连接失败：Access Denied异常的解决方法；如何在Java应用程序中正确配置MySQL数据库连接

    ： SSL 警告：默认情况下，MySQL 8+ 版本的 JDBC 连接尝试使用 SSL，但如果没有为此配置适当的证书，会收到一个警告。...在开发环境中，通常可以安全地禁用 SSL（尽管在生产环境中，建议配置并使用 SSL）。 访问被拒绝：这意味着提供的用户名和密码不正确，或该用户没有权限连接到指定的数据库。...useSSL=false", "username", "password"); 处理访问拒绝问题： 确保你的 MySQL 数据库正在运行并且可以从 localhost 访问。...例如，如果你的 MySQL 用户名是 root，密码是 mysecret，那么连接代码应更改为： 如果你不确定用户名和密码，你需要检查 MySQL 的配置或联系数据库管理员。...这应该会解决你遇到的问题。

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    这有一份超全的Debug检查清单

    数据集创建，常见问题如下： 没有足够数据 类别不平衡 噪声标签 训练和测试的分布不同 ? DL Troubleshooting策略 ?...使用sensible配置 ? 对输入归一化 ? 简化问题 使用更小的训练数据 使用更小的图像尺寸 创建一个更简单的合成训练集 ?...Out of Memory，逐一去除内存密集型操作，具体地，常见问题如下：tensor过大（batch size过大或者太大的全连接层）、数据过多（将太大的数据集加载到内存中或为数据集创建分配了太大的缓冲区...distribution) Improve model/data：如果欠拟合，使得模型更大；如果过拟合，增加数据或者添加正则化 解决欠拟合（使用顺序由上到低下）： 使得模型变大，比如增加层数或者在每层中使用更多单元...上述情况通常发生在小验证集上或者大规模超参数调整 Tune hype-parameters：由粗到细地随机搜索 超参数优化面临如下问题： 网络：多少层？如何参数初始化？卷积核大小？

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