AvoidMySQL5DataTruncationErrors

本文介绍如何在MySQL 5.x中避免安装门户时出现的数据截断错误。通过调整MySQL配置文件my.ini或my.cfg,并在数据源描述符文件中添加特定参数,可以有效防止此类错误的发生。

MySQL 5 can run in strict mode, which causes errors to be thrown instead of warnings when data truncation occurs (see mysql bug 14048 ).

Errors may look similar to this:

11:16:36,520 ERROR JDBCExceptionReporter ? Data truncation: Data too long for column 'jbp_viewrealemail' at row 1

While MySQL 5 is not yet supported, there is a way to prevent the error from being thrown during the installation of the portal:

 

  1. If you have MySQL 5 installed already and running in strict mode, edit the my.ini (or my.cfg) file of MySQL and remove the "STRICT_TRANS_TABLES" part from the line: sql-mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
  2. Add "jdbcCompliantTruncation=false" in your datasource descriptor file (*-ds.xml) under the deploy directory. Your connection URL should look like: <connection-url>jdbc:mysql://your-host-name:3306/jbossportal?useServerPrepStmts=false&amp;jdbcCompliantTruncation=false</connection-url>

This should prevent any further data truncation related errors during the portal installation.

内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点介绍了一套基于Python实现的集成化计算框架,旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性与泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等多个环节,结合实际制造场景中的不确定性因素(如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)失数据、工况变化等),提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果,强调模块化设计与可扩展性,便于在不同制造系统中部署。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景;②构建稳定可靠的工业AI模型,应对实际生产中的数据噪声与工况波动;③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,逐步复现各模块功能,重点关注数据鲁棒处理与模型集成策略的设计思路,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入掌握该集成流程的核心机制与应用技巧。
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