执行命令提示Node 10.21.171.215:6379 NOAUTH Authentication required.要怎么解决

时间: 2023-07-17 20:09:45 浏览: 50
该错误提示表明需要进行身份验证才能执行操作。要解决此问题,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Redis配置文件redis.conf(通常位于/etc/redis目录下): ``` sudo nano /etc/redis/redis.conf ``` 2. 在配置文件中找到`requirepass`选项,将其取消注释并设置一个密码。例如: ``` requirepass your_password ``` 请将"your_password"替换为您要设置的实际密码。 3. 保存配置文件并退出编辑器。 4. 重新启动Redis服务: ``` sudo systemctl restart redis ``` 5. 现在,您可以使用以下命令连接到Redis并进行身份验证: ``` redis-cli -h <hostname> -p <port> -a your_password ``` 其中,`<hostname>`是Redis主机名或IP地址,`<port>`是Redis端口号,`your_password`是您在步骤2中设置的密码。 6. 连接成功后,您可以执行需要身份验证的操作,如清空数据: ``` FLUSHALL ``` 这样就可以解决“NOAUTH Authentication required”错误,并进行相应的操作。请确保在执行操作前备份重要数据。
相关问题

mount.nfs: access denied by server while mounting 10.21.242.121:/ploanshare/file

这个错误提示表明你在尝试挂载一个 NFS 共享目录时被服务器拒绝了访问。可能的原因是你没有足够的权限或者服务器配置不正确。你可以检查以下几个方面: 1. 检查你的权限是否足够,如果你是普通用户,可能需要使用 sudo 命令来挂载共享目录。 2. 检查服务器端的配置是否正确,确保共享目录已经正确地设置了权限和共享选项。 3. 检查网络连接是否正常,确保你能够访问服务器。 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试查看服务器端的日志文件,以便更好地了解问题所在。

com.mongodb.MongoTimeoutException: Timed out after 30000 ms while waiting for a server that matches WritableServerSelector. Client view of cluster state is {type=UNKNOWN, servers=[{address=10.21.78.244:27017, type=UNKNOWN, state=CONNECTING, exception={com.mongodb.MongoSocketOpenException: Exception opening socket}, caused by {java.net.ConnectException: Connection refused: connect}}] 、

这个错误通常是由于MongoDB服务器无法连接而导致的。该错误信息显示了客户端视图的集群状态,其中包含一个或多个服务器的状态。在这种情况下,客户端试图连接到IP地址为10.21.78.244的MongoDB服务器的27017端口,但是由于连接拒绝而无法建立连接。 有几个可能的原因导致这个问题。其中一种可能是MongoDB服务器未启动或未正确配置。另一个可能是服务器防火墙阻止了连接。还有一些其他网络问题,如DNS问题或路由器配置问题,也可能导致此错误。 你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题: 1. 确认MongoDB服务器已启动并正在运行,并且已正确配置MongoDB服务器的网络设置。 2. 检查服务器防火墙设置,并确保MongoDB服务器的27017端口已打开。你可以尝试在服务器上使用telnet命令测试连接是否正常。 3. 确认你的客户端程序中使用的MongoDB连接字符串正确无误。 4. 检查网络连接,如DNS解析和路由器配置,确保没有问题。 希望这些步骤可以帮助你解决问题!

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coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

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