he default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured

时间: 2024-04-11 07:30:26 浏览: 14
这个错误提示意为默认的发现设置不适合用于生产环境,必须至少配置其中一个 [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes]。 简单来说,这个错误提示是在提醒用户在使用生产环境时需要配置一些必要的发现设置,以确保系统的稳定性和可靠性。您可以在这些选项中选择至少一个进行配置,以满足系统的需求。
相关问题

# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...) BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # Quick-start development settings - unsuitable for production # See https://docs.djangoproject.com/en/2.1/howto/deployment/checklist/ # SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret! SECRET_KEY = 'za+%gf@86j_x^vqc3cur$j7#zipp0w-e+zxcl^o#x#d3kqdio7' # SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production! DEBUG = True ALLOWED_HOSTS = []

这是一个Django项目的settings.py文件中的配置。 - BASE_DIR 定义了项目的根目录路径。 - SECRET_KEY 是用于安全加密的秘钥,应该在生产环境中保密。 - DEBUG 是一个布尔值,指定是否启用调试模式。在生产环境中应该关闭。 - ALLOWED_HOSTS 是一个字符串数组,用于指定可以访问该 Django 应用程序的主机名或IP地址。在生产环境中,应该设置为所允许的主机名或IP地址列表。

Could NOT find TBB: Found unsuitable version ".", but required is at least "4.4" (found /usr/include, found components: tbb tbbmalloc) -- Could NOT find MKL (missing: MKL_INCLUDE_DIR MKL_LIBRARIES)

这似乎是你在编译某个程序时遇到的错误。这个错误消息显示你缺少了 TBB 和 MKL 库,而且你当前安装的 TBB 版本不够新。你需要下载并安装 TBB 4.4 或更高版本,以及 MKL 库。如果你使用的是 Linux 操作系统,可以使用包管理器安装这些库,例如在 Ubuntu 中,你可以使用以下命令安装它们: ``` sudo apt-get install libtbb-dev intel-mkl-64bit-<version> ``` 其中 `<version>` 是你要安装的 MKL 库的版本号。如果你使用的是其他操作系统,请查看相应的文档以了解如何安装这些库。

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Traceback (most recent call last): File "/usr/local/python3/bin/pyinstaller", line 8, in <module> sys.exit(_console_script_run()) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 194, in _console_script_run run() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 180, in run run_build(pyi_config, spec_file, **vars(args)) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 61, in run_build PyInstaller.building.build_main.main(pyi_config, spec_file, **kwargs) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 1019, in main build(specfile, distpath, workpath, clean_build) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 944, in build exec(code, spec_namespace) File "/root/test/2.spec", line 20, in <module> noarchive=False, File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 429, in __init__ self.__postinit__() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/datastruct.py", line 184, in __postinit__ self.assemble() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 764, in assemble self._check_python_library(self.binaries) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 834, in _check_python_library python_lib = bindepend.get_python_library_path() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/depend/bindepend.py", line 1018, in get_python_library_path raise IOError(msg) OSError: Python library not found: libpython3.7mu.so.1.0, libpython3.7.so, libpython3.7m.so.1.0, libpython3.7m.so, libpython3.7.so.1.0 This means your Python installation does not come with proper shared library files. This usually happens due to missing development package, or unsuitable build parameters of the Python installation. * On Debian/Ubuntu, you need to install Python development packages: * apt-get install python3-dev * apt-get install python-dev * If you are building Python by yourself, rebuild with --enable-shared (or, --enable-framework on macOS).

Please revise the paper:Accurate determination of bathymetric data in the shallow water zone over time and space is of increasing significance for navigation safety, monitoring of sea-level uplift, coastal areas management, and marine transportation. Satellite-derived bathymetry (SDB) is widely accepted as an effective alternative to conventional acoustics measurements over coastal areas with high spatial and temporal resolution combined with extensive repetitive coverage. Numerous empirical SDB approaches in previous works are unsuitable for precision bathymetry mapping in various scenarios, owing to the assumption of homogeneous bottom over the whole region, as well as the limitations of constructing global mapping relationships between water depth and blue-green reflectance takes no account of various confounding factors of radiance attenuation such as turbidity. To address the assumption failure of uniform bottom conditions and imperfect consideration of influence factors on the performance of the SDB model, this work proposes a bottom-type adaptive-based SDB approach (BA-SDB) to obtain accurate depth estimation over different sediments. The bottom type can be adaptively segmented by clustering based on bottom reflectance. For each sediment category, a PSO-LightGBM algorithm for depth derivation considering multiple influencing factors is driven to adaptively select the optimal influence factors and model parameters simultaneously. Water turbidity features beyond the traditional impact factors are incorporated in these regression models. Compared with log-ratio, multi-band and classical machine learning methods, the new approach produced the most accurate results with RMSE value is 0.85 m, in terms of different sediments and water depths combined with in-situ observations of airborne laser bathymetry and multi-beam echo sounder.

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