
牵引杆 Traction bar
注:9.6米
前两天遇到个奇怪的问题,一位用户访问墨水后台报错502,但其他用户访问却正常,找了半天都没找到原因。后来翻看了Nginx日志,错误内容如下:
2023/05/30 14:50:57 [error] 1930#0: *93 upstream sent too big header while reading response header from upstream, client: 125.46.235.179, server: yu.ink, request: "GET /wp-admin/profile.php HTTP/1.1", upstream: "fastcgi://unix:/tmp/php-73-cgi.sock:", host: "yu.ink", referrer: "https://yu.ink/wg9525541228/"
记录时间:2023年5月30日14:50:57,客户端IP地址为125.46.235.179向yu.ink服务器发送了一个GET请求,目标URL是/wp-admin/profile.php,这是WordPress后台的一个用户配置文件页面。服务器在处理这个请求时遇到了错误,错误信息为“upstream sent too big header while reading response header from upstream”。这个错误意味着服务器在从上游(这里的FastCGI PHP进程)读取响应头时,收到了过大的头信息。在Nginx服务器中,如果收到的FastCGI响应头大小超过了缓冲区的大小,就会发生这种错误。为了解决这个问题,可以增大fastcgi_buffer_size和fastcgi_buffers的值。
为解决这个问题,可以在Nginx配置文件中的location ~ \.php(.*)$块内增加或修改这两个参数,增大它们的值。例如:
location ~ \.php(.*)$ {
fastcgi_pass unix:/tmp/php-73-cgi.sock;
fastcgi_index index.php;
fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $DOCUMENT_ROOT$fastcgi_script_name;
fastcgi_param PATH_INFO $2;
fastcgi_buffer_size 128k; # 增加或修改这行
fastcgi_buffers 4 256k; # 增加或修改这行
include fcgi.conf;
}
在这个例子中,我设置了fastcgi_buffer_size为128k,fastcgi_buffers为4个256k。这只是一个例子,您可能需要根据您的应用和服务器的性能来调整这些值。
最后,记得在修改配置文件后,需要重新加载或重启Nginx服务以使更改生效。
请注意,过大的缓冲区可能会浪费服务器资源,过小的缓冲区则可能导致错误,因此请根据实际需要进行调整。
1、注册帐号,如果你还没有墨水的账号,首先需要注册。访问https://yu.ink/wp-login.php?action=register。按照提示填写必要的信息(如用户名,邮箱地址等),然后点击“注册”。之后你的邮箱里会收到一封墨水发送的注册邮件,根据提示完成注册。
2、登录帐号,注册完成后,使用你的用户名和密码登录墨水。点击https://yu.ink/wp-login.php,输入用户名和密码,然后点击“登录”。
3、进入发布页面,登录成功后,网页顶部会出现一个导航条。点击这个导航条上的“新建”按钮,然后选择“文章”选项,你就会进入文章发布页面。
4、撰写内容,在文章编辑页面,你可以撰写你的内容。在“添加标题”处输入你的标题,然后在文本编辑框内输入你想要发布的内容。
5、添加图片,如果你想添加图片,点击编辑框右侧的“+”按钮,会出现一个新的窗口,选择里面的图片选项。
选择好图片后,点击右下角的“插入到文章”按钮,图片就会添加到你的文章中。
6、选择分类,在编辑框右侧勾选发布的内容所对应的分类。分类下方的标签可以填写也可以不填写。
7、预览和发布,添加完所有内容和图片后,你可以点击右上角的“预览”按钮查看你的文章会是什么样子。如果你对文章满意,点击右上角的“发布”按钮,你的文章就会发布到墨水网站上。
希望这个简易教程能帮助你在墨水网站上发布内容。如果在发布过程中遇到任何问题,可以联系网站管理员获取帮助。祝你在墨水网站上的体验愉快!
前段时光,我挥毫成文,题为《CHATGPT在EXCEL中的应用》,借此篇幅向世人介绍VBA之妙用。在那之前,VBA对我而言犹如迷雾中的幽灵,虽然它的出现让我工作顺遂,但终究瑕疵尽显。VBA在循环分配的处理上,效率低得令人痛心,十几万行的Excel表格竟需耗费数个小时。
不久前,书写季度总结之际,我急需热力图来揭示各区域的差异。简要阐述需求后,ChatGPT推荐我以Python编程语言和Geopandas库(后更改为bokeh库)作地理数据可视化之伎俩。对我这个仅闻Python之名、不通编程之道的人来说,这道难题堪比攀登险峰,但只消一个晚上,我终得以攻破。
回顾往日难题,我不禁思索:用Python来处理循环分配,效率是否能够得以提升?这次仅七段对话,ChatGPT便为我写下了完美的代码,十几万行数据分配瞬息之间便已完成,近乎完美。
诚然,这两个应用并不算复杂。我曾见过有人将人工智能喻为屠龙之刀,其威力随使用者之能力而增减。未来人工智能在工作中是否会取代人类,尚无定论,然而,人确能取代人。唯学无止境,我们绝不能驻足。