Jul 13 10:25:29 localhost postfix/local[28341]: warning: specify "strict_mailbox_ownership = no" to ignore mailbox ownership mismatch

时间: 2024-04-19 08:27:03 浏览: 97
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Fatal: the Postfix mail system is already running 解决办法

这个警告是由 Postfix 邮件服务器生成的，它指出存在邮箱所有权不匹配的情况。当 Postfix 尝试将邮件传递到本地收件人时，会检查邮箱的所有权，以确保邮件传递到正确的邮箱。如果所有权不匹配，将会生成这个警告。 警告信息建议你在 Postfix 的配置文件中添加 "strict_mailbox_ownership = no" 来忽略邮箱所有权不匹配。你可以编辑 Postfix 的主配置文件（通常是 /etc/postfix/main.cf），在其中找到 "strict_mailbox_ownership" 这一行，并将其设置为 "no"。保存更改后，重新加载 Postfix 配置即可生效。 请注意，修改配置文件前最好备份原始配置文件，以防止意外情况发生。
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mailcow-dockerized：mailcow：dockerized-:cow_face:+:whale:=:two_hearts:

mailcow：dockerized- :cow_face: + :whale: = :two_hearts: 想要支持mailcow？ 请以支持进一步的开发。 当您支持我们时，我们支持您。 :) ... 或只是传播一个词：:。 信息，文档和支持 请参阅以获取安装和支持说明。...

Jul 13 10:45:43 localhost postfix/smtp[23777]: connect to aspmx.l.google.com[10.86.11.21]:25: Connection refused Jul 13 10:45:43 localhost postfix/smtp[23777]: connect to alt1.aspmx.l.google.com[10.86.11.21]:25: Connection refused Jul 13 10:45:43 localhost postfix/smtp[23777]: connect to alt2.aspmx.l.google.com[10.86.11.21]:25: Connection refused Jul 13 10:45:43 localhost postfix/smtp[23777]: connect to aspmx3.googlemail.com[2607:f8b0:4003:c15::1a]:25: Network is unreachable

这些日志是由 Postfix 邮件服务器生成的，指出在尝试连接到 Google 的邮件服务器时出现了连接被拒绝或网络不可达的问题。 在这些日志中，"Connection refused" 表示连接被拒绝，而 "Network is unreachable" 表示...

May 30 21:03:52 192 postfix/sendmail[2129]: warning: valid_hostname: numeric hostname: 192.168.130.55 May 30 21:03:52 192 postfix/sendmail[2129]: fatal: unable to use my own hostname May 30 21:03:52 192 postfix[2145]: warning: valid_hostname: numeric hostname: 192.168.130.55 May 30 21:03:52 192 postfix[2145]: fatal: unable to use my own hostname

您可以编辑Postfix的主配置文件(通常是/etc/postfix/main.cf)，并使用"myhostname"指令设置正确的主机名。例如，如果您的主机名是"mail.example.com"，则可以这样设置： myhostname = mail.example.com ...

代码解释：if __name__ == "__main__": postfix = 'jpg' imgpath = './VOCdevkit/JPEGImages' xmlpath = './VOCdevkit/Annotations' txtpath = './VOCdevkit/txt'

在这段代码中，将变量postfix赋值为'jpg'，imgpath赋值为'./VOCdevkit/JPEGImages'，xmlpath赋值为'./VOCdevkit/Annotations'，txtpath赋值为'./VOCdevkit/txt'。根据命名规则，这个代码段可能是用于VOC数据集的处理...

这段代码有什么问题class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_tree(postfix_expr): opstack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token in "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" : opstack.append(Node(token)) else: right_child = opstack.pop() left_child = opstack.pop() new_node = Node(token) new_node.left_child = left_child new_node.right_child = right_child opstack.append(new_node) return opstack.pop() def evaluate_tree(tree, var_dict): if tree.left_child and tree.right_child: left_value = evaluate_tree(tree.left_child, var_dict) right_value = evaluate_tree(tree.right_child, var_dict) return evaluate_op(tree.value, left_value, right_value) else: return var_dict[tree.value] def evaluate_op(op, left_value, right_value): if op == "&": return left_value and right_value elif op == "|": return left_value or right_value else: return not left_value def calculate(expr, var_dict): postfix_expr = infix_to_postfix(expr) tree = build_tree(postfix_expr) result = evaluate_tree(tree, var_dict) return result

这段代码的问题在于没有提供 infix_to_postfix 函数的实现。因此，我们无法确定整个程序的正确性。另外，我们也无法确定 var_dict 字典包含的键和值，因为该字典在代码中没有被定义。需要注意的是，如果 var_dict ...

这是上题的代码：def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

在函数 infix_to_postfix 中，postfix_list 列表存储了后缀表达式。我们可以在函数返回后缀表达式的同时，打印出后缀表达式。 代码如下： def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, ...

converter报错 tar: ./var/spool/postfix/private/trace: socket ignored

在这种情况下，它是因为 tar 无法读取一个名为 ./var/spool/postfix/private/trace 的 socket 文件。 你可以尝试跳过这个文件并继续解压缩，命令如下： tar --exclude='./var/spool/postfix/private/trace' ...

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

train_loader.to(device) 将类似的代码放在数据加载器的定义之后，确保数据和模型都在同一个设备上。如果您的模型已经在GPU上，可以使用.cuda()方法将数据加载器移到GPU上，如下所示： python train_...

我基于postfix和dovecot搭建了服务器A，现在需要将服务器A发送出去的邮件同步存放在本地/home/mailsave文件夹下。但出现以下报错：Jun 1 15:19:25 server-ffe9eda5-70cf-4ab0-8231-30d886a587fa postfix/local[30671]: 286EE8035F5B: to=/home/mailsave@mailtest.com, relay=local, delay=0.02, delays=0.01/0.01/0/0.01, dsn=5.1.1, status=bounced (unknown user: "/home/mailsave")。尽可能多的列出无法实现该需求的原因并提出对应的解决方案

您可以在/etc/postfix/main.cf文件中添加以下行： home_mailbox = /home/mailsave/ 4. 邮件存储服务（MDA）未正确配置：请确保您正确配置了MDA，以便将邮件传输到正确的文件夹中。在您的dovecot配置文件中...

To do multiple steps, we implement a function the_loop that iterates over a dataloader. It should do a training step per batch for epochs. After one epoch, the loss on the validation set should be calculated.帮我根据这个要求补充完整下面代码中。。。的部分。 def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging ... if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean.item(), "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: # evaluate the current net on the validation data loader and # collect all losses in the ´val_loss´ list ... pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states

with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_...

class Node: def init(self, value=None, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right class Stack: def init(self): self.items = [] def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): return self.items.pop() def peek(self): return self.items[-1] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def infix_to_postfix(infix): precedence = {'(': 0, 'AND': 1, 'OR': 1, 'NOT': 2} # 运算符优先级 postfix = [] stack = Stack() tokens = infix.split() for token in tokens: if token.isalnum(): postfix.append(token) elif token == '(': stack.push(token) elif token == ')': while stack.peek() != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while not stack.is_empty() and precedence[stack.peek()] >= precedence[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.push(token) while not stack.is_empty(): postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = Stack() for token in postfix: if token.isalnum(): stack.push(Node(token)) else: right = stack.pop() left = stack.pop() stack.push(Node(token, left, right)) return stack.pop() def evaluate(node, values): if node.value.isalnum(): return values[node.value] else: left_value = evaluate(node.left, values) right_value = evaluate(node.right, values) if node.value == 'AND': return left_value and right_value elif node.value == 'OR': return left_value or right_value else: return not right_value def print_tree(node, indent=0): if node: print(' ' * indent + node.value) print_tree(node.left, indent + 2) print_tree(node.right, indent + 2) infix = 'A AND (B OR C) AND NOT D' postfix = infix_to_postfix(infix) print('Infix:', infix) print('Postfix:', postfix) tree = build_tree(postfix) print('Tree:') print_tree(tree) values = {'A': True, 'B': False, 'C': True, 'D': True} result = evaluate(tree, values) print('Result:', result)一句一句解释这段代码

infix_to_postfix 函数接收一个中缀表达式 infix，通过运算符优先级将其转换为后缀表达式 postfix，并返回后缀表达式的列表。 build_tree 函数接收一个后缀表达式 postfix，通过栈的操作构建二叉树，并返回根节点。...

class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式：').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式：', postfix) print('二叉树构造过程：') print_tree(root) print('真值表：') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = ...

pbar.set_postfix(ordered_dict=ordered_dict) pbar.close()

pbar.set_postfix() 方法用于设置进度条的附加信息，通常以元组（或字典）的形式添加到进度条的右侧。例如，如果你有一个有序字典 ordered_dict，你可以这样更新进度条的描述： python from collections ...

with autocast(): #----------------------# # 前向传播 #----------------------# outputs = model_train(imgs) #----------------------# # 计算损失 #----------------------# if focal_loss: loss = Focal_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) else: loss = CE_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) if dice_loss: main_dice = Dice_loss(outputs, labels) loss = loss + main_dice with torch.no_grad(): #-------------------------------# # 计算f_score #-------------------------------# _f_score = f_score(outputs, labels) #----------------------# # 反向传播 #----------------------# scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() total_loss += loss.item() total_f_score += _f_score.item() if local_rank == 0: pbar.set_postfix(**{'total_loss': total_loss / (iteration + 1), 'f_score' : total_f_score / (iteration + 1), 'lr' : get_lr(optimizer)}) pbar.update(1)

这段代码是一个训练神经网络的代码段。这里使用了PyTorch中的autocast()函数来自动进行混合精度训练，以减少内存使用和加快运行速度。...如果local_rank等于0，则使用tqdm库来显示训练进度条和训练指标的变化。

https://cmake.org/cmake/help/v3.1/prop_tgt/DEBUG_POSTFIX.html

CMake中的DEBUG_POSTFIX属性用于设置调试版本的可执行文件名和库文件名的后缀。这个属性允许你在创建调试版本的项目时添加特定的标识符，以便于区分它与发布版本。例如，如果你将其设置为 _debug，那么编译后的...

def infix_to_postfix(infix): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} postfix = '' stack = Stack() for ch in infix: if ch == '(': stack.push(ch) elif ch == ')': while stack.top() != '(': postfix += stack.pop() stack.pop() elif ch in precedence: while stack.is_empty() == False and stack.top() != '(' and precedence[ch] <= precedence[stack.top()]: postfix += stack.pop() stack.push(ch) else: postfix += ch while stack.is_empty() == False: postfix += stack.pop() return postfix解释这段代码

这段代码是一个中缀表达式转后缀表达式的实现。它使用了一个栈来辅助转换过程。具体来说，它遍历中缀表达式的每个字符，如果是左括号，就将它压入栈中；如果是右括号，则将栈中的元素弹出并加入后缀表达式中，直到...

代码解释：val_size = 0.1 test_size = 0.2 postfix = 'jpg' imgpath = './VOCdevkit/JPEGImages' txtpath = './VOCdevkit/txt'

这段代码可以用来准备数据集，其中val_size和test_size分别表示用于验证集和测试集的数据比例，postfix表示图片文件的后缀名，imgpath表示图片所在文件夹的路径，txtpath表示对应的标签文件所在文件夹的路径。

根据以下代码：class Node: def init(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def is_operator(c): return c in ['&', '|', '!'] def infix_to_postfix(infix): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} stack = [] postfix = [] for c in infix: if c.isalpha(): postfix.append(c) elif c == '(': stack.append(c) elif c == ')': while stack and stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() elif is_operator(c): while stack and precedence[c] <= precedence.get(stack[-1], 0): postfix.append(stack.pop()) stack.append(c) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = [] for c in postfix: if c.isalpha(): node = Node(c) stack.append(node) elif is_operator(c): node = Node(c) node.right = stack.pop() node.left = stack.pop() stack.append(node) return stack[-1] def evaluate(node, values): if node.value.isalpha(): return values[node.value] elif node.value == '!': return not evaluate(node.right, values) elif node.value == '&': return evaluate(node.left, values) and evaluate(node.right, values) elif node.value == '|': return evaluate(node.left, values) or evaluate(node.right, values) def calculate(formula, values): postfix = infix_to_postfix(formula) tree = build_tree(postfix) return evaluate(tree, values) 在该代码基础上，以菜单形式完成下面几个的输出：1.打印二叉树的构造过程；2.打印公式的后缀形式；3.二叉树的后序遍历序列；4.输入每个变量的值，计算并显示公式的真值，打印二叉树的评估过程；5.显示公式的真值表

1. 打印二叉树的构造过程： 假设给定的公式为：(A&B)|(!C&D) 构造二叉树的过程如下： | / \ & D / \ A ! / C 2. 打印公式的后缀形式： 给定的公式为：(A&B)|(!...| F | F | F | F | F |

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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