Feed: Planet PostgreSQL. If you are using pg_timetable to run multiple jobs on PostgreSQL, you need to understand how to calculate the number of database sessions, so you don’t overload your system. Recently, a related question came up on pg_timetable’s Github Disscussion page: What do you do when you get the following error message: “Failed to send chain to the execution channel?”TLDR: See the bottom of the post for Key Takeaways.Q: Run multiple jobs?I have started multiple (20) jobs using timetable.add_job(). These are long-running, CPU-intensive jobs.I have checked the timetable.log regularly and I sometimes found the following error message:Failed to send chain ... Read More

Feed: SAS Blogs. Author: Fumihito Fujino. はじめに 今回は、地球環境に関する喫緊の課題であるカーボンニュートラル対策およびグリーン成長戦略におけるSASの取組みをご紹介します。 カーボンニュートラルに向けた動向 159か国・地域をカバーしたパリ協定*1に締結した日本は、2050年までにGHG（温室効果ガス）排出を全体としてゼロにする（GHGの排出量と吸収量を均衡させる）カーボンニュートラルを目指すことを宣言しています。すべてのインダストリーで多くの企業はこれをカバーするグリーンビジネス戦略の施策を展開し、マテリアリティの中核に置いたカーボンニュートラルに向けた事業を推進しています。すでにヨーロッパを中心に35の国(2021年９月時点)で炭素税が導入され、GHG排出量に応じた課税がされています。日本では地球温暖化対策税だけですが、今後より厳しい税率の炭素税の導入が検討されています。 グリーン成長戦略 温暖化への対応を成長の機会ととらえたグリーン成長戦略*2は、14の重点分野が設定されており、グローバル市場や世界の巨大なESG投資意識し国際連携を推進したゲームチェンジが始まっています。これらの重点分野での目標は、高いハードルによりイノベーションが必要と考えられています。企業はESGに係る情報開示を求められ、統合報告書やサスティナビリティレポートなどでESG情報を開示しており、カーボンニュートラルの取組みはその中核をなしています。SASにおいても長年にわたり推進しています。 サステナビリティのリーダーとしてのSAS SASは、企業のサステナビリティのリーダー*3として、従業員、サプライヤー、および顧客と緊密に連携し、省エネ、排出管理、汚染軽減、節水、グリーンビルディング、およびその他のプログラムに焦点を当てたプログラムで環境フットプリントを削減しています。スマートキャンパスプロジェクトを通じて運用を改善するためのデータのストリーミングから、ソーラーファームからのクリーンエネルギーでオフィスビルに電力を供給するまで、SAS Visual Analyticsを使用して、環境パフォーマンスを収集、管理、計算、および報告をしています。 SASの環境プログラムの成果 SASの2020年の環境プログラムの主な成果は次のとおりです。 カーボンニュートラルの取組み SASは、パリ協定の目標に引き続きコミットし、2050年のカーボンニュートラルな目標を設定しています。それによりサイエンスに基づく目標の達成に取組む最初の1,000社の1つとして認められました。 SASの主要なエネルギーおよびGHG排出削減イニシアチブには、積極的なエネルギーおよびGHG排出削減目標の設定、LEED® (建築や都市の環境性能評価システム) ガイドラインに準拠した施設の建設と維持、電気自動車充電ステーションの設置、再生可能エネルギーへの投資、オフィスビルおよびデータセンター向けのスマートなエネルギー効率の高い技術の追求、電話会議の奨励が含まれています。SASは、自社の独自のソフトウエアを使用して、世界中の施設のエネルギーと排出量の要件を収集、理解、管理するプロセスを改善し、消費傾向を報告して積極的に影響を与える能力を高めています。環境プログラムは、SASソフトウエアを使用して削減戦略を策定し、対策間の関係を分析して最大の効果を持つ施特定、決定パフォーマンス指標の開発および監視を実行しています。次に代表的なイニシアチブを紹介します。 クリーンエネルギーシフト SDGs目標7「エネルギーをみんなにそしてクリーンに」とSDGs目標13「気候変動対策を支援するために」への施策 SASは再生可能エネルギーの導入とクリーンエネルギーの経済的および環境的利益を積極的に提唱しています。SASは、ノースカロナイナ州ケリーにある広大なグローバル本部キャンパスに自らのSASソーラーファームを構築、グリーンエネルギー自社の電力、移動に利用するEVへの電源供給を実現しています。SASソーラーファームがノースカロライナ州知事ロイ・クーパーにクリーンエネルギー経済とパリ協定の支援のための執行命令に署名する場所として選ばれた後、SASはクリーンエネルギーと炭素政策の設計を支援するために州のクリーンエネルギー計画で推奨されているように利害関係者会議に継続的に参加ました。 スマートシティー SDGs目標11「住み続けられるまちづくりを」への施策 SASはSmart Cities Council*4、Envision America*5、Research Triangle Cleantech Cluster（RTCC）*6などの組織とも提携し、接続されたデバイス、ソーシャルメディア、モノのインターネット（IoT）から供給されるデータの爆発的な増加を利用して、自治体のスマート化（スマートシティー）を支援しています。人工知能（AI）、ブロードバンドワイヤレス、クラウドコンピューティング、IoTネットワークなどの相互依存テクノロジーの理解を深めることで、効率の向上、コストの削減、機会の特定、気候変動の影響の緩和を支援します。 スコープ別の世界のGHG排出量 サプライチェーン排出量(スコープ１からスコープ３に分類される*7)の全体像を把握し、効果的な削減対象を特定して長期的な環境負荷削減戦略や事業戦略策定のインサイトを抽出することが重要と考えています。SASは自社ソフトウエアによりデータ収集、分析、可視化、予測を行っています。これにより現状を迅速かつ正確に把握し、統計モデルやAIモデルにより予測・最適化しゴールへの軌道や実現性を描いています。アナリティクスによる意思決定により確実な目標達成を実践しています。 *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ1: スコープ別GHG排出量 *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ2: スコープ1とスコープ２のGHG排出量トレンド その他の環境への取組み 環境におけるその他の分野でも次のように多くの取組みをSASのアナリティクスにより実施しています。詳細は割愛しますのでご興味がある方はCSRレポート*8をご覧ください。 廃棄物の転換（SDGs⽬標12）、紙の消費削減·リサイクル（SDGs⽬標12、15）、節水（SGD目標 6）、排水管理（SGD目標 6）、グリーンビルディングの実践（SDGs⽬標7）、⽣物の多様性（SDGs目標15）など おわりに SAS CEO Gim Goodnightは”何十年もの間、SASは企業の社会的責任とイノベーションをSASのソフトウェアと組み合わせ、経済的、社会的、環境的問題に取組んできました”と述べています*9。アナリティクスのリーダーであるSASは、世界をより良い場所にするための国連のSDGsをサポートしており、その実践において多くのイノベーションを起こし、SASのソリューションやソフトウエアを輩出てきました。これらは単に技術革新だけでなく実践により裏打ちされています。次回は、サステナビリティ・アナリティクスのアプローチとSASのソリューションやソフトウエアについて紹介したいと思います。 参考文献*1: 外務省, パリ協定https://www.mofa.go.jp/mofaj/press/pr/wakaru/topics/vol150/index.html*2: 経済産業省, グリーン成長戦略https://www.meti.go.jp/press/2021/06/20210618005/20210618005-4.pdf*3: SAS, SAS accelerates sustainability and improves global outcomes through social innovation, SAS Blogs, 2021https://www.sas.com/en_hk/news/press-releases/2021/june/sas-accelerates-sustainability-and-improves-global-outcomes-through-social-innovation.html*4: Smart Cities Council, Smart Cities Councilhttps://www.smartcitiescouncil.com/*5: Envision America, Envision Americahttps://www.envisioncharlotte.com/envision-america/*6: Research Triangle Cleantech Cluster, Research Triangle Cleantech Clusterhttps://www.researchtrianglecleantech.org/*7: 環境省経済産業省, グリーン・バリューチェーンプラットフォームhttps://www.env.go.jp/earth/ondanka/supply_chain/gvc/supply_chain.html*8: SAS, 2020-2021 Corporate Social ... Read More

Feed: Planet PostgreSQL. This post is about an issue that upon googling today seems to be quite widespread, and there's a lot of confusion about it. I think I have built a fairly good understanding about it, so to hopefully take away some of the confusion, I have created this blogpost. This post is about when you encounter the following dreaded line after applying an update on Mac OSX when logging into a linux system with ssh: warning: setlocale: LC_CTYPE: cannot change locale (UTF-8): No such file or directory Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode This is just a message, ... Read More

If you spend all day every day looking after hundreds of MySQL servers, the chances are that you have encountered this problem. And the chances are that if your servers are configured properly (i.e. you have the same configuration the master and the slaves), the error is almost certainly spurious and doesn’t mean what it says it means. So why does it happen? It isn’t entirely clear – it could be a consequence of a hardware glitch, in-flight data corruption in the network layer (though between TCP checksums, and binlog checksums it is vanishingly unlikely to pass through undetected), or ... Read More

Feed: R-bloggers. Author: Econometrics and Free Software. I have this hypothesis that packages that introduce a unique syntax, or a workflow change, get adopted less by users, even if what these packages do is super useful. I’m going to discuss two examples of packages that I think are really, really useful, but sometimes I wonder how many R users use them, or would use them if they were aware these packages existed. I myself, only use one of them! The first package is {typed} which introduces a type system for R. No more silent conversion to and from types without ... Read More

Feed: R-bloggers. Author: Pachá. [This article was first published on Pachá, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Do you need to learn R from zero? Would you like to improve the way you work with R? Hop on a Zoom call with me, where I’ll spend an hour with you to help you understand the R basics in a way it contributes to your daily work. If you have any spreadsheet ... Read More

Feed: Planet PostgreSQL. The PostGIS Team is pleased to release PostGIS 3.3.0alpha1! This is the first release to support PostgreSQL 15. Best Served with PostgreSQL 15 Beta1. This release supports PostgreSQL 11-15.3.3.0alpha1 This release is an alpha of a major release, it includes bug fixes since PostGIS 3.2.1 and new features. Breaking changes Drop support for PostgreSQL 9.6 and 10 (Regina Obe) Change output for WKT MULTIPOINT. All points now wrapped in parens. (Even Roualt) GH674, geometry validation and fixing is disabled for ST_DumpAsPolygons and ST_Polygon so it works faster but might produce invalid polygons. (Aliaksandr Kalenik) Enhancements #2861, Add ... Read More

Feed: R-bloggers. Author: sang-heon lee. #========================================================## Quantitative ALM, Financial Econometrics & Derivatives # ML/DL using R, Python, Tensorflow by Sang-Heon Lee ## https://kiandlee.blogspot.com#——————————————————–## Nelson-Siegel using nloptr function#========================================================#graphics.off(); rm(list = ls())library(nloptr)#———————————————–# objective function#———————————————–    objfunc – function(para, y, m) {        beta – para[1:3]; la – para[4]        C  – cbind(            rep(1,length(m)),                (1–exp(–la*m))/(la*m),                         (1–exp(–la*m))/(la*m)–exp(–la*m))        return(sqrt(mean((y – C%*%beta)^2)))    }#———————————————–# constraint function ( #———————————————–    # beta0 + beta1 > 0    constfunc – function(para, y, m) {        beta  – para[1:3]        lhs   – –beta[1]–beta[2]        return(lhs)    }#=======================================================# 1. Read data#=======================================================    # b1, b2, b3, lambda, rmse for comparisons    ns_reg_para_rmse1 – c(        4.26219396, –4.08609206, –4.90893865,          0.02722607,  0.04883786)    ns_reg_para_rmse2 – c(        4.97628654, –4.75365297, –6.40263059,          0.05046789,  0.04157326)    str.zero – “        mat     rate1      rate2        3       0.0781     0.0591        6       0.1192     0.0931        9       0.1579     0.1270        12      0.1893     0.1654        24      0.2669     0.3919        36      0.3831     0.8192        48      0.5489     1.3242        60      0.7371     1.7623        72      0.9523     2.1495        84      1.1936     2.4994        96      1.4275     2.7740        108     1.6424     2.9798        120     1.8326     3.1662        144     2.1715     3.4829        180     2.5489     3.7827        240     2.8093     3.9696″    df – read.table(text = str.zero, header=TRUE)    m  – df$mat    y1 – df$rate1; y2 – df$rate2#=======================================================# 2. Nonlinear least squares with constraints#=======================================================    # Set optimization options.    opts – list(“algorithm”   = “NLOPT_GN_ISRES”,                 “xtol_rel”    = 1.0e–16,                 “maxeval”     = 500000,                 “print_level” = 1 )    #———————————————    # NS estimation with 1st data    #———————————————    y – y1    x_init – c(y[16], y[1]–y[16],                 2*y[6]–y[1]–y[16], 0.0609)    m_nloptr – nloptr(        x0 = x_init, y = y, m = m,        eval_f      = objfunc,         eval_g_ineq = constfunc,        # beta0 > 0, 0.01         lb   = c( 0,–30,–30, 0.001),         ub   = c(30, 30, 30,   0.1),        opts = opts    )    ns_nloptr_out1 – c(m_nloptr$solution,                         m_nloptr$objective)    #———————————————    # NS estimation with 2nd data    #———————————————    y – y2    x_init – c(y[16], y[1]–y[16],                 2*y[6]–y[1]–y[16], 0.0609)    m_nloptr – nloptr(        x0 = x_init, y = y, m = m,         eval_f      = objfunc,         eval_g_ineq = constfunc,        # beta0 > 0, 0.01         lb   = c( 0,–30,–30, 0.001),         ub   = c(30, 30, 30,   0.1),        opts = opts    )    ns_nloptr_out2 – c(m_nloptr$solution,                         m_nloptr$objective)#=======================================================# 3. Results and Comparisons#=======================================================    ns_reg_para_rmse1    ns_nloptr_out1    ns_reg_para_rmse2    ns_nloptr_out2 ... Read More

Feed: Neo4j Graph Data Platform. Author: Yolande Poirier. GraphConnect, the highly-anticipated gathering of graph technology experts and enthusiasts, is coming to Austin, Texas! It’s the best place to learn about connected data and relationships in graphs. Find out about the trends and topics that will shape the future. Check out the agenda online for sessions and luminaries in the field. All of this is happening on June 6 – 8 in downtown Austin at the Fairmont Hotel. BTW, right now we are offering a special rate for our community. Tell your friends to register with the code: Community50 ... Read More

Feed: R-bloggers. Author: Jim. [This article was first published on Data Science Tutorials, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. The post Error in sum(List) : invalid ‘type’ (list) of argument appeared first onData Science Tutorials – Error in sum(List) : invalid ‘type’ (list) of argument, You’ll learn how to fix the “Error in FUN: invalid ‘type’ (list) of argument” in this R lesson. Example Data Creation The following list will serve ... Read More