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TypeError: Connection.__init__() got an unexpected keyword argument 'cbarset'

时间: 2025-06-17 12:10:15 浏览: 23
### 解决 Python 连接 MySQL 时出现的 `TypeError` 错误 当尝试使用 `mysql.connector.connect()` 方法连接到 MySQL 数据库时，如果传递了一个拼写错误的关键字参数（如 `'cbarset'`），则会引发如下异常： ```plaintext TypeError: Connection.__init__() got an unexpected keyword argument 'cbarset' ``` 此问题的根本原因是关键字参数名存在拼写错误。正确的参数应为 `'charset'` 而非 `'cbarset'`[^1]。 以下是修正后的代码示例，展示如何正确设置字符集以及其他必要参数以建立数据库连接： ```python import mysql.connector try: # 正确的连接方式 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="123456", # 注意这里应该用 'password' 而不是 'passwd' database="runoob_db", charset="utf8mb4" # 修复了之前的拼写错误 'cbarset' ) if mydb.is_connected(): print("成功连接到数据库") except mysql.connector.Error as err: print(f"无法连接至数据库：{err}") ``` #### 参数解释 - **host**: 数据库所在的服务器地址。 - **user**: 登录数据库所使用的用户名。 - **password**: 对应用户的登录密码。 - **database**: 默认选择的数据库名称。 - **charset**: 设置客户端与服务器间通信采用的字符编码标准[^1]。 --- ### 常见误区分析 1. **拼写错误** - 将 `'charset'` 错误地写作 `'cbarset'` 导致函数不认识该参数从而抛出异常。 2. **过期文档的影响** - 不同版本之间可能存在 API 更改或者新增特性的情况；因此建议始终查阅最新官方手册确认支持哪些选项及其确切书写形式[^3]。 3. **混淆相似概念** - 比如有人可能把用于指定端口号(port)误解成自定义属性传入造成冲突等问题发生。 --- ### 测试连接状态的方法 为了验证是否已经正常建立了与目标数据库实例间的联系，在初始化阶段之后立即检测 `.is_connected()` 属性值即可得知结果。 ---
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针对您提供的问题，TypeError: Connection.__init__() got an unexpected keyword argument 'charset'的错误，它表示在初始化Connection对象时，传入了一个意外的关键字参数'charset'。根据错误信息，可能是...

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TypeError: Connection.__init__() got an unexpected keyword argument 'max_connections'

conn = pool.connection() # 执行 SQL 语句 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") result = cursor.fetchall() # 关闭数据库连接 cursor.close() conn.close() 需要注意的是，...

上面代码运行报错： root@ubuntu:/home/grb/ros2_ws# ros2 run system_webrtc webrtc_test Exception in thread Thread-1 (<lambda>): Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3.10/threading.py", line 1016, in _bootstrap_inner self.run() File "/usr/lib/python3.10/threading.py", line 953, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/home/grb/ros2_ws/install/system_webrtc/lib/python3.10/site-packages/system_webrtc/webrtc.py", line 107, in <lambda> target=lambda: loop.run_until_complete( File "/usr/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 649, in run_until_complete return future.result() File "/home/grb/ros2_ws/install/system_webrtc/lib/python3.10/site-packages/system_webrtc/webrtc.py", line 67, in signaling_task signaling = TcpSocketSignaling(signaling_url, session=session) TypeError: TcpSocketSignaling.__init__() got an unexpected keyword argument 'session' [ros2run]: Segmentation fault

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# 创建 Connection 对象并关闭自动提交 db_config = { 'host': 'localhost', 'user': 'root', 'password': 'password', 'db': 'test', 'charset': 'utf8mb4' } db_conn = pymysql.connect(autocommit=False, **...

import logging from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import requests import time from pymilvus import ( Collection, connections, utility, AnnSearchRequest, # 添加这个导入 Function, FunctionType, # 添加这个导入 WeightedRanker # 添加这个导入 ) from config.config1 import MILVUS_CONFIG, MODEL_CONFIG # 初始化日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s", handlers=[ logging.FileHandler("logs/classfication_query.log"), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger("ClassficationQuery") app = Flask(__name__) class VectorServiceClient: """HTTP调用模型服务进行向量编码（密集和稀疏）""" def __init__(self): self.service_url = MODEL_CONFIG["model_service_url"] self.timeout = 120 logger.info(f"Using vector service: {self.service_url}") def batch_encode_dense(self, texts): """批量生成密集向量""" return self._call_vector_service(texts, "dense") def batch_encode_sparse(self, texts): """批量生成稀疏向量""" return self._call_vector_service(texts, "sparse") def _call_vector_service(self, texts, vector_type): """调用向量服务通用方法""" try: if not texts: return [] payload = { "texts": texts, "type": vector_type } response = requests.post( self.service_url, headers={"Content-Type": "application/json"}, json=payload, timeout=self.timeout ) if response.status_code >= 400: error_detail = f"HTTP {response.status_code} Error: " try: error_detail += response.json().get("error", response.text[:500]) except: error_detail += response.text[:500] logger.error(f"{vector_type} service error: {error_detail}") response.raise_for_status() result = response.json() if "error" in result: logger.error(f"Vector service error ({vector_type}): {result['error']}") raise ValueError(result["error"]) if "vectors" not in result: logger.error(f"Invalid response from {vector_type} service: vectors not found") raise ValueError(f"Invalid response from {vector_type} service") return result["vectors"] except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"Request to {vector_type} service failed: {str(e)}") raise except Exception as e: logger.error(f"Encoding via {vector_type} service failed: {str(e)}") raise class ClassficationSearchHandler: """特征值搜索处理器""" def __init__(self): self.vector_service = VectorServiceClient() self.collection = None self.connect() self.load_collection() def connect(self): """连接Milvus数据库""" try: connections.connect( host=MILVUS_CONFIG["host"], port=MILVUS_CONFIG["port"] ) logger.info(f"Connected to Milvus: {MILVUS_CONFIG['host']}") except Exception as e: logger.error(f"Milvus connection failed: {str(e)}") raise def load_collection(self): """加载集合""" collection_name = MILVUS_CONFIG["collection_name"] try: if not utility.has_collection(collection_name): logger.error(f"Collection {collection_name} does not exist") raise ValueError(f"Collection {collection_name} not found") self.collection = Collection(collection_name) self.collection.load() logger.info(f"Loaded collection: {collection_name}") except Exception as e: logger.error(f"Failed to load collection: {str(e)}") raise def hybrid_search(self, query_text, top_k=5, dense_weight=0.5, sparse_weight=0.5): """ 执行混合检索（密集向量 + 稀疏向量） 参数: query_text: 查询文本（特征值） top_k: 返回结果数量 dense_weight: 密集向量权重 sparse_weight: 稀疏向量权重 返回: 排序后的结果列表 """ start_time = time.time() # 1. 编码查询文本 try: logger.info(f"Encoding query text: '{query_text}'") # 编码密集向量 dense_vectors = self.vector_service.batch_encode_dense([query_text]) if not dense_vectors or len(dense_vectors) == 0: logger.error("Dense vector encoding returned empty result") return [] dense_vector = dense_vectors[0] logger.info(f"Dense vector generated, length: {len(dense_vector)}") # 编码稀疏向量 sparse_vectors = self.vector_service.batch_encode_sparse([query_text]) if not sparse_vectors or len(sparse_vectors) == 0: logger.error("Sparse vector encoding returned empty result") return [] sparse_vector = sparse_vectors[0] logger.info(f"Sparse vector generated, length: {len(sparse_vector)}") except Exception as e: logger.error(f"Vector encoding failed: {str(e)}") return [] # 2. 创建搜索请求对象 try: logger.info(f"dense_vector {dense_vector}") # 创建密集向量搜索请求 dense_search_req = AnnSearchRequest( data=[dense_vector], # 注意：需要是二维列表 anns_field="classfication_dense_vector", param={"metric_type": "IP", "params": {"nprobe": 16}}, limit=top_k * 3, # 获取更多候选结果用于融合 weight=dense_weight ) logger.info(f"dense_vector {sparse_vector}") # 创建稀疏向量搜索请求 sparse_search_req = AnnSearchRequest( data=[sparse_vector], # 注意：需要是二维列表 anns_field="classfication_sparse_vector", param={"metric_type": "IP", "params": {}}, # 稀疏向量不需要nprobe limit=top_k * 3, weight=sparse_weight ) # 3. 执行混合搜索 logger.info("Executing hybrid search...") start_search = time.time() ranker = Function( name="rrf", input_field_names=[], # Must be an empty list function_type=FunctionType.RERANK, params={ "reranker": "rrf", "k": 60 # Optional } ) # 执行混合搜索 results = self.collection.hybrid_search( [dense_search_req, sparse_search_req], # 搜索请求列表 rerank=ranker, # 重排策略 limit=top_k, # 最终返回结果数量 output_fields=["matnr", "matkl", "maktx", "classfication"] ) search_time = time.time() - start_search logger.info(f"Hybrid search completed in {search_time:.2f}s, found {len(results)} results") except Exception as e: logger.error(f"Hybrid search failed: {str(e)}", exc_info=True) return [] # 4. 处理并返回结果 formatted_results = [] for i, hit in enumerate(results): entity = hit.entity formatted_results.append({ "rank": i + 1, "matnr": entity.get("matnr", ""), "matkl": entity.get("matkl", ""), "maktx": entity.get("maktx", ""), "classfication": entity.get("classfication", ""), "score": hit.score }) # 记录前5个结果 if i < 5: logger.info(f"Result #{i + 1}: MATNR={entity.get('matnr')}, Score={hit.score:.4f}") total_time = time.time() - start_time logger.info(f"Total search time: {total_time:.2f}s") return formatted_results # 初始化搜索处理器 search_handler = ClassficationSearchHandler() @app.route('/query_similar_by_classfication', methods=['POST']) def query_similar_by_classfication(): """特征值相似度查询接口""" try: data = request.json if not data or "query_text" not in data: return jsonify({"error": "Missing 'query_text' parameter"}), 400 query_text = data["query_text"] top_k = data.get("top_k", 5) dense_weight = data.get("dense_weight", 0.5) sparse_weight = data.get("sparse_weight", 0.5) logger.info(f"New query: text='{query_text}', top_k={top_k}, " f"dense_weight={dense_weight}, sparse_weight={sparse_weight}") # 执行混合搜索 results = search_handler.hybrid_search( query_text, top_k=top_k, dense_weight=dense_weight, sparse_weight=sparse_weight ) if not results: logger.info("No results found") return jsonify({"results": []}) return jsonify({"results": results}) except Exception as e: logger.error(f"API error: {str(e)}", exc_info=True) return jsonify({"error": "Internal server error"}), 500 @app.route('/health', methods=['GET']) def health_check(): """健康检查端点""" try: # 检查Milvus连接 if not search_handler.collection: return jsonify({"status": "down", "reason": "Milvus not connected"}), 500 # 检查模型服务 try: response = requests.get(f"{MODEL_CONFIG['model_service_url']}/health", timeout=5) if response.status_code != 200: return jsonify({"status": "down", "reason": "Model service unavailable"}), 500 except Exception as e: return jsonify({"status": "down", "reason": f"Model service error: {str(e)}"}), 500 return jsonify({"status": "up"}), 200 except Exception as e: return jsonify({"status": "down", "reason": str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': try: logger.info("Starting Classfication Query Service on 0.0.0.0:8081") app.run(host='0.0.0.0', port=2379, debug=False) except Exception as e: logger.error(f"Failed to start service: {str(e)}")这段代码报错Traceback (most recent call last): File "/data/material_sync/api/similarity_query1.py", line 173, in hybrid_search dense_search_req = AnnSearchRequest( TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'weight' 2025-07-07 16:32:53,300 - INFO - No results found

错误信息是：TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'weight' 根据错误信息，在初始化AnnSearchRequest时传递了未预期的关键字参数'weight'。 分析： 在Milvus中，AnnSearchRequest用于构建...
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# 1. 网络嗅探器基础原理与工具介绍 网络嗅探器，或称为网络分析器、包分析器，是一种用于捕获网络中的数据包并分析其内容的工具。它们通过直接连接到网络上，读取传输中的数据包信息，为网络安全、故障排除和网络性
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system verilog task中用宏定义传参

<think>好的，用户现在想了解如何在SystemVerilog中使用宏定义向task传递参数。之前我已经回答了C/C++中宏定义传参的方法，现在需要迁移到SystemVerilog，同时结合用户提供的引用内容。 首先，我需要回忆SystemVerilog中宏的基本语法，确认是否与C/C++类似。SystemVerilog确实支持`define宏，带参数的形式应该也是类似的。用户提供的引用中提到`__FILE__`和`__LINE__`，这些可能和调试有关，所以可能需要考虑在宏中加入这些信息来帮助调试。 接下来，用户的问题是关于如何通过宏向task传参。这里的task应该是指System
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Java开发的Help GUI 1.1源码：可视化组件库详解

在分析给定文件信息后，可以提取出如下知识点： 首先，标题中提到了“基于java的开发源码-帮助视图组件库 Help GUI 1.1源代码.zip”，这说明文件包含了一个Java开发的开源项目，该库被命名为Help GUI，版本为1.1。在此基础上，我们可以讨论以下几个方面： 1. Java开发： - Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，它具有跨平台的特性，即“一次编写，到处运行”的能力。Java通过Java虚拟机（JVM）来实现跨平台运行。 - Java的开发环境一般需要配置Java开发工具包（JDK）和集成开发环境（IDE），如Eclipse、IntelliJ IDEA或PyCharm。 - Java支持多线程编程，拥有丰富的类库和框架，如Spring、Hibernate等，用以简化开发流程。 - Java在企业级应用、移动开发（Android）、桌面应用和服务器端应用中都有广泛的应用。 2. 开源项目： - 开源项目是指源代码公开的软件项目，通常遵循特定的开源许可协议，如GPL、LGPL、Apache License等。 - 开源项目的优势在于可自由使用、修改和分发代码，能够促进技术的交流和创新。 - 通过参与开源项目，开发者可以提高自身的技术水平，贡献代码以回馈社区。 3. 组件库Help GUI 1.1： - Help GUI可能是一个为开发者提供的图形用户界面（GUI）组件库，用于简化Java桌面应用的帮助视图创建。 - 组件库一般会包含一系列预制的用户界面组件，例如按钮、文本框、列表框、对话框等，以帮助快速构建用户界面。 - 版本1.1表明这是组件库的一个更新版本，通常新版本会增加新的特性、修复bug、优化性能。 4. PyCharm配置Python环境： - 这部分描述似乎与主标题无关，但其可能涉及PyCharm这一IDE的使用。 - PyCharm是专为Python语言开发的IDE，但也可以配置Java开发环境。 - 在配置Python环境时，需要安装Python解释器，并设置相关的路径、环境变量等。 - PyCharm提供了代码高亮、代码自动完成、版本控制等功能，能够提升开发效率。 由于【压缩包子文件的文件名称列表】中只有一个“codefans.net”，这可能是一个网站地址，但没有提供足够的信息来推断与上述Java项目或组件库直接相关的内容。 综上所述，文件描述了一个基于Java的开源组件库Help GUI 1.1，该组件库用于帮助开发者创建帮助视图，且暗示了PyCharm这一IDE的使用。通过探讨Java开发、开源项目、组件库和IDE配置等知识点，可以更好地理解文件所指的项目背景和应用场景。
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网络嗅探器全攻略：从入门到精通的15大技巧与实践案例

# 1. 网络嗅探器基础与重要性 在数字化的世界中，网络嗅探器是IT专业人员的重要工具，它允许我们监视和分析经过网络的数据包。本章将带您了解网络嗅探器的基本概念及其在网络安全和性能监控中的关键作用。 ## 网络嗅探器概述 网络嗅探器，通常被称为“抓包工具”或“协议分析器”，是一种可以监听、记录和分析网络流量的程序或设备。它们在排除网络问题、进行安全审计和协议分析时发挥着重要作用。 ##
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RTL8720DN-VA1-CG后面的VA1-CG是什么意思

<think>嗯，用户这次的问题转向了具体的芯片型号解析，询问RTL8720DN-VA1-CG后缀的含义。这属于硬件标识领域的专业问题，需要结合芯片命名规则和行业惯例来分析。 从用户提问方式看，ta应该具备一定技术背景，可能是电子工程师或物联网开发者，正在做物料选型或故障排查。用户特意强调"参考站内引用"但实际没有引用源，说明需要权威解释而非普通科普。之前讨论Wi-Fi频段差异时用户表现出对技术参数的敏感，这次提问同样注重细节标识。 关于这个型号后缀，需要拆解三部分分析： VA1通常代表芯片修订版本（revision），比如初版叫VA0，改进版叫VA1。CG后缀可能有多种含义：最常见的是封
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CCPD2019车牌数据集：10000张带YOLO标签图片

车牌检测是计算机视觉领域的一个重要应用，尤其在智能交通系统、监控视频分析以及车辆管理等方面具有广泛的应用。CCPD2019车牌数据集是专为车牌检测任务设计的数据集，包含了大量的实际场景中拍摄的车辆图片及其对应的标注信息，这些标注信息以YOLO（You Only Look Once）格式提供。 YOLO是一种流行的目标检测算法，因其速度和准确性相结合而受到广泛欢迎。在YOLO算法中，整个图像被一次性通过网络进行处理，同时预测出多个边界框和这些框所属的类别。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射，与其他基于区域的方法相比，YOLO在速度上有很大的优势，可以实现实时检测。 YOLO格式标签是一种特殊的标注格式，它提供了用于训练和验证模型的数据。这些标签通常包含每个目标的类别以及它的位置信息，通常在一张图片的标注文件中，对于每一个检测到的车辆，都会有一个对应的标注行，标注行中包含了该车辆车牌的位置、大小和类别信息。通常这些信息包括：标注物体在原图中的中心点坐标（x,y）、宽度、高度以及类别ID。 使用CCPD2019车牌数据集，研究人员和工程师可以进行深度学习模型的训练，特别是基于YOLO算法的车牌检测模型。数据集中的图片是精心挑选的，包含了各种光照条件、不同角度和遮挡情况下的车牌图像，这对于提高模型在现实世界中检测的准确性和鲁棒性至关重要。 在深度学习中，训练模型需要大量的标注数据。一个高质量的数据集对于模型能否成功学习到目标检测中的关键特征是至关重要的。CCPD2019车牌数据集提供的10000张图片以及它们的YOLO格式标签，能够为模型提供充足的训练材料。这些标签通常都是由人工仔细标注，确保了标注的质量和准确性。 深度学习在车牌识别系统中的应用是多方面的，不仅包括检测车牌的位置，还包括车牌字符的分割和识别。在实际应用中，经过训练的YOLO模型首先对输入图像中的车牌区域进行定位，然后可以通过其他专门设计的深度学习模型对车牌上的文字进行识别。 CCPD2019车牌数据集对于研究和开发车牌识别技术具有重要价值，它有助于推动计算机视觉领域特别是车牌检测和识别技术的发展。通过深度学习，特别是使用YOLO这样的先进算法，可以实现车牌的快速准确识别，这对于智能交通管理、车辆安全监控和交通流量分析等应用具有十分重要的意义。
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【精准温度测量与HP303B校准】：掌握这些高级技巧，提升测量准确性

# 摘要 本文系统地探讨了精准温度测量的科学原理，并对HP303B温度传感器的特性、技术参数、校准准备和校准步骤进行了详细介绍。文章进一步讨论了提
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那如果我加上turbulenceProperties，是不是这么写FoamFile { version 2.0; format ascii; class dictionary; object turbulenceProperties; } // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // simulationType laminar;

<think>好的，用户现在的问题是询问如果在cavity算例中添加turbulenceProperties文件，是否可以按照他提供的格式编写，特别是simulationType设置为laminar的情况。我需要确认这种写法是否正确，并解释相关细节。 首先，用户提供的FoamFile部分是标准的OpenFOAM字典文件头，版本、格式、类和对象名都是正确的。然后，simulationType设置为laminar，这在层流模拟中是正确的配置。需要说明这样写是可行的，并且可能补充一些注意事项，比如是否必要，或者是否有其他参数需要考虑。 接下来，用户可能想知道这样做的影响，比如是否会影响求解器的行