技术大神们好，我在使用GaussDB时遇到一个监控采集方面的错误，特来求助。我的collector在尝试采集stat_activity指标时失败了，报错信息如下：time=2025-09-10T15:47:07.742+08:00 level=INFO source=namespace.go:235 msg="error finding namespace" err="Error running query on database \"113.44.80.136:8000\": pg_stat_activity ERROR: Column \"wait_event_type\" does not exist. (SQLSTATE 42703)"相关SQL：SELECT pg_database.datname, tmp.state, tmp2.usename, tmp2.application_name, tmp2.backend_type, tmp2.wait_event_type, tmp2.wait_event, COALESCE(count,0) as count, COALESCE(max_tx_duration,0) as max_tx_duration FROM ( VALUES ('active'), ('idle'), ('idle in transaction'), ('idle in transaction (aborted)'), ('fastpath function call'), ('disabled') ) AS tmp(state) CROSS JOIN pg_database LEFT JOIN ( SELECT datname, state, usename, application_name, backend_type, wait_event_type, wait_event, count(*) AS count, MAX(EXTRACT(EPOCH FROM now() - xact_start))::float AS max_tx_duration FROM pg_stat_activity GROUP BY datname,state,usename,application_name,backend_type,wait_event_type,wait_event) AS tmp2 ON tmp.state = tmp2.state AND pg_database.datname = tmp2.datname错误提示很明确：SQL查询中引用了名为 wait_event_type 的列，但该列在目标表中不存在。我想了解：问题根因：这是否是因为我的GaussDB版本（或特定模式）中，系统视图或系统表的结构与采集工具期望的不一致？stat_activity 相关的系统视图究竟是哪个？（例如是pg_stat_activity吗？）这个视图在当前版本的GaussDB中是否不包含 wait_event_type 列？解决方案：对于这类监控指标采集，GaussDB的正确实践是什么？是需要查询不同的系统视图，还是需要启用特定的监控开关或配置？版本差异：wait_event_type 列是否是某些更新版本中才加入的？我当前使用的GaussDB版本可能是什么？任何关于此问题的排查思路、系统视图结构说明或版本兼容性信息都将非常有帮助！感谢！背景信息/补充说明（可选）：我使用的GaussDB版本是：gaussdb (GaussDB Kernel 505.2.1 build ff07bff6) compiled at 2024-12-27 09:22:42 commit 10161 last mr 21504 release采集工具是：Prometheus gaussdb_exporter希望得到大家的指点，谢谢！

技术大神们好，我在使用GaussDB时遇到一个监控采集方面的错误，特来求助。我的collector在尝试采集stat_activity指标时失败了，报错信息如下：time=2025-09-05T09:34:16.780+08:00 level=INFO source=namespace.go:235 msg="error finding namespace" err="Error running query on database \"113.44.80.136:8000\": pg_stat_activity ERROR: Column \"backend_type\" does not exist. (SQLSTATE 42703)"相关SQL：SELECT pg_database.datname, tmp.state, tmp2.usename, tmp2.application_name, tmp2.backend_type, tmp2.wait_event_type, tmp2.wait_event, COALESCE(count,0) as count, COALESCE(max_tx_duration,0) as max_tx_duration FROM ( VALUES ('active'), ('idle'), ('idle in transaction'), ('idle in transaction (aborted)'), ('fastpath function call'), ('disabled') ) AS tmp(state) CROSS JOIN pg_database LEFT JOIN ( SELECT datname, state, usename, application_name, backend_type, wait_event_type, wait_event, count(*) AS count, MAX(EXTRACT(EPOCH FROM now() - xact_start))::float AS max_tx_duration FROM pg_stat_activity GROUP BY datname,state,usename,application_name,backend_type,wait_event_type,wait_event) AS tmp2 ON tmp.state = tmp2.state AND pg_database.datname = tmp2.datname错误提示很明确：SQL查询中引用了名为 backend_type 的列，但该列在目标表中不存在。我想了解：问题根因：这是否是因为我的GaussDB版本（或特定模式）中，系统视图或系统表的结构与采集工具期望的不一致？stat_activity 相关的系统视图究竟是哪个？（例如是pg_stat_activity吗？）这个视图在当前版本的GaussDB中是否不包含 backend_type 列？解决方案：对于这类监控指标采集，GaussDB的正确实践是什么？是需要查询不同的系统视图，还是需要启用特定的监控开关或配置？版本差异：backend_type 列是否是某些更新版本中才加入的？我当前使用的GaussDB版本可能是什么？任何关于此问题的排查思路、系统视图结构说明或版本兼容性信息都将非常有帮助！感谢！背景信息/补充说明（可选）：我使用的GaussDB版本是：gaussdb (GaussDB Kernel 505.2.1 build ff07bff6) compiled at 2024-12-27 09:22:42 commit 10161 last mr 21504 release采集工具是：Prometheus gaussdb_exporter希望得到大家的指点，谢谢！

技术大神们好，我在使用GaussDB时遇到一个监控采集方面的错误，特来求助。我的collector在尝试采集stat_database指标时失败了，报错信息如下：time=2025-09-05T09:34:16.484+08:00 level=ERROR source=collector.go:207 msg="collector failed" name=stat_database duration_seconds=0.1799696 err="ERROR: Column \"active_time\" does not exist. (SQLSTATE 42703)"错误提示很明确：SQL查询中引用了名为 active_time 的列，但该列在目标表中不存在。相关SQL:SELECT datid, datname, numbackends, xact_commit, xact_rollback, blks_read, blks_hit, tup_returned, tup_fetched, tup_inserted, tup_updated, tup_deleted, conflicts, temp_files, temp_bytes, deadlocks, blk_read_time, blk_write_time, stats_reset, active_timeFROM pg_stat_database;我想了解：问题根因：这是否是因为我的GaussDB版本（或特定模式）中，系统视图或系统表的结构与采集工具期望的不一致？stat_database 相关的系统视图究竟是哪个？（例如是pg_stat_database吗？）这个视图在当前版本的GaussDB中是否不包含 active_time 列？解决方案：对于这类监控指标采集，GaussDB的正确实践是什么？是需要查询不同的系统视图，还是需要启用特定的监控开关或配置？版本差异：active_time 列是否是某些更新版本中才加入的？我当前使用的GaussDB版本可能是什么？任何关于此问题的排查思路、系统视图结构说明或版本兼容性信息都将非常有帮助！感谢！背景信息/补充说明（可选）：我使用的GaussDB版本是：gaussdb (GaussDB Kernel 505.2.1 build ff07bff6) compiled at 2024-12-27 09:22:42 commit 10161 last mr 21504 release采集工具是：Prometheus gaussdb_exporter希望得到大家的指点，谢谢！

活动介绍：OpenTiny 是华为云开源的企业级前端智能应用解决方案，通过本次产品体验官活动，您可以了解当前OpenTiny项目中的 TinyRobot、Web Agent、NEXT SDK 三个产品，了解其智能化能力，并实现应用的智能化改造，从而让AI智能体代替人操作Web应用，助力用户更高效地完成业务目标。活动时间：2025.9.8-2025.10.14活动流程：1、 访问体验环境：Chrome、VSCode2、 按照实操流程进行体验，可参考实操手册3、 将体验完成截图发送至评论区，同时说明体验感受奖品示例：序号礼包名称介绍1200元开发者礼包1开发者定制双肩包（黑武士款）开发者定制渔夫帽（2025款）开发者定制鼠标垫大号（2025款）2200元开发者礼包2开发者定制冲锋衣（M-3XL）开发者定制渔夫帽（2025款）开发者定制鼠标垫大号（2025款）活动说明：1、完成体验请在本活动评论区，截图体验完成的实际截图，并说明体验感受。2、如果有任何关于OpenTiny NEXT的体验建议，请提交至云声建议平台（填写时，关联产品/功能 选择Codelabs) 并标明以【OpenTiny NEXT体验】为开头，比如【OpenTiny NEXT体验】整体上手体验不错，建议考虑XXX场景，实现接入智能化能力。3、 所有参与活动的开发者需要完成实际体验，有任何问题欢迎联系OpenTiny小助手【请备注：体验官活动】。  4、 活动完成后，根据开发者体验反馈，抽取5位幸运用户，获得价值200元开发者礼包。（本次活动以高价值建议、体验完整性等因素为主要抽选标准）5、 提交体验感受时，可以围绕体验流程、操作步骤、问题建议等方向进行展开，建议内容表述清晰，有操作截图或链接等详细描述。6、 兑换礼品以仓库现有礼品为准，不可以指定，如遇商品缺货，将随机换成其他等价值礼品发放。关于 OpenTiny欢迎加入 OpenTiny 开源社区。添加微信小助手：opentiny-official 一起参与交流前端技术～OpenTiny 官网：https://opentiny.designOpenTiny 代码仓库：cid:link_4TinyVue 源码：cid:link_3TinyEngine 源码： cid:link_1欢迎进入代码仓库 Star🌟TinyEngine、TinyVue、TinyNG、TinyCLI、TinyEditor~如果你也想要共建，可以进入代码仓库，找到 good first issue 标签，一起参与开源贡献~

【生态大讲堂】华为开发者体验中心推出“生态大讲堂”系列活动，汇聚产业专家与业内大咖，聚焦AI、大模型、具身智能等热点领域，洞察技术趋势，传递实战经验，为华为生态领域开发者和伙伴带来全新视野与启发。 当AI技术重构开发者生态，社区建设如何跳出“流量陷阱”，回归价值本质？本次直播特邀深耕开发者社区研究的专家，上海交通大学教授曹健老师，通过 “社区生态三维模型”（价值共生、技术赋能、情感联结）的核心理论，拆解AI时代社区建设的底层逻辑。如何用AI工具降低参与门槛，让技术交流从“精英圈层”走向“普惠共生”？怎样通过算法优化内容匹配，让社区资源精准触达开发者真实需求？当机器逐渐承担基础协作，社区如何强化“人与人”的情感认同，避免沦为冰冷的技术工具库？无论你是社区运营者、技术团队负责人，还是想搭建垂直领域开发者社群的创业者，这场直播将带你从理论框架到落地案例，找到AI与社区建设的最佳结合点，让技术社群真正成为创新的“孵化器”而非“流量场”。 扫码观看直播  

欢迎朋友们一键star项目~ 让我们一起走的更远！源码地址：https://github.com/opentiny/tiny-engine  

6月24日晚19点，OpenTiny B站直播间等你来看~

5月22日晚19点资深全栈开发者小雨老师将带来《从新手到贡献者：手把手教你融入开源生态》的直播分享，欢迎大家一起加入OpenTiny直播间

前言OpenManus，由 MetaGPT 团队精心打造的开源项目，于2025年3月发布。它致力于模仿并改进 Manus 这一封闭式商业 AI Agent 的核心功能，为用户提供无需邀请码、可本地化部署的智能体解决方案。换句话说，OpenManus 就像一位全能的数字助手，能够在你的本地设备上运行，随时听候差遣，完成各种复杂任务。现在给大家介绍下在鲲鹏云上构建自己专属的OpenManus。购买ECS，建议规格如下：一、环境准备1.构建python anacondawget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh2.创建新的虚拟环境# 创建虚拟环境 conda create -n open_manus python=3.12 -y # 激活虚拟环境 conda activate open_manus二、源码下载# 进入目录 cd /opt # 克隆远程 带有前端代码分支仓库 git clone -b front-end https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus # 下载源码上传 unzip OpenManus-front-end # cd OpenManus-front-end pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install baidusearch 浏览器自动化工具（可选）playwright install三、配置与部署1. 目录中创建一个config.toml文件config# 进入到项目目录 cd OpenManus-front-end cp config/config.example.toml config/config.toml2.编辑配置添加您的 API 密钥并自定义设置：2.1 修改模型配置# 配置自己大模型地址 国内优选deepseek [llm] model = "deepseek-chat" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" api_key = "sk---" # Replace with your actual API key max_tokens = 8192 temperature = 0.0 # Optional configuration for specific LLM models [llm.vision] model = "gpt-4o" base_url = "https://api.openai.com/v1" api_key = "sk-..." # Replace with your actual API key # Server configuration 支持所有ip访问 [server] host = "0.0.0.0" port = 5172 2.2 修改 webserach 工具# 在OpenManus-front-end/app/tool创建百度搜索文件 vi baidu_search.py # 添加下边内容 import asyncio from typing import List from baidusearch.baidusearch import search from app.tool.base import BaseTool class BaiduSearch(BaseTool): name: str = "baidu_search" description: str = """Perform a Baidu search and return a list of relevant links. Use this tool when you need to find information on the web, get up-to-date data, or research specific topics. The tool returns a list of URLs that match the search query. """ parameters: dict = { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": "(required) The search query to submit to Baidu.", }, "num_results": { "type": "integer", "description": "(optional) The number of search results to return. Default is 10.", "default": 10, }, }, "required": ["query"], } async def execute(self, query: str, num_results: int = 10) -> List[str]: """ Execute a Baidu search and return a list of URLs. Args: query (str): The search query to submit to Baidu. num_results (int, optional): The number of search results to return. Default is 10. Returns: List[str]: A list of URLs matching the search query. """ # Run the search in a thread pool to prevent blocking loop = asyncio.get_event_loop() links = await loop.run_in_executor( None, lambda: [result['url'] for result in search(query, num_results=num_results)] ) return links# 修改 OpenManus-front-end/app/agent/manus.py from pydantic import Field from app.agent.toolcall import ToolCallAgent from app.prompt.manus import NEXT_STEP_PROMPT, SYSTEM_PROMPT from app.tool import Terminate, ToolCollection from app.tool.browser_use_tool import BrowserUseTool from app.tool.file_saver import FileSaver # 注销谷歌搜索 国内无法访问谷歌 # from app.tool.google_search import GoogleSearch from app.tool.python_execute import PythonExecute # 导入百度搜索工具 from app.tool.baidu_search import BaiduSearch class Manus(ToolCallAgent): """ A versatile general-purpose agent that uses planning to solve various tasks. This agent extends PlanningAgent with a comprehensive set of tools and capabilities, including Python execution, web browsing, file operations, and information retrieval to handle a wide range of user requests. """ name: str = "Manus" description: str = ( "A versatile agent that can solve various tasks using multiple tools" ) system_prompt: str = SYSTEM_PROMPT next_step_prompt: str = NEXT_STEP_PROMPT max_observe: int = 2000 max_steps: int = 20 # Add general-purpose tools to the tool collection available_tools: ToolCollection = Field( default_factory=lambda: ToolCollection( PythonExecute(), BaiduSearch(), BrowserUseTool(), FileSaver(), Terminate() ) ) 四、服务管理1. 创建 systemd 服务文件sudo vi /etc/systemd/system/openmanus.service文件中写入以下内容# 部署的时候移除所有注释 [Unit] Description=OpenManus Service After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/opt/OpenManus-front-end # 替换为你的 app.py 所在目录 ExecStart=/root/miniconda3/envs/open_manus/bin/python app.py Restart=on-failure # 崩溃时自动重启 RestartSec=5s # 重启间隔 StandardOutput=file:/var/log/openmanus.log # 日志重定向 StandardError=file:/var/log/openmanus_error.log [Install] WantedBy=multi-user.target[Unit] Description=OpenManus Service After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/opt/OpenManus-front-end ExecStart=/root/miniconda3/envs/open_manus/bin/python app.py Restart=on-failure RestartSec=5s StandardOutput=file:/var/log/openmanus.log StandardError=file:/var/log/openmanus_error.log [Install] WantedBy=multi-user.target**2. 赋予权限并启用服务sudo chmod 644 /etc/systemd/system/openmanus.service # 设置权限 sudo systemctl daemon-reload # 重新加载 systemd sudo systemctl enable openmanus # 开机自启 sudo systemctl start openmanus # 立即启动3. 检查服务状态sudo systemctl status openmanus # 查看运行状态 journalctl -u openmanus -f # 查看实时日志4.验证服务# 浏览器打开-ip地址换成自己的 http://localhost:5172

5月30日19:00，MindSpore直播间不见不散！议题：DeepSeek+香橙派AI Pro：模型部署、调优及未来发展的全景视图嘉宾：陈新杰 华为开发者布道师、昇思MindSpore开发者布道师议题介绍：本议题将深入探讨如何在香橙派AI Pro上高效部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型，包括环境准备、模型获取、代码配置和运行测试等关键步骤，分享从零开始到成功部署的全过程。同时，将介绍如何利用魔乐社区（Modelers）获取模型以及优化，提升模型的性能和生成质量，助力开发者快速上手并应用这一强大组合。另外将基于梅科尔工作室项目和生态实践对DeepSeek模型和香橙派AI Pro的未来发展进行展望，探讨可能的技术方向、应用场景和市场潜力。Call for Demo欢迎大家参加，参与即有机会赢取MateBook X Pro、Mate 70等激励！了解详情：https://xihe.mindspore.cn/competition/call-for-demo/0/introduction

SQL语句一：CREATE SEQUENCE "ENTITY_SEQUENCE" START WITH 1 INCREMENT BY 1 NO MAXVALUE;SELECT nextval('"ENTITY_SEQUENCE"')创建SEQUENCE，引号被当成了标识符的一部分。SQL语句二：CREATE SEQUENCE ENTITY_SEQUENCE START WITH 1 INCREMENT BY 1 NO MAXVALUE;SELECT nextval('ENTITY_SEQUENCE')从设计上来讲，GaussDB会将引号作为标识符的一部分吗？ 按照ANSI标准，标识符通常可以加上双引号。比如：insert into "T_TOKENS" ("ACCESS_TOKEN_VALUE", "REFRESH_TOKEN_VALUE", "token") VALUES('s', 's', 's');是指表 T_TOKEN，字段ACCESS_TOKEN_VALUE，但GaussDB会提示表找不到或者字段找不到。GaussDB关于标识符的设计有点奇怪，不好理解。 请问这块有官方标准说明吗？

连续3天！前端15大导师齐上阵！5月12日起，OpenTiny开源之夏项目宣讲会等你来看~助你赢取活动奖金

TinyVue是一个跨端跨框架的企业级UI组件库，基于renderless无渲染组件设计架构，实现了一套代码同时支持Vue2和Vue3，支持PC和移动端，包含100多个功能丰富的精美组件，可帮助开发者高效开发Web应用。  4月28日晚19点，泽瑞科技前端架构师、鸿蒙开源布道师、阿里友盟KOL将为大家分享如何基于TinyVue组件库定制企业级UI体系，欢迎大家进入直播间一起讨论

TinyVue是一个跨端跨框架的企业级UI组件库，基于renderless无渲染组件设计架构，实现了一套代码同时支持Vue2和Vue3，支持PC和移动端，包含100多个功能丰富的精美组件，可帮助开发者高效开发Web应用。4月22日19点，云计算高级前端开发工程师，TinyVue 项目成员郑志超、申君健老师，将为大家分享 TinyVue 多端模板与模式切换，并与大家介绍 TinyVue 轻量图标库的使用。本次直播将围绕 TinyVue 的最新版本展开。首先，为大家介绍 TinyVue 多端模板架构，接着为大家讲解 Mobile-First 多端模板用法，并通过实际案例向大家演示 UI 效果对比，当然还有图标库分享等着大家。同时，直播过程中还会设置技术答疑环节，欢迎大家积极提问，我们将现场为大家答疑解惑。无论你是技术大牛，还是初学者，相信这场直播都会让你收获满满！直播详情直播时间：2025年4月22日19点直播地址：http://live.bilibili.com/31174756直播讲师：云计算高级前端开发工程师 郑志超、云计算高级前端开发工程师 申君健直播议题：TinyVue多端能力及深色模式介绍TinyVue轻量图标库分享关于OpenTiny欢迎加入 OpenTiny 开源社区。添加微信小助手：opentiny-official 一起参与交流前端技术～OpenTiny 官网：https://opentiny.designOpenTiny 代码仓库：https://github.com/opentinyTinyVue 源码：https://github.com/opentiny/tiny-vueTinyEngine 源码： https://github.com/opentiny/tiny-engine欢迎进入代码仓库 Star🌟TinyEngine、TinyVue、TinyNG、TinyCLI、TinyEditor~ 如果你也想要共建，可以进入代码仓库，找到 good first issue标签，一起参与开源贡献~

具体可以参考PostgreSQL的 Client Connection Defaults： cid:link_1 如果没有这个清单，应用开发，特别是驱动开发，会碰到很多问题，而且得不到合理的解答。 比如： cid:link_0  前面提的关于 lock_timeout 的设置问题， 没得到正确的答案， 也不知道什么情况， 问题还被关闭了，实际所有的回答并没有解答问题。 期望在官网能够提供下这个配置清单，并且给出文档链接。