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    GlusterFS发布时间表 (Release Schedule)

    GlusterFS发布时间表 (Release Schedule)     主版本(大版本)每4个月发布一次,次要版本(小版本)每个月发布一次。...发布说明        Gluster版本发布分为主版本和次要版本。主版本通常包含新功能(除了bug修复),次要版本是为了改善主版本的稳定性,提供bug反馈和修复。     ...主要版本每4个月发布一次,并且在对应的次要版本会在接下来的12个月内接受bug反馈和修复,之后他们将不再被维护(称为EOL版本)。...其中3.5、3.6、3.7维护时间为2年,也包含3.4以前的版本,从3.8开始维护周期开始缩短到1年,包括3.8、3.12、4.1、5、6。     ...STM短线维护版本:不建议使用,官方支持时间为3个月,目前官方已不再推出STM版,老的STM版本包括3.9、3.11、3.13、4.0。

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    织云 Metis 发布时间序列异常检测诚邀您体验

    对,没错,织云又要发布新产品。 作为企业智能运维门户,业界早已关注织云的智能运维体系。我们很荣幸地宣布织云 Metis 智能运维体系正式发布。...自此,织云家族已发布:织云企业版,织云社区版(Lite),织云 Metis 智能运维。企业版和社区版区别请戳。...例如时间序列异常检测、DLP 生死指标监控、多维下钻、关联分析、ROOT 根源分析等场景都是Metis在质量保障方面的典型应用。...开放预约体验--时间序列异常检测 时间序列异常检测是 Metis 组成部分之一,承载了海量业务的监控告警功能。...(时间序列异常检测样例) 立即预约 织云 Metis--时间序列异常检测诚邀您体验智能运维场景。

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    织云 Metis 发布时间序列异常检测诚邀您体验

    我们很荣幸地宣布织云 Metis 智能运维体系正式发布。自此,织云家族已发布:织云企业版,织云社区版(Lite),织云 Metis 智能运维。企业版和社区版区别请戳。...例如时间序列异常检测、DLP 生死指标监控、多维下钻、关联分析、ROOT 根源分析等场景都是Metis在质量保障方面的典型应用。...开放预约体验--时间序列异常检测 时间序列异常检测是 Metis 组成部分之一,承载了海量业务的监控告警功能。...其优越性体现在三点: 无阈值智能判决 运维人员无需设置告警阈值,检测模型可对数据异常智能判决,直观告诉大家检测结果是正常还是异常; 通用检测模型 智能检测的模型由海量的业务样本数据训练而成,适合复用在时间序列类数据的检测中...image.png 立即预约 织云 Metis--时间序列异常检测诚邀您体验智能运维场景。 长按扫码或猛戳此链接预约 https://wj.qq.com/s/2024612/b6d1

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    Sql批量修改帝国cms文章发布时间(需unix时间,否则会变为1970-01-01)

    在迁移网站时,有时我们需要将帝国cms文章发表时间批量修改为当前时间,在帝国cms后台→系统设置→备份与恢复数据→执行sql语句: update phome_ecms_news set newstime...= '2014-07-03';    (ps:phome这个是默认的数据库表前缀,如果创建数据库时有设置成其他的可以自行修改)   这样执行sql语句后刷新所有文章,你会发现时间变为了1970-01-...01,这是因为newstime这个类型是int(10),必须是unix时间戳,所以我们必须先把当前时间转换为unix时间,比如2014-07-04 15:52:43转换为unix时间为1404460363...您也刷新文章看看时间是不是正常了。   很多朋友一直在寻找帝国备份SQL语句,其实后台已经集成备份功能了,教程在这bbs.phome.net/showthread-35-46681-0.html

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    MOMENT:CMU发布首个开源的时间序列基础大模型

    为了应对这些挑战,MOMENT 研究者汇编了一个大型且多样的公共时间序列集合,称为时间序列堆栈(Time-series Pile),并系统地解决了时间序列特有的挑战,以解锁大规模多数据集预训练。...MOMENT是美国卡内基梅隆大学(CMU)的研究者发布的首个开源大型预训练时间序列模型系列。...而将时间序列分割成片段可以二次减少 MOMENT 的内存占用和计算复杂度,并线性增加其可以接收的输入时间序列的长度。研究者通过沿着批量维度独立操作每个通道来处理多变量时间序列。...具体来说,研究者在所有91个时间序列数据集上运行分类实验,每个时间序列的长度不超过512个时间步长。对于异常检测,在选择时间序列子集时,优先考虑了 UCR 异常归档中不同领域和数据源的覆盖情况。...总结 研究者发布了首个开源的时间序列基础模型系列——MOMENT,并且系统地解决了几个时间序列特有的挑战,这些挑战一直阻碍着对大规模多数据集预训练的广泛探索。

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    腾讯混元发布开源加速库,生图时间缩短75%

    6月6日,腾讯发布针对腾讯混元文生图开源大模型(以下简称为混元DiT模型)的加速库,让推理效率大幅提升,生图时间缩短75%。混元DiT模型的使用门槛也大幅降低。...腾讯混元文生图模型发布之后,受到了众多社区开发者的认可。项目开源不到24小时,HunyuanDiT项目Github Star数达到1k,目前达到2.1k,位于开源社区热门DiT模型前列。...混元DiT Github页面为了提升开发者使用体验,在上线不到一周后,腾讯混元官方即上线了专属的加速库,让推理时间缩短75%,提高大模型运行效率。...同时使用两者进行推理部署,可将推理时间缩短75%。官方还分享了两个降低用户使用门槛的最新消息:经过与吐司社区的共同努力,用户可以基于ComfyUI的图形化界面使用腾讯混元文生图模型能力。

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    matery主题修改文章发布统计图的开始时间

    这个实现的方法就是运用了JavaScript技术,使用的JS文件是moment.js,Moment.js是一个轻量级的JavaScript时间库,它方便了日常开发中对时间的操作,提高了开发效率。...,也就是文章发布统计图中X轴中的开始时间 subtract(Number, String),以上面的代码为例,今年为2020年04月,通过moment().subtract(1, 'years').startOf...('month')进行时间的更改,更改为了2019年04月,也就是图中所显示的效果 startOf('month'),通过将原始的 moment 设置为时间单位的开头来对其进行更改。...6, 'months').startOf('month'); 注意:记得将subtract(6, 'months')中的参数进行修改,根据你的首次文章发布时间进行修改...,可能我的发布时间不一致,我的首篇文章发时间为2019-10,而现在的时间为2020-04,所以我的参数修改为了如上代码所显示的修改后的效果如下图 [20200407112418.png] 小伙伴们,看着教程自己动手去实践操作一下吧

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    TSMixer:谷歌发布的用于时间序列预测的全新全mlp架构

    这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ,TSMixer是一种先进的多元模型,利用线性模型特征...尤其是这是谷歌发布的模型,肯定值得我们深入研究。 为什么单变量模型胜过多变量模型 这是时间序列预测中最有趣的问题之一。...TSMixer体系结构有效地捕获时间模式和交叉变量信息 事实证明,“它们的时间阶跃依赖特征使时间线性模型成为在常见假设下学习时间模式的绝佳候选者。”...该设计允许TSMixer自动适应时间和交叉变量信息的使用,具有有限数量的参数,以获得更好的泛化。 时间混合MLP:时间混合MLP对时间序列中的时间模式进行建模。...时间投影:时间投影与Zeng et al.(2023)中的线性模型相同,是应用于时域的全连接层。它们不仅学习时间模式,还将时间序列从原始输入长度L映射到目标预测长度T。

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