E/Perf: getFolderSize() : Exception_1 = java.lang.NullPointerException: Attempt to get length of null array

时间: 2023-06-16 19:05:14 浏览: 305
这个错误通常表示你的代码中有一个数组没有被正确初始化,因此它的长度为 null,无法获取其长度。你可以检查你的代码并确保所有的数组都被正确初始化。你还可以尝试使用断言来确保数组不为 null。例如: ```java assert myArray != null; int length = myArray.length; ``` 这样,如果 myArray 为 null,代码就会抛出 AssertionError,而不是 NullPointerException。
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select COLLECT_TIME, PERF_VALUE, t1.unit, RULEA, RULEB, RULEC from ( select COLLECT_TIME, PERF_VALUE, UNIT as unit, EQP_OBJ_ID, OBJECT_TYPE, INDEX_TYPE, DEVICE_ID, INDEX_NAME from t_perf_sensor_history tpsh, t_perf_defined tpd where PERF_OBJ_ID = tpd.OBJ_ID ) as t1 left join t_alarm_rule tar on IF(tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = OBJECT_TYPE) where 1=1 and COLLECT_TIME BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 53 DAY) AND NOW() union select COLLECT_TIME, PERF_VALUE, t1.unit, RULEA, RULEB, RULEC from ( select COLLECT_TIME, PERF_VALUE, UNIT as unit, EQP_OBJ_ID, OBJECT_TYPE, INDEX_TYPE, DEVICE_ID, INDEX_NAME from t_perf_sensor_run tpsr, t_perf_defined tpd where PERF_OBJ_ID = tpd.OBJ_ID ) as t1 left join t_alarm_rule tar on IF(tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = OBJECT_TYPE) where 1=1 and COLLECT_TIME BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 53 DAY) AND NOW() order by COLLECT_TIME desc怎么优化速度

首先,可以优化查询语句中的子查询,将其转换为 JOIN。例如: ``` SELECT COLLECT_TIME, PERF_VALUE, tpd.UNIT AS unit, t1.EQP_OBJ_ID, t1.OBJECT_TYPE, t1.INDEX_TYPE, t1.DEVICE_ID, t1.INDEX_NAME, tar.RULEA, tar.RULEB, tar.RULEC FROM ( SELECT tpsh.COLLECT_TIME, tpsh.PERF_VALUE, tpsh.EQP_OBJ_ID, tpsh.OBJECT_TYPE, tpsh.INDEX_TYPE, tpsh.DEVICE_ID, tpsh.INDEX_NAME FROM t_perf_sensor_history tpsh JOIN t_perf_defined tpd ON tpsh.PERF_OBJ_ID = tpd.OBJ_ID WHERE tpsh.COLLECT_TIME BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 53 DAY) AND NOW() UNION ALL SELECT tpsr.COLLECT_TIME, tpsr.PERF_VALUE, tpsr.EQP_OBJ_ID, tpsr.OBJECT_TYPE, tpsr.INDEX_TYPE, tpsr.DEVICE_ID, tpsr.INDEX_NAME FROM t_perf_sensor_run tpsr JOIN t_perf_defined tpd ON tpsr.PERF_OBJ_ID = tpd.OBJ_ID WHERE tpsr.COLLECT_TIME BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 53 DAY) AND NOW() ) t1 LEFT JOIN t_alarm_rule tar ON (tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID OR tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.OBJECT_TYPE) ORDER BY COLLECT_TIME DESC ``` 这样可以避免重复子查询的问题,提高查询效率。 其次,可以考虑对表进行索引优化。在这个查询中,可以为 t_perf_sensor_history 表的 COLLECT_TIME 字段和 PERF_OBJ_ID 字段,以及 t_perf_sensor_run 表的 COLLECT_TIME 字段和 PERF_OBJ_ID 字段建立联合索引,以优化子查询的效率。 最后,可以考虑对 WHERE 子句中的日期范围限制进行优化。例如,可以根据业务需求调整日期范围的大小,避免查询过多无用数据。同时,可以考虑将日期范围限制转换为日期时间戳的形式,以避免对日期字符串的转换和比较,提高查询效率。

select DISTINCT COLLECT_TIME, PERF_VALUE, t1.unit, RULEA, RULEB, RULEC, EQP_OBJ_ID, tar.OBJECT_ID from ( select COLLECT_TIME, PERF_VALUE, UNIT as unit, EQP_OBJ_ID, OBJECT_TYPE, INDEX_TYPE, DEVICE_ID, INDEX_NAME from t_perf_sensor_history tpsh, t_perf_defined tpd where PERF_OBJ_ID = tpd.OBJ_ID ) as t1 left join t_alarm_rule tar on IF(tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = OBJECT_TYPE) where 1=1 and COLLECT_TIME BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY) AND NOW() and EQP_OBJ_ID = '30625d79-56ae-4576-b278-24a7a1684856' and INDEX_NAME = '距离' 加上判断EQP_OBJ_ID, tar.OBJECT_ID是否相等

如果要加上判断EQP_OBJ_ID和tar.OBJECT_ID是否相等,可以使用一个子查询来先去重,然后再加上判断条件。例如: ``` SELECT COLLECT_TIME, PERF_VALUE, unit, RULEA, RULEB, RULEC, EQP_OBJ_ID, OBJECT_ID FROM ( SELECT DISTINCT t1.COLLECT_TIME, t1.PERF_VALUE, t1.unit, t1.RULEA, t1.RULEB, t1.RULEC, t1.EQP_OBJ_ID, tar.OBJECT_ID FROM ( SELECT COLLECT_TIME, PERF_VALUE, UNIT AS unit, EQP_OBJ_ID, OBJECT_TYPE, INDEX_TYPE, DEVICE_ID, INDEX_NAME FROM t_perf_sensor_history tpsh, t_perf_defined tpd WHERE PERF_OBJ_ID = tpd.OBJ_ID ) AS t1 LEFT JOIN t_alarm_rule tar ON IF(tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = t1.DEVICE_ID, tar.ALARM_OBJECT_TYPE = OBJECT_TYPE) WHERE COLLECT_TIME BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY) AND NOW() AND EQP_OBJ_ID = '30625d79-56ae-4576-b278-24a7a1684856' AND INDEX_NAME = '距离' ) AS t2 WHERE EQP_OBJ_ID = OBJECT_ID; ``` 这样可以先用子查询将EQP_OBJ_ID和OBJECT_ID去重,然后再筛选出相等的记录。
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纠正代码:trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) # 定义模型参数 input_dim = X.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和验证集 X_train, X_val = X[train_index], X[test_index] y_train, y_val = y[train_index], y[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

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