问题：docker 部署 seata 后出现异常         seata Adjusted frame length exceeds 8388608: 539959368         CSDN上找了一圈都解决不了。github又半天访问不上。后来终于访问上了，发现这是一个很离谱的问题。。。 原因：访问错了端口         seata默认分两个端口8091，7091，7091是网

文章目录 1.概述 1.概述 taskmanager一直报这个告警，运行一段时间后taskmanager会挂了，这是什么原因导致的？ 错误如下 看起来是netty传输的时候帧太大了。目前尝试把内存调大一点，任务还算稳定，但告警还在。 然后去看看源码，在flink所有源码中查询 只发现一个地方配置了参数 org.apache.flink.configuration.

文章目录 1.概述 1.概述 此问题参考：【Flink】Flink 任务报错 akka remote connection TooLongFrameException adjusted frame length discarded 我这里主要是想再现这个问题。 服务器代码初始化部分 ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();

问题背景 消息队列的nameser和broker运行后，在console无法显示，进入broker.log，namesrv.log 显示如下报错Adjusted frame length exceeds 1677216:16777318-discarded 问题原因 经定位，rocketmq底层集群间使用netty通信，rocketmq在过去的使用中创建了大量的topic以及消费组（代码逻

做Curve Fitting的时候通常会有以下信息，大家不解其意，在此做简单介绍。 Results ：显示当前拟合的详细结果, 包括拟合类型 (模型、样条或插值函数)、拟合系数以及参数匹配的95% 置信范围, 以及适合统计的这些优点； SSE: 错误的平方和。此统计量测量响应的拟合值的偏差。接近0的值表示更好的匹配。 R-square 表示：多重测定系数。数值的大小在0到1之间，越接近1，表明方

def create_spark():spark = SparkSession. \builder.master('local'). \appName('pipelinedemo'). \getOrCreate()return spark 报错： WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your pl

在分类模型中，评价输出相对简单，有“错误率”、“混淆矩阵（confusion matrix）”、“正确率（precision）”、“召回率（recall）”、ROC曲线等等。但回归模型怎样评价呢？ 在一个回归预测结束后得到一串预测结果Y_predict。另有真实结果Y_actual。有如下值评价： 1、SSE（误差平方和） 如果用这个，你会得到一个巨大的数，比如好几万多，你也不知道它代表