WARNING: Detected default credentials 'minioadmin:minioadmin', we recommend that you change these values with 'MINIO_ROOT_USER' and 'MINIO_ROOT_PASSWORD' environment variables
时间: 2024-02-05 21:02:51 浏览: 42
收到,根据警告信息,检测到默认凭据为 'minioadmin:minioadmin',建议使用 'MINIO_ROOT_USER' 和 'MINIO_ROOT_PASSWORD' 环境变量来更改这些值。
要更改默认凭据,请执行以下步骤:
1. 打开你的批处理文件(.bat)。
2. 将 `set MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin` 和 `set MINIO_SECRET_KEY=minioadmin` 替换为 `set MINIO_ROOT_USER=YOUR_USERNAME` 和 `set MINIO_ROOT_PASSWORD=YOUR_PASSWORD`。将 'YOUR_USERNAME' 和 'YOUR_PASSWORD' 替换为你想要设置的自定义用户名和密码。
3. 保存并重新运行批处理文件。
通过这样做,你将使用自定义的用户名和密码来设置MinIO的根用户凭据。
如果你还有其他问题,请随时提问。
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WARNING: unmet direct dependencies detected for SPI_PHYTIUM
这个警告信息指的是检测到未满足SPI_PHYTIUM的直接依赖项。这可能意味着您的系统中缺少某些必需的组件或驱动程序,导致SPI_PHYTIUM无法正常工作。应该检查并安装缺失的依赖项来解决这个问题。
AttributeError: 'DDM' object has no attribute 'detected_change_confidence'
非常抱歉,我之前给出的关于`DDM`类的`detected_change_confidence()`方法的信息是不准确的。在`skmultiflow.drift_detection`模块中,`DDM`类实际上没有名为`detected_change_confidence()`的方法。
如果您想要获取DDM对象检测到的概念漂移的置信度,可以使用`DDM`类的`drift_confidence`属性。下面是一个获取概念漂移置信度的示例代码:
```python
from skmultiflow.drift_detection import DDM
# 创建DDM实例
ddm_detector = DDM()
# 模拟数据流
data_stream = [0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1]
# 处理数据流并检测概念漂移
for i, data in enumerate(data_stream):
ddm_detector.add_element(data)
if ddm_detector.detected_change():
drift_confidence = ddm_detector.drift_confidence
print("Detected drift at index:", i)
print("Drift confidence:", drift_confidence)
```
在上述示例代码中,我们创建了一个`DDM`实例`ddm_detector`,并使用数据流进行概念漂移检测。当检测到概念漂移时,通过`ddm_detector.drift_confidence`获取了DDM对象检测到的概念漂移的置信度。
再次对之前给出的错误信息表示歉意,并感谢您的指正。如果您还有其他问题,请随时提问!