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Zerotier在群晖DMS6的安装

因为Zerotier对于DMS6.2.4的支持并不是那么好。) 因此我 nas 上 DMS 的版本一直停留在 6.2.3 而最新版本的Zerotier需要 6.2.4,因此无法直接根据 Zerotier 的官方教程安装。 各版本下载地址,选中较新的版本,依次进入 dist -> synology,然后选择适合你机器的spk版本(如 zerotier_x86-6.2.4_1.8.7-1.spk 即为 x86 平台且系统最低要求为 DMS6.2.4

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经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格

特别是,动态模型平均化(DMA)、动态模型选择(DMS)、中位概率模型。 动态模型平均(DMA) DMA在[1]的原始论文中得到了非常详细的介绍。 动态模型选择(DMS) 动态模型选择(DMS)是基于相同的理念,与DMA的理念相同。唯一的区别是,在DMA中进行的是模型平均化,而在DMS中是模型选择。 这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而,从图5可以看出,没有一个模型的后验概率超过0.5。其次,2007年之后和2013年之后,没有一个模型似乎更有优势。 [CrossRef] ---- 本文摘选《R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格》

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    分布式系统设计的求生之路

    目前我们项目开发的分布式架构组件称之为 DMS(Distributed Messaging System),以 DMS Library 的形式提供,集成该库即可实现面向服务的分布式通信。 3.3.2 DMS Protocol 消息结构 DMS的协议实现集群管理,消息转发等基本功能。 3.3.3 DMS Kernel 下面介绍 DMS Kernel 如何根据 DMS Protocol 实现相关逻辑,并如何与业务交互。 ? DMS API 是DMS对业务提供的服务接口,可以管理服务、通信等基本功能; DMS APP Interface 是DMS要求业务必须实现的接口比如:Dispatcher 的负载均衡策略,对端服务状态变化通知 这样不同子系统只需通过各自的Broker集群对外提供服务即可。 总结 本文主要介绍了 DMS 的几个基础结构:服务发现、消息中间件以及通信架构。

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    Oracle 备份与恢复笔记

    在进行生产服务器升级、或更换数据库服务器、搭建测试环境时,需要对生产数据库进行备份以及将来可能的还原。 1.expdp导出 expdp DMS/123456 version=10.2.0.1.0 directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=10G_20180623_DMS.DMP logfile =TO_20180623.log schemas=SP_DMS    DMS/123456是具有导出权限的用户名密码,version是导出的版本,默认是服务端版本,主要用于兼容导入低版本的数据库服务器 select * from dba_directories;dumpfile是导出文件名,logfile是日志文件名,schemas是导出哪个用户数据 执行效果:  2.impdp导入 impdp DMS 3.exp导出     与expdp导出相比,备份速度很慢,但是有一个优点,不要求在服务器主机执行命令,客户端能执行命令。

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    解决跨域问题 has been blocked by CORS policy: No ‘Access-Control-Allow-Origin‘ header is present

    然而这种解决方法只可以解决你自己服务器的问题,你总不能去微信或其他第三方服务器添加请求头吧。。。更大的坑来了 坑2: 被对方服务器拒绝图片请求。 Access to Image ‘https://media.licdn.com/dms/image/C5603AQHCky1Ku581hg/profile-displayphoto-shrink_100 最后还是由Nginx解决,分两部步 第一步: 首先将服务器保存的第三方cdn链接 ‘https://media.licdn.com/dms/image/C5603AQHCky1Ku581hg e=1573689600&v=beta&t=8TqbDk8iWCXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX’ 保存为 : “本地域名/third_image/dms e=1573689600&v=beta&t=8TqbDk8iWCXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 最后由Nginx代理为 https://media.licdn.com/dms/image/

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    如何把Kafka消息时延秒降10倍

    用户在页面点击从而产生一个HTTP请求,这个请求发送到业务生产进程,就会启动一个投递线程(Deliver Thread)调用Kafka的SDK接口,并发送3条消息到DMS(分布式消息服务),每条消息大小 那么问题来了,在并发访问量相同的条件下,DMS的Kafka 队列与Pod区自建的原生Kafka相比为什么时延会有这么大的差异呢?我们DMS的架构师 Mr. 同时,在客户的ECS服务器上,也部署了相同的测试程序,模拟构建了100的并发量,得到如下的时延结果对比表: image.png 表1 华为云现网与类生产环境时延对比表 从时延对比表的结果看来,Mr 发送时延:消息从生产者发送到服务端的时间。 写入时延:消息写入到Kafka Leader的时间。 轻轻松松把Kafka消息时延秒降10倍,就用腾讯云DMS

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    五款 Slack 开源替代品

    使用 Bonjour 或者 LE Bluetooth 支持离线工作 劣势 没有 e2e 加密 DMs 通过 GitHub 集中化认证 特性限制,支持群组聊天和直接文本通信 + emojis Empty GitHub 有着庞大的社区 大量跟 Slack 相同的特性 Security Compass 还在继续开发 Sandstorm 支持使得自部署更简单,对非技术用户友好 劣势 没有 e2e 加密 DMs Mattermost 采用 Go 语言开发,这是一个开源的团队通讯服务。为团队带来跨 PC 和移动设备的消息、文件分享,提供归档和搜索功能。 Rocket.Chat 通过 hubot 集成了非常流行的服务,比如 GitHub,GitLab,Confluence,JIRA 等等。 各种语言本地化 劣势 没有 e2e 加密 DMs 无线程切换 几乎是空的测试套件 Zulip ?

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    女朋友背着我,用 Python 偷偷隐藏了她的行踪

    if exif_dict['GPS']: # 纬度 gps_lati_pre = exif_dict['GPS'][2] gps_lati = dms_to_gps (gps_lati_pre) # 经度 gps_long_pre = exif_dict['GPS'][4] gps_long = dms_to_gps 第二步,利用高德 Web 服务 API 中的 逆地理编码 解析出原图的详细位置。 首先,输入目标城市和具体地址,利用高德 Web 服务 API 中的地理编码拿到要定位的地理位置。 # GPS GPSLongitudeRef:E # GPS GPSLongitude:[114, 1, 689/20] exif_dict['GPS'][2] = gps_to_dms

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    煤炭行业DMS经销商系统建立数字化渠道体系,构建企业核心竞争力

    建立煤炭行业DMS经销商系统,可实现在统一的信息数据中台进行多方角色的互动与协作,通过经销商系统实现品牌企业、经销商、终端客户等的双方或多方交流沟通,保证品牌企业和经销商之间的黏性,维系企业与经销商之间的战略伙伴关系 1、核心管理模块,煤炭经销商智能管理系统轻松实现管控代理商 提供标准化注册、认证,商机一键报备、联合商机跟进,煤炭经销商DMS协同平台完善的管理模块可以实现区别上下级经销商的责任和权限,经销商管理平台清晰的展现经销商信息 2、自动化集成数据工具,煤炭DMS经销商系统后台模式一键链接 通过煤炭行业经销商平台,数据自动导出和自动传输,千种后台,一键对接。 3、煤炭行业DMS经销商系统可帮企业迅速扩展代理数量 煤炭经销商DMS协同平台同时生成的二维码可以轻松的被分享,吸引更多客户驻足。 4、煤炭行业经销商智能管理系统支持经销商划分及订单管理 煤炭经销商DMS协同平台支持多层次、多级别地划分经销商管理,经销商平台灵活划分管理销售区域,并加强对经销商订货处理管理,完成商品的订购,企业采购订单自动生成

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    为用户提供太多选择是云的致命缺陷吗?

    然而,“选择太多了”这个短语也许同样适用,甚至可能反而阻碍云服务的采用。 ? 未来会灵活多样 用户日益要求其DMS(以及整个协作技术)具有更大的灵活性,但是这实际上意味着什么呢?更多的选择到头来会不会反而阻碍云服务的采用呢? 所以,一套更灵活、更多样的文件管理工具是好事,还是它实际上会导致一些公司面对太多的选择,对云服务避而远之? 安全性和便利性 基于云的DMS、SaaS和ESN采用率大幅提高,这恰恰表明了企业行为在信息管理方面正发生怎样的变化和进化。 至于有没有像一应俱全式的DMS软件包,我无法确信,不过拥有广泛整合功能的新技术意味着,在未来几年,灵活性和选择会日益受到用户们的重视。

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    DOCK-3-生成Spheres

    球体是使用Richards(1977)描述的分子表面构造的,该分子表面是用dms程序计算的。每个球体在两个点接触分子表面,并沿其中一个点的表面法线方向具有半径。 生成Sphgen (1)使用chimera的工具生成dms File -> Open -> rec-1htp-dock-prep.mol2. 结构周围便是dms (2)生成Spheres 在整个Surface上计算球体,每个表面点大约产生一个球体,然后进行聚类。 /rec_dms. /rec_dms.dms dotlim = 0.000 radmax = 4.000 Minimum radius of acceptable spheres?

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    建筑建材行业经销商协同系统解决方案

    在新的商业环境下,国内建筑建材企业必须审时度势,携手经销商完成线下营销渠道的互联网化,建材企业可选择经销商协同系统改变行业陈旧的运作模式,借助信息化技术实现渠道订单统一线上管理,DMS经销商管理系统利用资源优势 1、建筑建材行业经销商协同系统实现业务统一管理 DMS经销商管理系统可助力建材企业集团总部整合上下游资源,实现在线订货、业务申请、客户投诉、产品推广、技术支持、业务交流等线上一体化管理, 通过DMS经销商管理平台满足经销商线上订货 实时掌握库存、货物流向, 提高管理效率和服务水平,经销商系统库存全网共享灵活调度,杜绝超卖和积压。 通过经销商DMS系统还可自动生成往来对账单据,支持建材企业与经销商在线进行对账,提升对账效率和对账周期,并可在经销商平台上进行特价、费用、活动等业务单据申请,提升业务协同效率。 通过DMS经销商管理系统的搭建,成功实现渠道数字化,有效规避经销商风险,重塑建筑建材企业新的生存基础,抓住机遇强势突围。

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    SAP 深入理解SAP DB2表空间(Tablespace)

    DMS表空间是由有限数量的容器所组成的,DMS表空间可以使用的容器有设备容器和文件容器,这些容器的空间都是预先分配的且不允许修改大小的,但是与SMS表空间不同的是,DMS表空间允许添加容器。 使用DMS表空间的表的数据可以分开存储,即为常规数据,索引和大对象数据指定不同的DMS表空间。 DMS自动存储表空间(Automatic Storage DMS) 自动存储表空间不是真正意义上的独立类型的表空间。它是DMS存储的另外一种处理方法。 尽管还有让表大小突破 64GB 限制的其他方法,但是最简单的方法可能是一开始就使用 DMS 表空间。(为什么会有这些限制后面介绍) DMS与自动存储DMS 那么DMS和自动存储哪种方式更佳呢? 用户表空间也可以是SMS表空间或DMS表空间,通常使用DMS表空间。

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    写了个爬虫,收集了b站所有的弹幕

    ("cid:", cid, "弹幕数:", len(dms), "子标题:", info["子标题"][i]) all_dms += dms print(f"共获取弹幕{len( all_dms)}条!") return all_dms if __name__ == "__main__": vid = input("请输入视频编号: ") info = get_info(vid) info["视频数量"] > 1: print("cid:", cid, "弹幕数:", len(dms), "子标题:", info["子标题"][i]) all_dms += dms print(f"共获取弹幕{len(all_dms)}条!")

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    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构

    由于我们的基础设施主要托管在 AWS 中,因此我们选择了数据迁移服务 (DMS) 来执行基于 CDC 的迁移。 2. 处理层 这里我们没有执行任何繁重的转换,而是将原始数据转换为 HUDI 数据集。 管理系统 DMS 代表数据迁移服务。这是一项 AWS 服务,可帮助在 MySQL、Postgres 等数据库上执行 CDC(更改数据捕获)。 我们利用 DMS 从 MySQL DB 读取二进制日志并将原始数据存储在 S3 中。我们已经自动化了在 Flask 服务器和 boto3 实现的帮助下创建的 DMS 资源。 为了平衡成本,我们将 DMS 二进制日志设置为每 60 秒读取和拉取一次。每 1 分钟,通过 DMS 插入新文件。 我们通过部署烧瓶服务器并使用 boto3 创建资源来自动创建 DMS 资源。 我们几乎所有的基础设施/资源都是通过 Terraform 创建的。

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      测试服务 (WeTest )包括标准兼容测试、专家兼容测试、手游安全测试、远程调试等多款产品,服务于海量腾讯精品游戏,涵盖兼容测试、压力测试、性能测试、安全测试、远程调试等多个方向,立体化安全防护体系,保卫您的信息安全……

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