dm服务器未能启动,DM 达梦数据库 创建服务 无法创建目录"_REPLACE_SELF_DM_HOME" 错误解决方法...

在从DM 8.1.1.19升级到8.1.1.48的过程中,遇到服务无法启动的问题,错误涉及 '_REPLACE_SELF_DM_HOME' 目录的权限。通过静默安装将数据库临时安装到 /tmp/dmdbms 目录,再复制bin目录,解决了权限问题,使服务正常启动。

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在升级DM 8.1.1.19升级到8.1.1.48 的操作中,创建的服务无法正常启动。 但手工执行dmserver 命令是可以启动达梦实例。 https://www.cndba.cn/dave/article/4313

https://www.cndba.cn/dave/article/4313

https://www.cndba.cn/dave/article/4313

达梦数据库 DM8 中 注册服务 说明

https://www.cndba.cn/dave/article/3753https://www.cndba.cn/dave/article/4313

这里记录错误信息:

[root@www.cndba.cn root]# ./dm_service_installer.sh -t dmserver -p dave -dm_ini /dm/dmdbms/data/cndba/dm.ini

Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/DmServicedave.service to /usr/lib/systemd/system/DmServicedave.service.

创建服务(DmServicedave)完成

[root@www.cndba.cn root]# systemctl start DmServicedave.service

Job for DmServicedave.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status DmServicedave.service" and "journalctl -xe" for details.

[root@www.cndba.cn root]# sys

### 如何在强化学习中集成 `dm_control` 和 `Gym` #### 集成背景 为了实现更复杂的环境模拟以及增强强化学习算法的效果,可以将 Google 提供的 `dm_control` 库与 OpenAI 的 Gym 结合起来使用。这种组合允许研究者充分利用两者的优点:`dm_control` 提供了高度可定制化的物理仿真能力[^1],而 Gym 则提供了标准化接口以便于快速开发和测试。 #### 安装依赖项 要开始集成这两个工具包,首先需要安装必要的 Python 包: ```bash pip install dm-control gym ``` #### 创建自定义环境 通过继承 Gym 的 `Env` 类并加载 `dm_control` 中的 MuJoCo 模型文件 (.xml),我们可以创建一个新的兼容环境: ```python from gym import Env from gym.spaces import Box from dm_control import suite class DmControlWrapper(Env): def __init__(self, domain_name='cartpole', task_name='swingup'): self.env = suite.load(domain_name=domain_name, task_name=task_name) # 动作空间 act_spec = self.env.action_spec() self.action_space = Box(low=act_spec.minimum, high=act_spec.maximum, dtype=act_spec.dtype) # 观察空间 obs_spec = self.env.observation_spec() observation_size = sum(v.shape[0] for v in obs_spec.values()) self.observation_space = Box(-float('inf'), float('inf'), shape=(observation_size,), dtype=float) def reset(self): time_step = self.env.reset() return self._flatten_observation(time_step.observation) def step(self, action): time_step = self.env.step(action) reward = time_step.reward if time_step.reward is not None else 0. done = time_step.last() # Check if the episode has ended info = {} # Additional information can be added here as needed flattened_obs = self._flatten_observation(time_step.observation) return flattened_obs, reward, done, info def render(self, mode="rgb_array", width=640, height=480): return self.env.physics.render(width=width, height=height, camera_id=0) def _flatten_observation(self, obs): """Flatten nested observations into a single array.""" flat_obs = [] for value in obs.values(): flat_obs.extend(value.ravel()) # Flatten any multi-dimensional arrays return np.array(flat_obs).astype(float) ``` 上述代码片段展示了如何封装一个简单的 `DmControlWrapper` 来适配 Gym 接口[^2]。此方法使得任何支持 Gym API 的强化学习框架都能无缝运行这些新构建的任务。 #### 使用案例 一旦完成了上面提到的设置过程之后,就可以像平常一样训练代理程序了: ```python import gym env = DmControlWrapper(domain_name="walker", task_name="run") for i_episode in range(20): observation = env.reset() total_reward = 0 while True: env.render() action = env.action_space.sample() # Replace this line with policy inference later on... observation, reward, done, info = env.step(action) total_reward += reward if done: print(f"Episode {i_episode} finished after steps={total_reward}") break env.close() ``` #### 注意事项 当尝试推送更改至远程仓库时可能会遇到诸如“Can't push refs to remote”的错误消息。这通常是因为本地分支与远端存在差异所致[^3]。因此建议先执行 pull 操作同步最新版本后再继续操作。
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