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MySQL:com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large(4223215 > 4194304) 异常处理方式

目录一、背景二、解决方式 1、修改MYSQL允许接收的数据包为20M(临时修改)2、配置文件持久化修改一、背景有一批10W左右的excel数据要导入mysql数据库,excel文件大小为15M左右,后台代码在导入过程中报:Cause:com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException:Packetforqueryistoolarge(5,985,512>4,194,304).Youcanchangethisvalueontheserverbysettingthe'max_allowed_packet'variable.\n;Packetforq

论文阅读笔记Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models

摘要二进制代码总结,虽然对于理解代码语义非常有价值,但由于其劳动密集的特性,具有挑战性。本研究深入探讨了大型语言模型(LLMs)在理解二进制代码方面的潜力。为此,作者提出了BinSum,一个包含超过557,000个二进制函数的全面基准和数据集,并引入了一种新颖的提示合成和优化方法。为了更准确地衡量LLM的性能,作者还提出了一种超越传统精确匹配方法的新语义相似度度量。作者对知名LLM进行了广泛评估,包括ChatGPT、GPT-4、Llama2和CodeLlama,揭示了10个关键见解。此评估生成了40亿推理令牌,总费用为11,418美元,使用了873个NVIDIAA100GPU小时。作者的发现突

102、X^3 : Large-Scale 3D Generative Modeling using Sparse Voxel Hierarchies

简介官网 Nvidia2023提出的一种新的生成模型,可生成具有任意属性的高分辨率稀疏3D体素网格,以前馈方式生成数百万体素,最细有效分辨率高达102431024^310243,而无需耗时的test-time优化,使用一种分层体素潜扩散模型,使用建立在高效VDB数据结构上的自定义框架,以从粗到细的方式生成逐步更高的分辨率网格。XCube在100m×100m规模的大型户外场景中的有效性,体素大小小至10cm。实现流程 目标是学习一个以稀疏体素层次表示的大规模3D场景的生成模型,由L层由粗到细的体素网格组成G={G1,⋅,GL}G=\{G_1,\cdot,G_L\}G={G1​,⋅,GL​}及其相

RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN rknn_query函数详细说明

文章目录一、查询SDK版本二、查询输入输出tensor个数三、查询输入tensor属性(用于通用API接口)四、查询输出tensor属性(用于通用API接口)五、查询模型推理的逐层耗时六、查询模型推理的总耗时七、查询模型的内存占用情况八、查询模型里用户自定义字符串九、查询原始输入tensor属性(用于零拷贝API接口)十、查询原始输出tensor属性(用于零拷贝API接口)十一、查询原始输入tensor属性(用于零拷贝API接口)十二、查询原始输出tenso

【FunASR】Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-onnx

模型亮点模型文件:damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorchParaformer-large长音频模型集成VAD、ASR、标点与时间戳功能,可直接对时长为数小时音频进行识别,并输出带标点文字与时间戳:ASR模型:Parformer-large模型结构为非自回归语音识别模型,多个中文公开数据集上取得SOTA效果,可快速地基于ModelScope对模型进行微调定制和推理。热词版本:Paraformer-large热词版模型支持热词定制功能,基于提供的热词列表进行激励增强,提升热词的

hadoop - hive insert overwrite table with inner sub query of count of columns 作为结果

你好,我在源表“状态表”下面有datestatusname2017-06-22true1.tar2017-06-22true2.tar2017-06-22false3.tar2017-06-22true4.tar2017-06-22false5.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21true6.tar我在目标表列下面有预期的数据TrueFalseTotalDate3252017-06-221342017-06-21我在下面写了查询将数据从源表加载到目标表,但它说表达式不在GROU

sql - 斯卡拉 : Spark sqlContext query

我的文件中只有3个事件(第3列)01、02、03。模式是unixTimestamp|id|eventType|date1|date2|date3639393604950|1001|01|2015-05-1210:00:18|||639393604950|1002|01|2015-05-1210:04:18|||639393604950|1003|01|2015-05-1210:05:18|||639393604950|1001|02||2015-05-1210:40:18||639393604950|1001|03|||2015-05-1219:30:18|639393604950|1

ElasticSearch 复合查询 Boolean Query

官网文档网址:Booleanquery|ElasticsearchGuide[7.17]|Elastic目录复合查询BooleanQuery利用bool查询实现功能 总结 复合查询BooleanQuery布尔查询是一个或多个查询子句的组合。子查询的组合方式有:must:必须匹配每个子查询,类似“与should:选择性匹配子查询,类似“或”mustnot:必须不匹配,不参与算分,类似“非filter:必须匹配,不参与算分利用bool查询实现功能案例:搜索名字包含“如家”,价格不高于400,在坐标31.21121.5周围10km范围内的酒店GET  /hotel/_search{        "

hadoop - 配置单元 : getting parseexception in simple create external table query

我已经在mac上设置了hive。在执行简单的创建外部表查询时。我正在跟踪堆栈跟踪:hive>CREATEEXTERNALTABLEweatherext(wbanINT,dateSTRING)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY‘,’>LOCATION‘/hive/data/weatherext’;NoViableAltException(80@[])atorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.columnNameTypeOrPKOrFK(HiveParser.java:33341)atorg.apac

mongodb - 带有 $date 的 mongo.input.query 不过滤输入到 hadoop

我有一个分片输入集合,我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、