目标：根据ceph集群的mon日志，以其中的时间为横坐标，对象迁移速度为纵坐标，利用python的matplotlib生成图表
磁盘损坏对于一个大集群来说，可以说是必然发生的事情，即使再小的概率，磁盘量上去，总会坏那么几块盘，这个时候就会触发内部的修复过程，修复就是让不满足副本要求的PG，恢复到满足的情况
本章很简单，就是预估集群恢复的时间,这个地方是简单的通过计算来预估需要恢复的实际，动态的显示
2. 常规方式启动宕机节点失败 [常规方式启动宕机节点](http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3855601.html)失败，瞬间返回主界面，查询到报错如下：
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/topology/TopologyBuilder.java
如何将Multi-Primary改为Single-Primary？ 1.解散原来的集群 mysql-js> cluster.dissolve({force: true})
本文描述了一次因为Zookeeper的异常导致ResourceManager卡住，从而导致集群所有作业无法提交的问题分析和处理。
在生产环境新增secondary：10.9.197.6:27017 ，数据量140G，却同步了一天还未追上数据，通过如下方式查看同步情况：
org.elasticsearch.indices.cluster.IndicesClusterStateService.clusterChanged 被触发后，会触发applyNewOrUpdatedShards 函数的调用，这里是我们整个分析的起点。大家可以跑进去看看，然后跟着文章打开对应的源码浏览。
Predicting the Future with Multi-scale Successor Representations
早上正在上班路上，群里客户说，有一张24G的大表，delete删了26小时还没有跑完，目前进程还在跑让帮忙处理下，停止当前进程，并保留对应条件的数据，多余数据删掉。
2、mongodb数据库，可以清理数据表。存在问题，清理完成后，磁盘不会自动释放空间。
在MySQL 5.7中，查询 performance_schema.replication_group_members 时，没有 MEMBER_ROLE 这个列，这很不便于快速查看哪个节点是Primary Node。
Recovering from a disaster begins way before the event occurs. It starts by anticipating threats and developing goals that support the business’s continuity of operations.
这一章是server端开始的第一章，有兴趣的朋友先去看一下hbase的架构图，我专门从网上弄下来的。 按照HMaster的run方法的注释，我们可以了解到它的启动过程会去做以下的动作。 * 阻塞直到变成ActiveMaster * 结束初始化操作 * 循环 * 停止服务并执行清理操作* HMaster是没有单点问题是，因为它可以同时启动多个HMaster，然后通过zk的选举算法选出一个HMaster来。 我们首先来看看这个阻塞直到变成Act
今天有个同事问我一个数据库的问题，如果开始他就把环境细节全都告诉我，可能我就知难而退了。等我大体明白了问题之后，发现好像背景比我想的要复杂多了。这是一个远程云主机环境，windows系统，运行着MySQL,在查询表时出现了问题，而且开发同事经过了repair也没有修复，说会卡住没有响应。 当然费了一点功夫，好容易连接到了这台云主机，发现问题似乎比我想的还要复杂一些。当然这是一个内部某一个团队使用的一个环境，可能是确实需要用到环境，大家才不得不想办法修复。 环境是MySQL 5.5版本，查看后台日志发
副本集环境的搭建以及一些基本的操作我们都了解了，本文我们来看看这个数据复制到底是怎么实现的。 ---- 数据同步方式 MongoDB中的复制功能主要是使用操作日志oplog.rs来实现的，oplog.
作者：北丐。 MongoDB中文社区联席主席，针对MongoDB，MySQL，Redis集群，Oracle，TiDB；有丰富的实践经验和企业级授课经验。
我在之前的文章《go里面的异常处理》简单地说了下go的异常处理机制, 在web中, 一般可以通过框架层面提供的过滤器/拦截器统一地处理这种异常, 避免main函数被带崩.
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本期分享者：澜舟金融NLP组 研究方向为金融领域 NLP 算法的研究和应用。 邮箱：mayongliang@langboat.com 写在前面 自然语言文本里描述的“事件”，通常是由一个谓词及其论点组成的一个文本片段（span），是一个细粒度的语义单元，描述了实体的状态和行为，如 He looks very worried 和 I grab his arms。理解事件并建模它们之间的相关性是许多推理任务的基础。在图1的例子中，想要生成事件[E]，模型需要先知道这里有四
原文标题：Boosting Resolution and Recovering Texture of micro-CT Images with Deep Learning
🐾 大家好，猫头虎博主在此！今天，我要向大家介绍Go在即将到来的OSCON（开源大会）上的精彩亮相。如果你将出席这个在俄勒冈州波特兰举行的活动，请确保将这些Go相关的演讲和教程添加到你的日程中。准备好探索Go的世界了吗？让我们一起期待Go在OSCON 2014的精彩表现！🚀
在前面几篇讨论里我们介绍了在集群环境里的一些编程模式、分布式数据结构及具体实现方式。到目前为止，我们已经实现了把程序任务分配给处于很多服务器上的actor，能够最大程度的利用整体系统的硬件资源。这是因为通过akka-cluster能够把很多服务器组合成一个虚拟的整体系统，编程人员不需要知道负责运算的actor具体在那台服务器上运行。当然，我所指的整体系统是一种分布式的系统，实质底层还是各集群节点作为完整个体独立运行的，所以核心理念还是需要将程序分割成能独立运算的任务，然后分派给可能分布在很多服务器上的actor去运算。在上一篇的cluster-load-balance里我们采用了一种fire-and-forget模式把多项独立任务分配给集群节点上的actor，然后任由它们各自完成运算，中途不做任何交互、控制。这也是一种典型的无内部状态的运算模式。对外界来讲就是开始、完成，中间没有关于运算进展或当前状态的交流需要。但在现实里，很多任务是无法完全进行独立细分的，或者再细分会影响系统效率。比如网上购物网站每个客户的购物车：它记录了客户在网上的所有商品拣选过程，每一个拣选动作都代表更新的购物车状态，直到完成结算。那么在一个可能有几十万用户同时在线购物的网站，保留在内存的购物车状态应该是任何机器都无法容纳的，只有回到传统的数据库模式了，还是要面对无法解决的多并发系统效率问题。这么分析，集群分片技术可能是最好的解决方法了。
E.26: If you can't throw exceptions, consider failing fast
当KILL语句执行后，报这样的信息：ORA-00031 session marked for kill
第二步：pg_basebackup -Fp -P -x -D ~/app/data/pg_root21 -l basebackup21
Innodb集群是有多个节点组成的，这些节点的数据是同步的。对于Innodb集群的备份，通常只需要在一个节点上进行备份。当需要恢复时，可以把备份集恢复到集群中的任意一个节点上。下面通过实验说明在同一节点和不同节点上进行恢复的方法。
MGR和传统主从复制类似，在运行过程中主要关注各节点的运行状态，以及Secondary节点的事务是否有延迟。本文介绍如何监控MGR节点状态、事务状态等。
索引恢复(index.recovery)是ES数据恢复过程。待恢复的数据是客户端写入成功，但未执行刷盘(flush)的Lucene分段。例如，当节点异常重启时，写入磁盘的数据先到文件系统的缓冲，未必来得及刷盘，如果不通过某种方式将未刷盘的数据找回来，则会丢失一些数据，这是保持数据完整性的体现；另一方面，由于写入操作在多个分片副本上没有来得及全部执行，副分片需要同步成和主分片完全一致，这是数据副本一致性的体现。
提示：这里主要介绍centos误删文件如何恢复文件数据的情况，视频以xfs为例，博文会讲解xfs和ext4分区类型。
删除文档也算是常用的操作了...如果把Elasticsearch当做一款普通的数据库，那么删除操作自然就很常用了。如果仅仅是全文检索，可能就不会太常用到删除。 Delete API 删除API，可以根据特定的ID删除文档。 $ curl -XDELETE 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' 会返回下面的消息： { "_shards" : { "total" : 10, "failed" : 0, "su
在GreatSQL社区上有一位用户提出了“手工构建MGR碰到的次节点一直处于recovering状态”，经过排查后，发现了是因为新密码验证插件caching_sha2_password导致的从节点一直无法连接主节点，帖子地址：➥https://greatsql.cn/thread-420-2-1.html
Understanding Convolution for Semantic Segmentation https://arxiv.org/abs/1702.08502v1 模型 https://goo.gl/DQMeun
一个重要的问题是处理代表多个谱系和过程的系统，其中基因可能在亚群中表现出不同的动力学行为。不同的细胞状态和谱系通常受基因调控网络中不同变异的制约，因此可能表现出不同的拼接动力学。这产生了在相空间中显示多个轨迹的基因。
摘要：我们为已经被噪声破坏的可压缩信号提供恢复保证，并扩展了[1]中引入的框架，以防御神经网络对抗l0范数和ℓ2范数攻击。具体地说，对于在某些变换域中近似稀疏并且已经被噪声扰动的信号，我们提供了在变换域中准确恢复信号的保证。然后，我们可以使用恢复的信号在其原始域中重建信号，同时在很大程度上消除噪声。我们的结果是通用的，因为它们可以直接应用于实际使用的大多数单位变换，并且适用于l0范数有界噪声和l2范数有界噪声。在l0-norm有界噪声的情况下，我们证明了迭代硬阈值（IHT）和基础追踪（BP）的恢复保证。对于ℓ2范数有界噪声，我们为BP提供恢复保证。理论上，这些保证支持[1]中引入的防御框架，用于防御神经网络对抗敌对输入。最后，我们通过IHT和BP对抗One Pixel Attack [21]，Carlini-Wagner l0和l2攻击[3]，Jacobian Saliency Based攻击[18]和DeepFool攻击[17]对CIFAR进行实验证明这个防御框架-10 [12]，MNIST [13]和Fashion-MNIST [27]数据集。这扩展到了实验演示之外。
本文档详细记录如何一步一步在两台Linux服务器上，搭建PostgreSQL数据库主从模式的高可用数据库环境，以及如何手工切换主备库，及其注意事项。
Java堆用于存储对象实例，只要不断的创建对象并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收，就可以触发Java堆的内存溢出异常
在Oracle中，对于错误“ORA-08104: this index object 68111 is being online built or rebuilt”，应该如何处理？（如何清除创建失败的索引？）
昨晚入睡后，收到松哥的 QQ 消息，说松松商城打开报错，于是手机 QQ 上打开了首页地址，发现有如下报错： MySQL server error report:Array ( [0] => Array
MGR作为MySQL服务器的插件提供，组中的每个服务器都需要配置和安装插件。本文说明配置具有三个服务器的组复制的详细步骤，三个独立的MySQL实例已经安装好。拓扑结构如图1所示。
本文提出了一个独立的神经网络模块，空间变换网络，可以直接加入到已有的CNN或FCN中对数据进行空间变换操作。它不需要关键点的标定，能够根据分类或者其他任务自适应地将数据进行对齐或空间变换（包括平移、缩放、旋转以及其他几何变换），从而减少由于物体变换对任务的影响，提升网络的学习能力。 整个空间变换器包含三个部分，本地网络(Localisation Network)、网格生成器(Grid Genator)和采样器(Sampler),如下：
去中心化应用程序（DApp）的常见设计不仅依赖于以太坊区块链，还依赖于API层。在这种情况下，DApp通过用户的以太坊帐户与智能合约进行交互，并通过交换用户凭据而发布的JWT token与API层进行交互。
Troubleshooting damaged systems is an essential skill of every SysAdmin, SRE, or DevOps engineer. Every one of us runs into OS-related issues from time to time and it’s better to be prepared when things go terribly wrong.
报错是备库事务或者单SQL查询时间长，和备库的日志apply发生冲突，如果业务上有长事务、长查询，主库上又再修改同一行数据，很容易造成备库的wal日志无法apply。
注意：移除损坏的磁盘后，若有热备盘，热备盘会自动顶替原损坏磁盘，是RAID经过自动重建后恢复正常。
今天给大家介绍纪念斯隆凯特琳癌症中心的斯隆凯特琳研究所的Dana Pe’er教授等人发表在Cell上的一篇文章 “Recovering Gene Interactions from Single-Cell Data Using Data Diffusion” 。单细胞RNA测序技术受到许多技术噪音的困扰，包括mRNA分子采样不足等，造成的噪声被称为“dropout”，其可能严重模糊重要的基因-基因关系。为了解决这个问题，本文开发了MAGIC (基于马尔可夫亲和力的细胞图插补法) ，这是一种通过数据扩散在相似的细胞之间共享信息以消除细胞计数矩阵的噪声并填补“dropout”的方法。本文在几个生物系统上验证MAGIC，发现它在恢复基因-基因关系和附加结构方面是有效的。
GreatSQL是国产MySQL的一个重要分支，目前主推的是GreatSQL 8.0.25 和 GreatSQL 5.7.36，如果你的生产环境用到了MGR组复制技术，那升级GreatSQL可以提升你的用户体验，因为它在MGR方向做了很多性能改善。
如果你认为将密码或其他私密文本数据像素化就能保护它们不被窥见，那你真是太天真了，你的信息并没有你想象的那么安全。像素化（也称为马赛克）是一种常用的手段，可以大幅降低图像敏感区域的分辨率来隐藏信息。
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