Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 – Cloud Steady | パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社
TOP > 技術FAQ > Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 「queue file size limit exceeded」はPostfixで受け取ったメールのサイズが設定値を超過していることを示しています。 Postfixのメールサイズの上限設定は下記コマンドで確認できます。 postconf -d | grep message_size_limit 設定値以上のメールデータの送信が必要な場合は、Postfixの設定変更が必要となります。 /etc/postfix/main.cf 内「message_size_limit」の値を変更します。 変更後、設定を再読み込みするためPostfixをリロードします。 変更が難しい場合は、メールデータのサイズが設定値を超えないように分割して送付する等の対応が必要です。
保護猫シェルター QUEUE
非営利団体「いぬねこプロジェクト」内のオープン型シェルターです。 猫の譲渡、保護を目的とした活動をおこなっております。 保護猫シェルターQUEUEは2018年10月1日にオープンしました。 譲渡．保護を目的としたふれあいスペースとなっております。 今は飼えないけど猫と触れ合いたい！という方も大歓迎です。 様々な事情で飼い主がいない子たちを保護しているため 人馴れしていない子もいますが、個性豊かでかわいい子ばかりです。 ここでの触れ合いをきっかけに少しでも今の動物愛護に関する現状を 知っていただけたらと思います。 皆様のご来店心からお待ちしております。
tf.train.start_queue_runners()で0xC0000005エラーが発生した場合の対処法 - Qiita
tensorflowで非同期処理しようとしたらエラーでハマった。 対処法を探したが見つからなかったので誰かの参考になればと思います。 現象 以下のコードを実行するとtf.train.start_queue_runners()でエラーが発生する filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/sample1.tfrecord"]) reader = tf.TextLineReader() // ... 略 with tf.Session() as sess: # 入力 enqueue スレッド開始 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
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TOP > 技術FAQ > Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 「queue file size limit exceeded」はPostfixで受け取ったメールのサイズが設定値を超過していることを示しています。 Postfixのメールサイズの上限設定は下記コマンドで確認できます。 postconf -d | grep message_size_limit 設定値以上のメールデータの送信が必要な場合は、Postfixの設定変更が必要となります。 /etc/postfix/main.cf 内「message_size_limit」の値を変更します。 変更後、設定を再読み込みするためPostfixをリロードします。 変更が難しい場合は、メールデータのサイズが設定値を超えないように分割して送付する等の対応が必要です。
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TOP > 技術FAQ > Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 「queue file size limit exceeded」はPostfixで受け取ったメールのサイズが設定値を超過していることを示しています。 Postfixのメールサイズの上限設定は下記コマンドで確認できます。 postconf -d | grep message_size_limit 設定値以上のメールデータの送信が必要な場合は、Postfixの設定変更が必要となります。 /etc/postfix/main.cf 内「message_size_limit」の値を変更します。 変更後、設定を再読み込みするためPostfixをリロードします。 変更が難しい場合は、メールデータのサイズが設定値を超えないように分割して送付する等の対応が必要です。
チャンピオンズキューは、NAサーバーで行われていた超高レート限定のマッチングシステム。プロや元プロ、アカデミー生などがロールを決めてインキューし、全員がVCに任意で参加できる。勝敗で独自に設けられたLPも上下するようになっている。 現在Worlds2022の開催に際して期間限定で復活しており、Worlds参加選手たちが練習として参加している。一部ストリーマーには観戦配信の権限が与えられている。 参考リンク Worlds 2022でChampions Queueが復活 チャンピオンズキュープレイヤーランキング チャンピオンズキュー全試合履歴 例えば今日のjojopyunのシンジドミッドとZeusのジェイストップの試合は最高だった。jojopyunのチームはBranceとSpicaがいて、やる気に満ちていたよ。 名前が挙げられている選手は全てLoLのプロゲーマーであり、Spicaを除いてWor
少しずつアルゴリズムとデータ構造の勉強をしていきます。 以前もやっていたのですが、割とテキトーに勉強していたので理解したところをきちんとアウトプットしていきます。 学問的にきちんと学んだわけではないので、雑なところもあるとは思いますがそこはご了承ください。 幅優先探索(BFS) 幅優先探索とは wiki より引用 幅優先探索（はばゆうせんたんさく、英: breadth first search）はグラフ理論(Graph theory)において木構造(tree structure)やグラフ(graph)の探索に用いられるアルゴリズム。アルゴリズムは根ノードで始まり隣接した全てのノードを探索する。それからこれらの最も近いノードのそれぞれに対して同様のことを繰り返して探索対象ノードをみつける。「横型探索」とも言われる。 幅優先探索は解を探すために、グラフの全てのノードを網羅的に展開・検査する。最
2021.01.06UE4UE/ Sequencer [UE4]Movie Render Queueでオブジェクトごとにマスクを自動作成 Movie Render Queueで一般的にCryptomatteとよばれるオブジェクIDの色分けがマスクが Unreal Engine 4.26 で実験的機能で追加されました。 今回はこのマスクの作り方を説明していきたいと思います。 作り方 最初にプラグインを追加します。 PluginsでMovie Render Queue Additional Render Passesをオンにします。 実験的機能というポップアップがでるのでYes 再起動 シーンとカメラを配置できたら Level Sequenceを作成 作ったLevel Sequenceにカメラをドロップしてショットを作成。 ここらは通常のシーケンサーでの動画作成と同じ手順です。 シーケンサーを
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伊波杏樹が新レーベル「Queue me! Disque」を設立 第1弾シングル「Killer Bee」自身初の全国流通でリリース | SPICE - エンタメ特化型情報メディア スパイス
声優・舞台女優としても活躍する伊波杏樹が、自身の新レーベル「Queue me! Disque」を設立し、2023年6月14日（水）に第１弾シングル「Killer Bee」をリリースする。 この情報は現在開催中の東名阪ツアー『Re merveilleux VOYAGE』の名古屋公演内のMCで発表された。 これまで限定的な販売を行っていた彼女の作品であるが、今回のシングル「Killer Bee」は自身初となる全国流通盤としてリリースされることなった。アートワークなどの詳細はオフィシャルHPにて追って発表予定。 東名阪ツアー『Re merveilleux VOYAGE』 各会場での「特別メッセージ入り（複製）アナザージャケット(ライブ会場限定ver.)」を始め、各店舗よって異なるアナザージャケットが特典となることも決まっている。 ゲーマーズ、アニメイト、タワーレコードオンライン、ロケットエクスプ
概要 CodePipeline V2が発表されて以降、色々な機能が追加されていっていますが、特にQUEUEモードというものが気になり、検証してみた、という記事になります。 検証してみようと思った日の夜にCDKでQUEUEモード(ExecutionMode)がリリースされてとても嬉しかったです。 CodePipeline V2とは 2023/10：CodePipeline V2が発表 この時点では主に以下の点がアナウンス 入力パラメータをパイプライン実行に動的に渡すことができる V1とV2では料金体系が異なる 2024/02：トリガーフィルターと新しいパイプライン実行モードをサポートすることを発表 トリガーフィルター 特定のディレクトに更新があった場合に実行する等の機能 新しいパイプライン実行モード Parallel Queued CDKでも光の速さで対応される AWS CDK v2.128
Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 – Cloud Steady | パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社
TOP > 技術FAQ > Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 「queue file size limit exceeded」はPostfixで受け取ったメールのサイズが設定値を超過していることを示しています。 Postfixのメールサイズの上限設定は下記コマンドで確認できます。 postconf -d | grep message_size_limit 設定値以上のメールデータの送信が必要な場合は、Postfixの設定変更が必要となります。 /etc/postfix/main.cf 内「message_size_limit」の値を変更します。 変更後、設定を再読み込みするためPostfixをリロードします。 変更が難しい場合は、メールデータのサイズが設定値を超えないように分割して送付する等の対応が必要です。
コンソールを使用して可視性タイムアウトを設定すると、キュー内のすべてのメッセージのタイムアウト値が設定されます。単一または複数のメッセージのタイムアウトを設定するには、AWSいずれかのSDKを使用する必要があります。 メッセージの保持期間— キューに残っているメッセージを Amazon SQS が保持する時間は。デフォルトでは、キューは4日間メッセージを保持します。最大14日間までメッセージを保持するようにキューを設定できます。詳細については、「メッセージの保持期間」を参照してください。 配信の遅延—キューに追加されたメッセージを配信する前に Amazon SQSが遅延する時間。詳細については、「配信の遅延」を参照してください。 メッセージの最大サイズ—このキューの最大メッセージサイズ。詳細については、「メッセージの最大サイズ」を参照してください。 メッセージの受信待ち時間—キューが受信リ
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Algorithmためのデータ構造をPythonで実現しましょう。ーその２[Queueの実現] - Qiita
今回はLinear Structure(今後LSと書きます)のQueueについてまとめていきます。 Queueはなんでしょうか 最初はQueueのイメージを掴んでいきます。 QueueはStackと違って、配列の一番左(rearの部分)を入り口とします。出口(データを取り出したい場合)はfrontのところ。一方、Stackはfrontのところを入り口、そして同時に出口としています。 では、今回もPythonのlistを使い、[1,2,3,4,5]、1は入り口5は出口のデータ構造をclassで実現しましょう！ PythonによるQueueの実現 class Queue(object): def __init__(self): self.item = [] def isEmpty(self): return self.item == [] def enqueue(self, item): se
![Algorithmためのデータ構造をPythonで実現しましょう。ーその２[Queueの実現] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/93c76bd51d533e65ffa6cb3ae1a4964d6c2a86d6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9QWxnb3JpdGhtJUUzJTgxJTlGJUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUFFJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUU2JUE3JThCJUU5JTgwJUEwJUUzJTgyJTkyUHl0aG9uJUUzJTgxJUE3JUU1JUFFJTlGJUU3JThGJUJFJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJTk3JUUzJTgyJTg3JUUzJTgxJTg2JUUzJTgwJTgyJUUzJTgzJUJDJUUzJTgxJTlEJUUzJTgxJUFFJUVGJUJDJTkyJTVCUXVldWUlRTMlODElQUUlRTUlQUUlOUYlRTclOEYlQkUlNUQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTUxMDMxYzAwNzAyZTkxYzkwZTQyZDJjMTAyOGE0Yjdi%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB1Z293dXRlaTAyMTEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTI4ODI5ZTQ4NWRkMjVjYWQ4Mjg5ZThlMTRjOGJiYTk5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D17b2c5dd79e95f02c87b0a6bf101a23d)
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AWS Lambda 関数（コンソール)をトリガーするためのキューの設定 - Amazon Simple Queue Service
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 AWS Lambda 関数（コンソール)をトリガーするためのキューの設定 Amazon SQSキューのメッセージを処理するAWS Lambda 関数を使用することができます。Lambda はキューをポーリングし、Lambda関数を、キューメッセージを含むイベントと共に同期的に呼び出します。関数がレコードの各バッチを処理するために十分な時間を取るため、ソースキューの可視性タイムアウトは、関数に設定したタイムアウトの少なくとも 6 倍にに設定してください。追加の時間は、関数が前のバッチの処理中にスロットリングされた場合に、Lambda が再試行することを可能にします。 Lambda関数が処理できないメッセージのデッドレターキューとして動作する別のキューを指定することがで
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C# で キューというデータ構造を扱う Queue<T> クラスと、スレッド排他制御機能付きの ConcurrentQueue<T> クラスの使い方の紹介をしたいと思います。 2つのQueue まず「Queue」ですが一言で言うと、入れたデータが入れた順番に取り出せる入れ物の事を指します。以下のような1本のパイプのイメージです。 こういったデータ構造を先入れ先出し（First In First Out）を略して FIFO と呼んだりします。C# にはこの FIFO をサポートする Queue<T> というクラスがありその使い方の紹介になります。 また「ConcurrentQueue<T>」はこの Queue が複数のスレッドから同時にアクセスしても安全なスレッドセーフという特徴を持っています。まとめるとこんな感じです。 クラス 説明 Queue<T> 通常の Queue Concurren
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こんにちは、CX事業本部の若槻です。 本エントリは、AWS LambdaとServerless #2 Advent Calendar 2019の23日目です。 ジョインした案件のLambdaの実装でDead Letter Queue（DLQ）が使われており、このDLQがどのような機能であるかよく理解できていなかったため、動作検証含め調べてみました。 Dead Letter Queueとは Asynchronous Invocation When you invoke a function asynchronously, Lambda sends the event to a queue. A separate process reads events from the queue and runs your function. When the event is added to the
📕Azure 詳しく用語解説 📕 Azure Storage Queue Azure Storage Queue は、Azure の非同期メッセージングサービスで、アプリケーションのコンポーネント間で非同期通信を行うことができます。例えば、アプリケーション内の特定の処理を別のコンポーネントに委譲するときや、非同期処理が必要な場合に使用されます。 また、簡単にスケーリングできるため、アプリケーションの負荷が増加したときにも対応できます。また、可用性が高く、高い耐久性を備えているため、アプリケーションの信頼性を高めることができます。 加えて、REST API や.NET クライアントライブラリなどの多様なプログラミングインターフェイスを提供しています。これにより、アプリケーションの種類や開発言語に応じて選択できる柔軟性があります。 Azure Storage Queue は、以下のような特
Amazon Linux環境でSupervisorを使ってLaravel Queueを動作させる方法 - Qiita
この記事は私自身のmediumにも記載されています。 Laravel Queue work with supervisor on AWS EC2 1. Supervisorをインストールする Amazon レポジトリーにはsupervisorが入っておりません。 なのでepelレポジトリーを使ってインストールする必要があります。
Postfixで「queue file size limit exceeded」のメッセージが出た場合の対処 – Cloud Steady | パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社
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RedisのSorted Setsで簡易的な遅延実行Queueを作って迅速にLINE LIVEのPC配信対応をリリースした話
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog みなさんこんにちは、LINE LIVE開発のYappoです。 今回は先日リリースされました一般向けのPC配信機能を実装するときに作った簡易的な遅延実行Queueについて書いていこうと思います。 関連エントリ：LIVE PRESS 公式ブログ - ゲーム実況にもぴったり！LINE LIVEでPC横型ライブ配信を試してみよう 背景 今までのLINE LIVEでの配信方法としては、アプリ上で直接配信する方法と、公式アカウント向けの専用画面(LINE OFFICIAL ACCOUNT MANAGER)とRTMPソフト(もしくは専用機材)を利用してPCからの配信する方法がありました。 この2つの方法は全く違う仕組みで実装されるように見え
銀行家の Queue – 37zigenのHP
全永続 Queue とは？ 永続データ構造とは、過去のバージョンにアクセス可能なデータ構造のことである。ふつうデータ構造を更新すると、更新元は破壊的に変更されてアクセスできなくなる。しかし、永続データ構造では更新の際に元のデータ構造を全く変更せず、新たに更新後のデータ構造を作成する。永続データ構造のうち、過去のバージョンを更新できるものを全永続、できないものを半永続という。例えるなら、半永続は過去を見る能力、全永続は過去に戻り、パラレルワールドを作る能力（元の世界は不変）である。永続でないデータ構造を短命データ構造という。 この記事で目標とする銀行家の Queue は各操作がならし O(1) の全永続 Queue である。つまり次のような問題を処理するデータ構造である。 問題（永続 Queue）：\(Q_0\) を空の Queue とする。以下の \(T\) 個のクエリをそれぞれならし O
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【ROS Python】Subscriberがqueue_size=1でも最新のメッセージを受け取れいないときの対処 - Qiita
この記事の要約 ROSにおいて，PythonのSubscriber内部の処理が重い場合，queue_size=1としても最新のメッセージを受け取らなくなる Subscriberのbuff_size=2**24などとすると対処できるとあると他の記事で書かれている（しかしこれで対処できなかった） 結果，元のPublishrをqueue_size=1とすることで対処できた queue_size=1としても最新のメッセージを受け取らない場合がある
PythonistaのためのC++記法入門: それC++ではどう書くの4 ~queue / stack / deque~ - Qiita
基本はpush(値)してデータを格納、pop()でデータを取り出す。 Pythonとは異なりpop()した値を他の変数に代入することはできない（auto val = q.pop();とはできない）。 アクセスできる位置に制約がある代わりに非常に高速なアクセスが可能。 FIFO型かLIFO型かによって先頭の定義が変わり、それにより先頭へのアクセス方法がfront()もしくはtop()となる。この先頭要素へのアクセスが非常に高速であるのがこれらのコンテナの特徴。Dequeは両端および中間要素へのアクセスが可能だが中間要素へのアクセスは高速ではない。 PythonではQueue / Stack単体に該当するものはなく、これらをまとめたDequeが利用できる。そのためここではまずC++での利用法から書いていく。 Queue FIFO(First In First Out)型のデータ構造。最初にpu
Azure Container Apps Preview で KEDA を使って Azure Queue Storage のバックグラウンド処理を構築する - ROMANCE DAWN for the new world
GA 後の記事は、こちらを参照してください。 gooner.hateblo.jp 先日の Microsoft Ignite で発表された Azure Container Apps で、KEDA を使って Azure Queue Storage のバックグラウンド処理を構築してみました。 Azure Container Apps の KEDA サポート Container Apps では、コンテナのインスタンス（Replicas）の水平オートスケーリングに対応しており、４種類のスケーリング トリガーがあります。 HTTP Request Event-driven CPU Memory Event-driven については、KEDA でサポートされているすべてのイベントに対応しています。今回は、Azure Queue Storage のスケーリング トリガーを試してみます。 Replicas
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Amazon SQSメッセージタイマー メッセージタイマーを使用すると、キューに追加されたメッセージの初期非表示期間を特定できます。たとえば、45秒のタイマーでメッセージを送信すると、キューの最初の45秒間はコンシューマーにはメッセージが表示されません。メッセージのデフォルト（最小）遅延は0秒です。最大数は15分です。コンソール を使用してタイマーでメッセージを送信する方法については、「メッセージの送信」を参照してください。
【iOS】Audio Queue
Audio Queue とは？ 音声の記録、再生を行うために使用するソフトウェアオブジェクトのことAudioQueueRefで表現され、AudioQueue.hに宣言されている全コーデックを取り扱うことができる 録音用のAudio Queue 出力側でコールバック関数を利用するバッファがキューから受け取った音声データをコールバック関数で記録する 再生用のAudio Queue 入力側でコールバック関数を利用する音声データの取得、キューへのデータ引き渡しを行う Audio Queue Buffer AudioQueueBufferRef型のデータ構造 const UInt32 mAudioDataBytesCapacity void *const mAudioData バッファ（音声データの一時的な塊を格納するメモリ領域） UInt32 mAudioDataByteSize void *mU
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【LoL】Champions Queue（チャンピオンズキュー）の試合は素晴らしい | LoL忍者
queueを用いた幅優先探索を今更実装・比較してみた - Qiita
[UE4]Movie Render Queueでオブジェクトごとにマスクを自動作成｜株式会社ヒストリア
CodePipeline V2のQUEUEモードをCDKで作って検証してみた
キューパラメータの設定(コンソール) - Amazon Simple Queue Service
【C#】QueueとConcurrentQueueの使い方 - PG日誌
Lambdaで利用できるDead Letter Queue（DLQ）とはどんな機能であるか調べてみた | DevelopersIO
Azure用語解説 Storage Queue/Service Bus/Event Hub/Event Grid
Amazon SQSメッセージタイマー - Amazon Simple Queue Service