公司买了阿里云的nas服务用来共享存储,多个web服务器共同挂载同一个nas服务.挂载过程中出现如下报错 NAS报错: [root@BJ-SBC fs]# mount -t nfs 10.10.8.143:/u01/fs /u01/fs mount: 文件系统类型错误.选项错误.10.10.8.143:/u01/fs 上有坏超级块. 缺少代码页或助手程序,或其他错误(对某些文件系统(如 nfs.cifs) 您可能需要一款 /sbin/mount.<类型> 助手程序) 原因: 经过排查,发现服务

测试方法:根据阿里云NAS官方文档进行测试 测试对象:性能型NAS,总容量1PB,已使用27.49GB(计算吞吐量时按30GB计算) 随机读IOPS测试 测试命令 fio -numjobs=1 -iodepth=128 -direct=1 -ioengine=libaio -sync=1 -rw=randread -bs=4K -size=1G -time_based -runtime=60 -name=Fio -directory=/grdata/iotest 测试结果 阿里云官方明确:IOP

1. 比赛介绍 比赛地址:阿里云恶意程序检测新人赛 这个比赛和已结束的第三届阿里云安全算法挑战赛赛题类似,是一个开放的长期赛. 2. 前期准备 因为训练数据量比较大,本地CPU跑不起来,所以决定用Google的Colaboratory来跑,期间也遇到了几个坑. 首先是文件上传比较慢,几个G的文件直接上传比较耗时,上传压缩包后解压又出现了问题,最后还是得等着上传完,期间换了好几个VPN节点. 解压缩的问题:用unzip命令解压,速度很慢,经常解压到一半就不动了或者与colab的连接断掉了(可能是网

阿里云提供的yum镜像地址为:https://opsx.alibaba.com/mirror 找到自己的使用系统,点击帮助,可以查看更换说明 替换centOS的yum源,如下图 具体操作: CentOS .备份 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup .下载新的CentOS-Base.repo 到/etc/yum.repos.d/ CentOS wget -O /etc/yum.r

Redis下载地址:https://redis.io/download(这个连接可能得翻墙查看,但是在centos7服务器上安装过程不需要翻墙,我查看了最新的是redis-4.0.9.tar.gz ) 1.在centOS里通过wget下载redis wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.9.tar.gz 2.在/usr/local里面创建redis目录(这个是安装目录,自己随意放) cd /usr/local mkdir redis 3

阿里云文件存储NAS是阿里云推出的用于传统文件共享的,使用NFS协议挂载的共享文件夹. 产品背景 下图是NAS和阿里云另一明星产品OSS以及块存储EBS的区别 NAS核心优势:无需修改程序,挂载之后,可以像使用普通操作系统共享文件夹一样使用.即访问NAS和访问本地文件系统操作一致. 需求场景 产品类型:极速型NAS 使用量:400GiB 文件数:大约21万个 目的:执行迁移任务,将全部文件迁移到阿里云其它VPC内的NAS 项目实践 1. 准备工作 在正式开始之前,需要确保迁移双方的网络互通,本项

按时间点反后台备份的binlog日志从阿里云导出来,然后用mysqlbinlog查看日志内容: # mysqlbinlog -vv --base64-output=decode-rows mysql-bin. >mysql-bin..txt 把二进制日志转化成为文本

路径问题:一定要注意此位置是否需要加入"/" 文件上传方式:被动模式 vsftp完整配置: # # The default compiled in settings are fairly paranoid. This sample file # loosens things up a bit, to make the ftp daemon more usable. # Please see vsftpd.conf.5 for all compiled in defaults. # #

配置前端协议是443,后端是80 问题1记录: 例如访问https://www.xxx.com,在后端服务器上面获取是http还是https请求协议实际上是http: 因为我们先请求负载均衡,负载均衡在转发通过http:80请求真实的后端服务器,所以后端获取的就是http 解决方案: 1.在后端用X-Forwarded-Proto获取真正的监听协议,以下是阿里云附加请求头的扩展字段: 2.第二种解决方案不推荐,就是在后端配置443端口,在加一个8080端口,然后负载均衡监听后端8080端口,80

原文地址:https://help.aliyun.com/document_detail/50774.html?spm=5176.product25365.6.728.C9s3V8 简介 LAMP指Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python是一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件,本身都是各自独立的程序,但是因为常被放在一起使用,拥有了越来越高的兼容度,共同组成了一个强大的Web应用程序平台. 部署方式 在阿里云服务器下部署LAMP提供三种部署方式,

最近负责的系统安全要求接入CDN,避免DDOS之类攻击,然后华丽丽踩了两个大坑.回顾问题原因后,发现还是相关人员都对CDN原理不够熟悉.了解导致. 坑一:默认支持的文件上传最大是300M 问题现象: 接入CDN后,连续两个用户反馈视频上传失败.系统对视频最大长度有限制,一开始引导用户确认时长,后来给力的用户居然定位到精超过300M就上传失败. 问题原因: 1.除了接入CDN,系统未进行任何变更,因此很快定位到是接入CDN导致. 2.跟阿里云咨询,确认如下:默认支持的最大文件为300M:可以申请放

前一阵跑程序时发现一个问题,同事导出了部分数据,但是在merge回原库时竟然和原库的数据对不上,后来找了半天发现是原库数据少了. 找了很多资料发现很多人认为的操作日志和我想的不太一样...找了半条才发现这个,在shard server上使用命令可以查看删除操作: #查看删除操作,查看全部操作把()里的东西删掉就行 use local db.oplog.rs.find({"op": "d"}) 从而定位了到底什么时候删的数据. 这里面"d"代表de

1.创建文件系统 #在创建文件系统页面,填写各项参数.根据项目需求选择存储类型 2.添加挂载点 文件系统实例创建完成后,您需要为文件系统添加挂载点,用于计算节点(ECS 实例.E-HPC 或容器服务)挂载文件系统. 挂载点有两种类型:VPC类型和经典网络,两种挂载点的添加方式不同. 添加 VPC 类型挂载点 登录文件存储控制台. 单击已创建文件系统右侧对应的添加挂载点. 选择VPC网络.交换机和权限组---->单击确定. 3.添加经典网络类型挂载点 登录文件存储控制台. 单击已创建文件系统右侧对

Colab连接与数据预处理 Colab连接方法见上一篇博客 数据预处理: import pandas as pd import pickle import numpy as np # 训练数据和测试数据路径 train_path = './security_train.csv' test_path = './security_test.csv' # 将csv格式的训练数据处理为txt文本,只包含文件标签和api序列 def read_train_file(path): labels = [] #

# sudo apt-get install pptpd   http://blog.kunyu.li/digitalocean-ubuntu-vps-vpn.html     iptables管理 http://abublog.com/ubuntu_iptables.html   MySql安装 http://blog.fens.me/linux-mysql-install/ 

1. 需要使用yum源自动安装的软件: yum -y install autoconf bzip2 bzip2-devel curl curl-devel e2fsprogs e2fsprogs-devel zlib* zlib-devel openssl openssl-devel pcre-devel gd gd-devel kernel keyutils patch perl perl-devel perl-ExtUtils-Embed kernel-headers mpfr cpp gl

如果只是练习按照文档步骤逐步执行即可. 如果是业务需要,只供参考. 有道笔记链接->

使用word2vec训练词向量 使用word2vec无监督学习训练词向量,输入的是训练数据和测试数据,输出的是每个词的词向量,总共三百个词左右. 求和:然后再将每行数据中的每个词的词向量加和,得到每行的词向量表示. 其他还可以通过求平均,求众数或者最大值等等方法得到每行的词向量表示. 代码如下: import time import csv import pickle import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.model_sele

XGBoost学习: 集成学习将多个弱学习器结合起来,优势互补,可以达到强学习器的效果.要想得到最好的集成效果,这些弱学习器应当"好而不同". 根据个体学习器的生成方法,集成学习方法可以分为两大类,序列化方法,并行化方法.序列化方法的代表就是Boosting方法,其中XGBoost和lightGBN都属于此类. Boosting的方法是先从初始训练集训练出一个基学习器.然后再对训练样本的分布做一些调整,使得前一个学习器分类错误的样本得到更多的关注,再以此训练下一个基学习器. 依次类推,

主要工作 本周主要是跑了下n-gram模型,并调了下参数.大概看了几篇论文,有几个处理方法不错,准备下周代码实现一下. xgboost参数设置为: param = {'max_depth': 6, 'eta': 0.1, 'eval_metric': 'mlogloss', 'silent': 1, 'objective': 'multi:softprob', 'num_class': 8, 'subsample': 0.5, 'colsample_bytree': 0.85} n-gram模型