分布式存储有出色的性能，可以扛很多故障，能够轻松扩展，所以我们UnitedStack使用Ceph构建了高性能、高可靠的块存储系统，并使用它支撑UnitedStack公有云和托管云的云主机、云硬盘服务。
由于使用分布式块存储系统，避免了复制镜像的过程，所以云主机的创建时间可以缩短到10秒以内，而且云主机还能快速热迁移，方便了运维人员对物理服务器上硬件和软件的维护。
用户对于块存储系统最直观的感受来源于云硬盘服务，现在我们的云硬盘的特点是：1.每个云硬盘最大支持6000IOPS和170MB/s的吞吐率，95%的4K随机写操作的延迟小于2ms。
2.所有数据都是三副本，强一致性，持久性高达10个9。
3.创
由于使用分布式块存储系统，避免了复制镜像的过程，所以云主机的创建时间可以缩短到10秒以内，而且云主机还能快速热迁移，方便了运维人员对物理服务器上硬件和软件的维护。
用户对于块存储系统最直观的感受来源于云硬盘服务，现在我们的云硬盘的特点是：1.每个云硬盘最大支持6000IOPS和170MB/s的吞吐率，95%的4K随机写操作的延迟小于2ms。
2.所有数据都是三副本，强一致性，持久性高达10个9。
3.创
2023/3/21 6:41:01
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因为数据迁移，导出的文件快2个G了，便于文件切割，分批导入可以自定义切割后的文件大小，能够将表结构跟数据分开最初的结果是一个建表SQL和一系列的数据SQL,支持utf8格式,支持中文.快2G了电脑都打不开，一打开就崩溃
2023/3/19 3:03:37
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摘要：本文主要对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，并用得到的数据对老年、少儿人数、社会抚养比等进行分析。
在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。
而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。
基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。
在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。
通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1）短期内，人口压力不会得到缓解。
(2）未来老年人口呈快速递增态势。
(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。
(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。
(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。
最初本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。
关键字：年龄移算法；
净迁移人数；
直接延续认定法；
分时段设置法；
Leslie矩阵
在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。
而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。
基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。
在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。
通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1）短期内，人口压力不会得到缓解。
(2）未来老年人口呈快速递增态势。
(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。
(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。
(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。
最初本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。
关键字：年龄移算法；
净迁移人数；
直接延续认定法；
分时段设置法；
Leslie矩阵
2023/3/9 18:45:55
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从CodePlex上面找到的一个C#写的爬虫程序，有兴味的同学可以看一下，CodePlex今年10月份，变成只读的了，所有的开源项目都迁移到GitHub上面，不管怎么说，在开源的上面，微软又输给了GitHub
2023/3/7 10:54:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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