skip-name-resolve

2024-04-12 09:48
文章标签 resolve skip

本文主要是介绍skip-name-resolve,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 

远程连接MySQL数据库时如果需要等待很长时间,可以在my.ini中加入skip-name-resolve参数,禁止反向域名解析。同时在设置用户的主机是,不能使用localhost之类,必须使用IP地址,如果使用了IP地址仍无法连接,使用ping localhost查看是否转换为了IPv6,如果转为了IPv6,在设置数据库用户的时候,主机应该是::1。

这篇关于skip-name-resolve的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/896791

相关文章

python+selenium2学习笔记unittest-04装饰器skip用法

在运行测试用例时,有时需跳过或判断用例时,可以用装饰器来实现 主要的几个方法就是下面的这几种 import unittestclass test(unittest.TestCase):def setUp(self):pass@unittest.skip('跳过')def test_01(self):print("直接跳过")@unittest.skipIf(3>2,'当条件为TRUE跳过')

Android Studio:Error:(23, 17) Failed to resolve: junit:junit:4.12

在Android Studio中创建项目之后,可能会遇到错误:Error:(23, 17) Failed to resolve: junit:junit:4.12,这是因为项目引用到了Junit单元测试工具。 该错误的解决方法是找到项目中的build.gradle文件,如下: 打开该文件,注释掉或者删除掉junit:junit:4.12的引用,如下:

word2vec 两个模型,两个加速方法 负采样加速Skip-gram模型 层序Softmax加速CBOW模型 item2vec 双塔模型 (DSSM双塔模型)

推荐领域(DSSM双塔模型): https://www.cnblogs.com/wilson0068/p/12881258.html   word2vec  word2vec笔记和实现 理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 上面这两个链接能让你彻底明白word2vec,不要搞什么公式,看完也是不知所云,也没说到本质. 目前用的比较多的都是Skip-gram模型 Go

Failed to resolve: com.android.support:appcompat-v7:xx.+

1、错误信息 Error:(26, 13) Failed to resolve: com.android.support:appcompat-v7:27.+ 2、环境描述 Android Studio 2.3.3 如下图所示 注意:支持的Android SDK Tools 是 25.2.4 3、场景复现 导致这个问题时本人用Android Studio 2.3.3 创建一

每天一个数据分析题(五百一十七)- Skip-Gram模型

Skip-Gram模型的基础形式非常简单,为了更清楚地解释模型,我们先从最一般的基础模型来看Word2Vec。Skip-Gram模型不包含以下哪一项? A. 输入层 B. 池化层 C. 输出层 D. 隐藏层 数据分析认证考试介绍:点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案 数据分析专项练习题库 内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学

idea警告Cannot resolve MVC View

关闭MVC View路径检查,Settings --> Editor -->Inspections -->搜索Spring MVC View—>取消勾选Spring MVC View Reference

解决code ERESOLVE,pm ERR! ERESOLVE unable to resolve dependency tre问题

目录 一、错误原因二、解决方法 一、错误原因 “npm ERR! code ERESOLVE” 错误通常发生在执行 npm install 或者 npm ci 命令时,表示在解析依赖时发生了问题。可能的原因包括: 依赖版本冲突:不同依赖包要求使用相同的包的不同版本,导致冲突。 依赖解析问题:npm 无法正确解析依赖包的版本。 二、解决方法 要解决 “npm ERR! cod

Word2Vec之Skip-Gram与CBOW模型

Word2Vec之Skip-Gram与CBOW模型 word2vec是一个开源的nlp工具,它可以将所有的词向量化。至于什么是词向量,最开始是我们熟悉的one-hot编码,但是这种表示方法孤立了每个词,不能表示词之间的关系,当然也有维度过大的原因。后面发展出一种方法,术语是词嵌入。 [1.词嵌入] 词嵌入(Word Embedding)是NL

Cannot resolve method compose(rx.observable.transformer)

ApiService 中Observable的包倒错了,应该是import io.reactivex.Observable; 不是这个 import android.database.Observable;