记录一次mysql错误

错误日志问题排查
最新推荐文章于 2022-09-19 11:22:29 发布
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在这里插入图片描述这是错误日志
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然后执行 journalctl -xe
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目前不知道问题所在

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mysql的一次错误处理
weixin_30379531的博客
01-31 100
　　虚拟上安装好了php7.0和apache2,登陆mysql的时候出现报错； 　　mysql -u root -p 　　ERROR 2002(HY000)：Can't connect to local Mysql server through socket '/var/run/mysqld/mysqld.sock'; 　　首先在 /var/run/ 下面没有mysqld这个文件夹, 需要自...
Lockless Programming Considerations
生命因你而精彩！明天更美好！
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CentOS 7安装 MySQL5.7之后，登录提示ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using passw
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08-22 3万+
1、安装完MySQL5.7之后，使用mysql -u root -p登录MySQL时报错： [root@localhost bin]# mysql -u root -p Enter password: ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO) 2、百度搜了很多解决方法...
记录一次生产事故MYSQL执行语句错误，回滚数据
rogueVpedro的博客
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使用mysql binlog 恢复因错误执行sql导致的问题
记录一次mysql update导致锁表问题
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事发情况 当天晚上生产服务一直在告警，刚刚开始只是一个数据保存接口耗时过长，紧接着整个服务接口都耗时，对外表现为整个服务不可用。 于是优先排查宽带情况，其次看代码逻辑，看错误日志（无一例外都是接口耗时过长报警）。 接着看监控发现goroutine明显增多，依然没有头绪。于是想到重启服务。 重启服务过程中，弹出一个告警日志-db连接数过多，已经超过筏值。这个时候问题才确定。 问题原因 是最初的那个数据保存接口，逻辑很简单，接口拿到请求时，insert或者update进入db内。问题在于update
mysql日期最近一条记录_MySQL中查询时间最大的一条记录
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01-18 8819
在项目中要查询用户最近登录的一条记录的 ip直接写如下 SQL：SELECT ip,MAX(act_time) FROM users_login GROUP BY login_id;但是这样是取不出用户登录记录中时间最大的那个 ip , 仅仅只是查到了最大时间,和 ip 没关系找了相当多的文章，经过自己测试，发现一个比较好的方式处理这个问题，举例如下：现在假设有一张数据表 A , 字段和数据如下：...
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数据库记录: MYSQL查询不同用户 最新的一条记录方法1：查询出结果后将时间排序后取第一条(只能取到一条，并且不能查询不同客户的记录)SELECT CUSTOMER_ID,CONTENT,MODIFY_TIME FROM `service_records` ORDER BY MODIFY_TIME DESC LIMIT 1;查询结果: 方法2：查询排序后group by(先按照MODIFY_TI...
记录一次mysql因为配置文件错误导致在docker中无法启动的解决方式
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背景 一个已经运行并且没有将配置文件等信息挂载到本地的mysql容器。在一次修改my.con配置文件之后，重新启动mysql容器刷新配置，但是容器一直启动失败，处于restarting的状态。 排查方式 最直接的方式是通过docker logs containerName 查看容器的日志信息，在日志中发现是因为配置文件一个参数拼错了，导致容器在重启之后一直启动失败。 解决方式 方法一（直接修改容器内文件）： 使用docker inspect containerId(或者容器名称)指令，在获取
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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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