Stopping zookeeper ... no zookeeper to stop (could not find file /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.14/data/zookeeper_server.pid)

时间: 2023-11-17 19:03:42 浏览: 410
这个问题的原因是zookeeper无法找到zookeeper_server.pid文件，因此无法停止zookeeper。解决方法如下： ```shell 1. 进入zookeeper的data目录：cd /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.14/data/ 2. 查看当前目录下是否存在zookeeper_server.pid文件：ls 3. 如果存在，查看该文件中的进程ID：cat zookeeper_server.pid 4. 使用kill命令杀死该进程：kill -9 进程ID 5. 如果不存在zookeeper_server.pid文件，则手动创建一个空文件：touch zookeeper_server.pid 6. 再次尝试停止zookeeper：/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/zkServer.sh stop ```
相关问题

[root@mycat bin]# ./zkServer.sh restart ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Stopping zookeeper ... ./zkServer.sh: line 182: kill: (5753) - No such process STOPPED ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED [root@mycat bin]# ./zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Error contacting service. It is probably not running.

从你提供的信息来看，ZooKeeper 服务已经重启成功了。但是在运行 `zkServer.sh status` 命令时出现了错误，可能是由于 ZooKeeper 服务正在启动的过程中，状态还未完全切换为运行状态。 你可以尝试等待一段时间，然后再次运行 `zkServer.sh status` 命令来检查 ZooKeeper 服务的状态。你也可以查看 ZooKeeper 的日志文件来了解它的状态。在默认情况下，ZooKeeper 的日志文件位于 `/var/log/zookeeper/` 目录下。 如果 ZooKeeper 服务无法正常启动或者无法停止，你可以尝试手动杀死进程，然后再次启动 ZooKeeper 服务。你可以在终端中输入以下命令来手动杀死进程： ``` sudo killall -9 java ``` 然后再次启动 ZooKeeper 服务： ``` sudo service zookeeper start ``` 希望这能帮助你解决问题。

编译报错https://android.googlesource.com/platform/prebuilts/clang/host/linux-x86/+/master/GCC_4_9_DEPRECATION.md CHK scripts/mod/devicetable-offsets.h CHK include/generated/timeconst.h CHK include/generated/bounds.h CHK include/generated/asm-offsets.h CALL /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/scripts/checksyscalls.sh CHK include/generated/compile.h GZIP kernel/config_data.gz CHK kernel/config_data.h CC drivers/fiio/aw32271_charge.o CC drivers/fiio/awinic_charger.o /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/aw32271_charge.c:86:4: error: use of undeclared identifier 'AWINIC_LOG_NAME' aw_err("%s: i2c_read cnt=%d error=%d\n", ^ /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/awinic_charger.h:6:2: note: expanded from macro 'aw_err' AWINIC_LOG_NAME, __func__, __LINE__, ##arg) ^atal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated. make[3]: *** [/mydisk/M23/kernel/msm-4.14/scripts/Makefile.build:361: drivers/fiio/aw32271_charge.o] Error 1

根据错误提示信息，这是一个编译错误，其中 /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/aw32271_charge.c 文件的第 86 行出现了错误。错误信息显示使用了未声明的标识符 'AWINIC_LOG_NAME'，而这个标识符在宏定义 aw_err 中被使用。 很明显，这是因为 awinic_charger.h 头文件中定义的 AWINIC_LOG_NAME 没有被正确引入所导致的错误。你可以检查一下代码中引入 awinic_charger.h 头文件的地方，看看是否有遗漏。另外，也可以检查一下是否正确配置了相关的编译选项。 此外，这个错误提示中还出现了 "fatal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated"，这说明在编译过程中已经产生了太多的错误，导致编译被强制停止。因此，你需要先解决这个错误，然后再继续进行编译。
阅读全文

相关推荐

zip

centos7安装apache-zookeeper-3.8.1安装包以及详细安装文档

Apache ZooKeeper 是一个分布式协调服务，它为分布式应用程序提供了一个简单、高效且高度可用的命名服务、配置管理、分布式同步和组服务。在本指南中，我们将深入探讨如何在 CentOS 7 上安装 Apache ZooKeeper 3.8.1...
docx

zookeeper安装文档.docx

Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED 2. **检查服务状态** bash zkServer.sh status 3. **停止Zookeeper服务** bash zkServer...
gz

Training and evaluation for CNN/DM

4. 正则化：为了避免过拟合，可能会使用dropout、权重衰减（weight decay）或者早停法（early stopping）等技术。 “Evaluation”是指模型训练后的评估阶段，主要关注以下指标： 1. ROUGE（Recall-Oriented ...

解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

然后，它创建了两个服务：stop_scan 和 start_scan。这些服务分别调用 laser.turnOff() 和 laser.turnOn() 函数来停止或启动激光雷达扫描。 接下来，程序进入一个循环，使用 laser.doProcessSimple() 函数来读取...

Stopping nginx daemon: nginxnginx: [emerg] "server" directive is not allowed here in /usr/local/nginx/conf/nginx.conf:1

这个错误通常是由于在nginx配置文件（通常是nginx.conf）中的不正确的位置使用了"server"指令引起的。"server"指令应该在http块内使用，而不是放在全局配置中。 请确认你的nginx.conf文件的第一行是否有误，可能将...

### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。另外，还有一些参数用于控制训练的细节，例如是否使用多个种子来训练（itr参数）、...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout from keras.callbacks import EarlyStopping # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加Dropout层 model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.001, patience=5, mode='min', verbose=1) # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping]) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) # 将结果保存为csv文件 data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)增加dropout的比例

将代码中的 model.add(Dropout(0.2)) 中的 0.2 调整为想要的比例即可。例如，若想将比例调整为 0.5，则将代码改为 model.add(Dropout(0.5))。不过需要注意的是，过高的 dropout 比例可能会导致模型欠拟合。...

[root@localhost sbin]# ./rabbitmqctl stop Stopping and halting node rabbit@localhost Error: {badarg,[{io,format, [standard_error, "Erlang VM I/O system is damaged, restart needed~n",[]], []}, {rabbit_log,handle_damaged_io_system,0, [{file,"src/rabbit_log.erl"},{line,107}]}, {rabbit_log,with_local_io,1, [{file,"src/rabbit_log.erl"},{line,92}]}, {rabbit,stop_and_halt,0,[{file,"src/rabbit.erl"},{line,457}]}, {rpc,'-handle_call_call/6-fun-0-',5, [{file,"rpc.erl"},{line,197}]}]}

如果您在停止RabbitMQ时遇到错误“Erlang VM I/O system is damaged, restart needed”，这可能是因为Erlang虚拟机的I/O系统已损坏。请尝试以下解决方案： 1. 重启您的计算机。这可能会清除可能导致Erlang VM I/O...

[0710/081418.767757] [INFO:main.cc(55)] A/B Update Engine starting [0710/081418.775873] [INFO:boot_control_android.cc(69)] Loaded boot control hidl hal. [0710/081418.844522] [ERROR:update_attempter_android.cc(936)] prefs_->GetInt64(kPrefsPreviousSlot, &previous_slot) failed. [0710/081418.850761] [INFO:update_attempter_android.cc(196)] OTAResult::NOT_ATTEMPTED [0710/081418.883202] [INFO:update_attempter_android.cc(1262)] Scheduling CleanupPreviousUpdateAction. [0710/081418.895190] [INFO:action_processor.cc(51)] ActionProcessor: starting CleanupPreviousUpdateAction [0710/081418.899394] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(149)] Starting/resuming CleanupPreviousUpdateAction [0710/081418.902350] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 1 for WaitBootCompleted [0710/081420.904474] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 1 [0710/081420.906355] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 3 for WaitBootCompleted [0710/081422.908519] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 3 [0710/081422.910627] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 4 for WaitBootCompleted [0710/081424.915286] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 4 [0710/081424.919637] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 5 for WaitBootCompleted [0710/081426.923179] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 5 [0710/081426.927580] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 6 for WaitBootCompleted [0710/081428.930648] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 6 [0710/081428.936232] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 7 for WaitBootCompleted [0710/081430.938563] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 7 [0710/081430.943791] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(189)] Boot completed, waiting on markBootSuccessful() [0710/081430.947213] [INFO:snapshot.cpp(3766)] EnsureMetadataMounted does nothing in Android mode. [0710/081430.950810] [INFO:snapshot_stats.cpp(37)] Read merge statistics file failed: No such file or directory [0710/081430.965136] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(261)] Waiting for any previous merge request to complete. This can take up to several minutes. [0710/081430.974341] [INFO:snapshot.cpp(1047)] CheckMergeState for snapshots returned: 0 [0710/081430.981751] [INFO:snapshot.cpp(1019)] ProcessUpdateState handling state: 0 [0710/081430.988898] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(297)] Can't find any snapshot to merge. [0710/081430.996749] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(130)] Stopping/suspending/completing CleanupPreviousUpdateAction [0710/081431.002327] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(479)] Not reporting merge stats because state is None [0710/081431.014705] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(130)] Stopping/suspending/completing CleanupPreviousUpdateAction [0710/081431.022443] [INFO:action_processor.cc(116)] ActionProcessor: finished last action CleanupPreviousUpdateAction with code ErrorCode::kSuccess [0710/081431.031005] [INFO:update_attempter_android.cc(570)] Processing Done. [0710/081431.038024] [INFO:update_attempter_android.cc(826)] Clearing update complete marker. [0710/081431.046821] [INFO:update_attempter_android.cc(722)] Terminating cleanup previous update. 什么意思？

这段日志是关于一个名为 "CleanupPreviousUpdateAction" 的操作的记录。根据日志，它是在 Android 系统中执行的，目的是清理之前的更新操作。 具体来说，日志中显示了一系列任务被执行，这些任务被安排在启动完成后...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型中加入early stopping，使用monitor='loss', patience = 2设置代码

Sure, here is the updated code with early stopping: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function ...

could not get initial namespace: no such file or directory WARN[2016-11-04T01:17:08.269217466+08:00] Could not load necessary modules for IPSEC rules: protocol not supported ERRO[2016-11-04T01:17:08.284856383+08:00] failed to set to initial namespace, readlink /proc/4402/task/4402/ns/net: no such file or directory, initns fd -1: bad file descriptor INFO[2016-11-04T01:17:08.286181674+08:00] Default bridge (docker0) is assigned with an IP address 172.17.0.0/16. Daemon option --bip can be used to set a preferred IP address ERRO[2016-11-04T01:17:08.287561174+08:00] failed to set to initial namespace, readlink /proc/4402/task/4402/ns/net: no such file or directory, initns fd -1: bad file descriptor INFO[2016-11-04T01:17:08.450880466+08:00] stopping event stream following graceful shutdown error="<nil>" module=libcontainerd namespace=moby failed to start daemon: Error initializing network controller: Error creating default "bridge" network: Failed to program NAT chain: Failed to inject DOCKER in PREROUTING chain: iptables failed: iptables --wait -t nat -A PREROUTING -m addrtype --dst-type LOCAL -j DOCKER: iptables: No chain/target/match by that name. (exit status 1)

这个错误看起来是Docker容器引起的问题。它指出了在启动Docker守护进程时出现了一些网络问题，无法初始化网络控制器。这可能是由于iptables规则不正确或未正确配置网络桥接引起的。您可以尝试重新安装或更新Docker，...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=1, batch_size=32) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) # 将结果保存为csv文件 denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)为该代码添加防止过拟合

可以使用以下方法来防止过拟合： 1. Dropout：在每个LSTM层之后添加一个Dropout层，以随机丢弃一些神经元，...model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])

Stdoutput Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Stdoutput Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. Exit code of the Shell command 1 <<< Invocation of Shell command completed <<< java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.runActionMain(LauncherAM.java:410) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.access$300(LauncherAM.java:55) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM$2.run(LauncherAM.java:223) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.run(LauncherAM.java:217) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM$1.run(LauncherAM.java:153) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.main(LauncherAM.java:141) Caused by: org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherMainException at org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain.run(ShellMain.java:76) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherMain.run(LauncherMain.java:104) at org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain.main(ShellMain.java:63) ... 16 more Failing Oozie Launcher, Main Class [org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain], exit code [1] Oozie Launcher, uploading action data to HDFS sequence file: hdfs://nameservice0/user/admin/oozie-oozi/0000118-230724100647793-oozie-oozi-W/shell-af10--shell/action-data.seq Stopping AM Callback notification attempts left 0 Callback notification trying http://nn.hdfs.offline:11000/oozie/callback?id=0000118-230724100647793-oozie-oozi-W@shell-af10&status=FAILED Callback notification to http://nn.hdfs.offline:11000/oozie/callback?id=0000118-230724100647793-oozie-oozi-W@shell-af10&status=FAILED succeeded Callback notification succeeded

根据您提供的信息，看起来您在运行一个 Oozie 作业时遇到了一个问题。错误信息显示无法找到 Accumulo 目录，并建议您设置 $ACCUMULO_HOME 变量为 Accumulo 安装的根目录。此外，还有一些关于 Oozie Launcher 的错误...

def load_data(): # 加载数据集 with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/train', 'rb') as f: data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes') x_train = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1) y_train = data_dict[b'fine_labels'] with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/test', 'rb') as f: data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes') x_test = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1) y_test = data_dict[b'fine_labels'] # 归一化图像数据 x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # 将标签进行one-hot编码 num_classes = 100 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) return x_train, y_train, x_test, y_test # 加载数据 x_train, y_train, x_test, y_test = load_data() # 数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, horizontal_flip=True, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, fill_mode='nearest') train_datagen.fit(x_train) # 增加回调函数 callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1), ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1) ] 请在此代码基础上使用tensorflow2.0版本创建神经网络，并给出最终代码

tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1), tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1) ] # 创建模型 model = create...

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

这段代码是关于PyKEEN的元数据和源数据的设置。在这里，它设置了以下内容： 1. 数据集 2. 模型 3. 损失函数 4. 正则化器 5. 优化器 6. 训练循环 7. 训练 8. 评估器和度量指标 ...在设置每个内容时，代码都会使用一些...

帮我翻以下代码 if not args.two_steps: trainer.test() step2_model_checkpoint = pl.callbacks.ModelCheckpoint(monitor="Eval/f1", mode="max", filename='{epoch}-{Step2Eval/f1:.2f}', dirpath="output", save_weights_only=True ) if args.two_steps: # we build another trainer and model for the second training # use the Step2Eval/f1 # lit_model_second = TransformerLitModelTwoSteps(args=args, model=lit_model.model, data_config=data_config) step_early_callback = pl.callbacks.EarlyStopping(monitor="Eval/f1", mode="max", patience=6, check_on_train_epoch_end=False) callbacks = [step_early_callback, step2_model_checkpoint] trainer_2 = pl.Trainer.from_argparse_args(args, callbacks=callbacks, logger=logger, default_root_dir="training/logs", gpus=gpu_count, accelerator=accelerator, plugins=DDPPlugin(find_unused_parameters=False) if gpu_count > 1 else None, ) trainer_2.fit(lit_model, datamodule=data) trainer_2.test()

if not args.two_steps: # 如果参数中没有设置 two_steps，直接进行模型测试 trainer.test() step2_model_checkpoint = pl.callbacks.ModelCheckpoint(monitor="Eval/f1", mode="max", # 定义一个 ModelCheckpoint ...

编译报错/mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/awinic_charger.h:6:2: note: expanded from macro 'aw_err' AWINIC_LOG_NAME, __func__, __LINE__, ##arg)fatal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated. make[3]: *** [/mydisk/M23/kernel/msm-4.14/scripts/Makefile.build:361: drivers/fiio/aw32271_charge.o] Error 1

错误提示信息中还出现了 "fatal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated"，这说明在编译过程中已经产生了太多的错误，导致编译被强制停止。 因此，你需要先解决这个 ...
zip

【路径规划】乌燕鸥算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab仿真 2886期】.zip

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

最新推荐

recommend-type

CODESYS运动控制之MC_Stop.docx

在本文中，我们将深入探讨如何在CODESYS编程环境中利用MC_Stop功能块来实现对轴的精确停止。CODESYS是一款基于IEC 61131-3标准的可编程控制器编程软件，广泛应用于工业自动化领域，尤其在运动控制方面表现出色。 ...
recommend-type

质子对碲锌镉辐照损伤的SRIM模拟_朱岳.pdf

标题中的“质子对碲锌镉辐照损伤的SRIM模拟”是指利用Stopping and Range of Ions in Matter (SRIM)软件工具来模拟研究质子辐射对碲锌镉（CdZnTe）材料的损伤效应。SRIM是一种广泛使用的蒙特卡洛模拟程序，可以计算...
recommend-type

【路径规划】乌燕鸥算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab仿真 2886期】.zip

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

Raspberry Pi OpenCL驱动程序安装与QEMU仿真指南

资源摘要信息:"RaspberryPi-OpenCL驱动程序" 知识点一：Raspberry Pi与OpenCL Raspberry Pi是一系列低成本、高能力的单板计算机，由Raspberry Pi基金会开发。这些单板计算机通常用于教育、电子原型设计和家用服务器。而OpenCL（Open Computing Language）是一种用于编写程序，这些程序可以在不同种类的处理器（包括CPU、GPU和其他处理器）上执行的标准。OpenCL驱动程序是为Raspberry Pi上的应用程序提供支持，使其能够充分利用板载硬件加速功能，进行并行计算。 知识点二：调整Raspberry Pi映像大小 在准备Raspberry Pi的操作系统映像以便在QEMU仿真器中使用时，我们经常需要调整映像的大小以适应仿真环境或为了确保未来可以进行系统升级而留出足够的空间。这涉及到使用工具来扩展映像文件，以增加可用的磁盘空间。在描述中提到的命令包括使用`qemu-img`工具来扩展映像文件`2021-01-11-raspios-buster-armhf-lite.img`的大小。 知识点三：使用QEMU进行仿真 QEMU是一个通用的开源机器模拟器和虚拟化器，它能够在一台计算机上模拟另一台计算机。它可以运行在不同的操作系统上，并且能够模拟多种不同的硬件设备。在Raspberry Pi的上下文中，QEMU能够被用来模拟Raspberry Pi硬件，允许开发者在没有实际硬件的情况下测试软件。描述中给出了安装QEMU的命令行指令，并建议更新系统软件包后安装QEMU。 知识点四：管理磁盘分区 描述中提到了使用`fdisk`命令来检查磁盘分区，这是Linux系统中用于查看和修改磁盘分区表的工具。在进行映像调整大小的过程中，了解当前的磁盘分区状态是十分重要的，以确保不会对现有的数据造成损害。在确定需要增加映像大小后，通过指定的参数可以将映像文件的大小增加6GB。 知识点五：Raspbian Pi OS映像 Raspbian是Raspberry Pi的官方推荐操作系统，是一个为Raspberry Pi量身打造的基于Debian的Linux发行版。Raspbian Pi OS映像文件是指定的、压缩过的文件，包含了操作系统的所有数据。通过下载最新的Raspbian Pi OS映像文件，可以确保你拥有最新的软件包和功能。下载地址被提供在描述中，以便用户可以获取最新映像。 知识点六：内核提取 描述中提到了从仓库中获取Raspberry-Pi Linux内核并将其提取到一个文件夹中。这意味着为了在QEMU中模拟Raspberry Pi环境，可能需要替换或更新操作系统映像中的内核部分。内核是操作系统的核心部分，负责管理硬件资源和系统进程。提取内核通常涉及到解压缩下载的映像文件，并可能需要重命名相关文件夹以确保与Raspberry Pi的兼容性。 总结： 描述中提供的信息详细说明了如何通过调整Raspberry Pi操作系统映像的大小，安装QEMU仿真器，获取Raspbian Pi OS映像，以及处理磁盘分区和内核提取来准备Raspberry Pi的仿真环境。这些步骤对于IT专业人士来说，是在虚拟环境中测试Raspberry Pi应用程序或驱动程序的关键步骤，特别是在开发OpenCL应用程序时，对硬件资源的配置和管理要求较高。通过理解上述知识点，开发者可以更好地利用Raspberry Pi的并行计算能力，进行高性能计算任务的仿真和测试。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Fluent UDF实战攻略：案例分析与高效代码编写

![Fluent UDF实战攻略：案例分析与高效代码编写](https://databricks.com/wp-content/uploads/2021/10/sql-udf-blog-og-1024x538.png) 参考资源链接：[fluent UDF中文帮助文档](https://wenku.csdn.net/doc/6401abdccce7214c316e9c28?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Fluent UDF基础与应用概览 流体动力学仿真软件Fluent在工程领域被广泛应用于流体流动和热传递问题的模拟。Fluent UDF（User-Defin
recommend-type

如何使用DPDK技术在云数据中心中实现高效率的流量监控与网络安全分析？

在云数据中心领域，随着服务的多样化和用户需求的增长，传统的网络监控和分析方法已经无法满足日益复杂的网络环境。DPDK技术的引入，为解决这一挑战提供了可能。DPDK是一种高性能的数据平面开发套件，旨在优化数据包处理速度，降低延迟，并提高网络吞吐量。具体到实现高效率的流量监控与网络安全分析，可以遵循以下几个关键步骤： 参考资源链接：[DPDK峰会：云数据中心安全实践 - 流量监控与分析](https://wenku.csdn.net/doc/1bq8jittzn?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，需要了解DPDK的基本架构和工作原理，特别是它如何通过用户空间驱动程序和大
recommend-type

Apache RocketMQ Go客户端：全面支持与消息处理功能

资源摘要信息:"rocketmq-client-go:Apache RocketMQ Go客户端" Apache RocketMQ Go客户端是专为Go语言开发的RocketMQ客户端库，它几乎涵盖了Apache RocketMQ的所有核心功能，允许Go语言开发者在Go项目中便捷地实现消息的发布与订阅、访问控制列表（ACL）权限管理、消息跟踪等高级特性。该客户端库的设计旨在提供一种简单、高效的方式来与RocketMQ服务进行交互。 核心知识点如下： 1. 发布与订阅消息：RocketMQ Go客户端支持多种消息发送模式，包括同步模式、异步模式和单向发送模式。同步模式允许生产者在发送消息后等待响应，确保消息成功到达。异步模式适用于对响应时间要求不严格的场景，生产者在发送消息时不会阻塞，而是通过回调函数来处理响应。单向发送模式则是最简单的发送方式，只负责将消息发送出去而不关心是否到达，适用于对消息送达不敏感的场景。 2. 发送有条理的消息：在某些业务场景中，需要保证消息的顺序性，比如订单处理。RocketMQ Go客户端提供了按顺序发送消息的能力，确保消息按照发送顺序被消费者消费。 3. 消费消息的推送模型：消费者可以设置为使用推送模型，即消息服务器主动将消息推送给消费者，这种方式可以减少消费者轮询消息的开销，提高消息处理的实时性。 4. 消息跟踪：对于生产环境中的消息传递，了解消息的完整传递路径是非常必要的。RocketMQ Go客户端提供了消息跟踪功能，可以追踪消息从发布到最终消费的完整过程，便于问题的追踪和诊断。 5. 生产者和消费者的ACL：访问控制列表（ACL）是一种权限管理方式，RocketMQ Go客户端支持对生产者和消费者的访问权限进行细粒度控制，以满足企业对数据安全的需求。 6. 如何使用：RocketMQ Go客户端提供了详细的使用文档，新手可以通过分步说明快速上手。而有经验的开发者也可以根据文档深入了解其高级特性。 7. 社区支持：Apache RocketMQ是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。无论是使用过程中遇到问题还是想要贡献代码，都可以通过邮件列表与社区其他成员交流。 8. 快速入门：为了帮助新用户快速开始使用RocketMQ Go客户端，官方提供了快速入门指南，其中包含如何设置rocketmq代理和名称服务器等基础知识。 在安装和配置方面，用户通常需要首先访问RocketMQ的官方网站或其在GitHub上的仓库页面，下载最新版本的rocketmq-client-go包，然后在Go项目中引入并初始化客户端。配置过程中可能需要指定RocketMQ服务器的地址和端口，以及设置相应的命名空间或主题等。 对于实际开发中的使用，RocketMQ Go客户端的API设计注重简洁性和直观性，使得Go开发者能够很容易地理解和使用，而不需要深入了解RocketMQ的内部实现细节。但是，对于有特殊需求的用户，Apache RocketMQ社区文档和代码库中提供了大量的参考信息和示例代码，可以用于解决复杂的业务场景。 由于RocketMQ的版本迭代，不同版本的RocketMQ Go客户端可能会引入新的特性和对已有功能的改进。因此，用户在使用过程中应该关注官方发布的版本更新日志，以确保能够使用到最新的特性和性能优化。对于版本2.0.0的特定特性，文档中提到的以同步模式、异步模式和单向方式发送消息，以及消息排序、消息跟踪、ACL等功能，是该版本客户端的核心优势，用户可以根据自己的业务需求进行选择和使用。 总之，rocketmq-client-go作为Apache RocketMQ的Go语言客户端，以其全面的功能支持、简洁的API设计、活跃的社区支持和详尽的文档资料，成为Go开发者在构建分布式应用和消息驱动架构时的得力工具。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Fluent UDF进阶秘籍：解锁高级功能与优化技巧

![Fluent UDF进阶秘籍：解锁高级功能与优化技巧](https://www.topcfd.cn/wp-content/uploads/2022/10/260dd359c511f4c.jpeg) 参考资源链接：[fluent UDF中文帮助文档](https://wenku.csdn.net/doc/6401abdccce7214c316e9c28?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Fluent UDF简介与安装配置 ## 1.1 Fluent UDF概述 Fluent UDF（User-Defined Functions，用户自定义函数）是Ansys F