datahub-gms mysql 连接配置位置

时间: 2023-12-16 17:05:31 浏览: 38
DataHub-GMS 使用 MySQL 数据库来存储元数据信息。MySQL 连接配置通常存储在 `application.yml` 文件中,该文件位于 DataHub-GMS 的配置目录下。 在默认情况下,DataHub-GMS 的配置目录为 `/data/datahub/gms/config`。因此,你可以在该目录下找到 `application.yml` 文件,并在其中找到 MySQL 连接配置项,例如: ``` spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/datahub?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 username: root password: root driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver ``` 在上面的示例中,`url` 指定了 MySQL 数据库的连接地址,`username` 和 `password` 指定了连接数据库所需的用户名和密码,`driver-class-name` 指定了 MySQL 数据库驱动的类名。 如果你需要修改 MySQL 连接配置,可以编辑 `application.yml` 文件,并重新启动 DataHub-GMS 服务,使配置生效。
相关问题

DataHub-GMS 配置文件 位置 war

如果你是使用 DataHub-GMS 的 WAR 包进行部署,那么配置文件的位置取决于你是将 WAR 包部署到了哪个应用服务器中。 以 Tomcat 为例,如果你将 DataHub-GMS 的 WAR 包部署到了 Tomcat 中,那么配置文件的位置通常为: ``` $TOMCAT_HOME/webapps/datahub-gms/WEB-INF/classes/ ``` 其中,`$TOMCAT_HOME` 表示 Tomcat 的安装目录。在这个目录下,你可以找到 `application.yml`、`logback.xml` 和 `metadata.yml` 等配置文件。 如果你需要修改 DataHub-GMS 的配置,可以编辑相应的配置文件,然后重新启动 Tomcat 使配置生效。

datahub-gms 修改mysql用户名密码

修改 DataHub-GMS 连接 MySQL 数据库的用户名和密码,需要编辑配置文件 `gms.yml`,具体步骤如下: 1. 停止 DataHub-GMS 服务。 2. 编辑配置文件 `gms.yml`,找到 `dbConfig` 配置项,修改其中的 `username` 和 `password` 参数,如下所示: ``` dbConfig: jdbcUrl: "jdbc:mysql://localhost:3306/datahub?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false" username: "new_username" password: "new_password" ``` 其中,`new_username` 和 `new_password` 分别指代你要修改成的新的用户名和密码。 3. 保存并关闭配置文件。 4. 启动 DataHub-GMS 服务,检查服务是否正常运行。 完成以上步骤后,DataHub-GMS 将会使用新的用户名和密码连接 MySQL 数据库。

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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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