任务专题
FreeRTOS学习笔记（二）任务基础篇
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、 任务的基本内容1.1 任务的基本特点1.2 任务的状态1.3 任务控制块——任务的“身份证” 二、 任务的实现2.1 定义任务函数2.2 创建任务2.3 启动任务调度器2.4 任务的运行与切换2.4.1 利用延时函数2.4.2 利用中断 2.5 任务的通信与同步2.6 任务的删除2.7 任务的通知2
Flink任务重启策略
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。常用的重启策略： 固定间隔 (Fixe
第49课 Scratch入门篇：骇客任务背景特效
骇客任务背景特效 故事背景： 骇客帝国特色背景在黑色中慢慢滚动着！ 程序原理： 1 、 角色的设计技巧 2 、克隆体的应用及特效的使用 开始编程 1、使用 黑色的背景：  2
AsyncTask 异步任务解析
1：构建AsyncTask 子类的回调方法： A：doInBackground: 必须重写，所有的耗时操作都在这个里面进行； B: onPreExecute: 用户操作数据前的调用； 例如：显示一个进度条 等 ； C: onPostExecute: 当doInBackground 执行完成后；会自动把数据传给onPostExecute方法；也就是说：这个方法是处理返回的数据的方法
使用Node-API进行异步任务开发
一、Node-API异步任务机制概述 Node-API异步任务开发主要用于执行耗时操作的场景中使用，以避免阻塞主线程，确保应用程序的性能和响应效率。 1、应用场景： 文件操作：读取大型文件或执行复杂的文件操作时，可以使用异步工作项来避免阻塞主线程。网络请求：当需要进行网络请求并等待响应时，可以使用异步工作项来避免阻塞主线程，从而提高应用程序的响应性能。数据库操
探索Invoke：Python自动化任务的瑞士军刀
文章目录 探索Invoke：Python自动化任务的瑞士军刀背景：为何选择Invoke？`invoke`是什么？如何安装`invoke`？简单的`invoke`库函数使用方法场景应用：`invoke`在实际项目中的使用场景一：自动化测试场景二：代码格式化场景三：部署应用 常见问题与解决方案问题一：命令执行失败问题二：权限不足问题三：并发执行问题 总结 探索Invoke：P
RISC-V （十）任务同步和锁
并发与同步 并发：指多个控制流同时执行。 多处理器多任务。一般在多处理器架构下内存是共享的。 单处理器多任务，通过调度器，一会调度这个任务，一会调度下个任务。 共享一个处 理器一个内存。 单处理器任务+中断： 同步： 是为了保证在并发执行的环境中各个控制流可
145-Linux权限维持Rootkit后门Strace监控Alias别名Cron定时任务
参考 【权限维持】Linux&Rootkit后门&Strace监控&Alias别名&Cron定时任务_alias ls='alerts(){ ls $* --color=auto;python -c "-CSDN博客 参考 FlowUs 息流 - 新一代生产力工具 权限维持-Linux-定时任务-Cron后门 利用系统的定时任务功能进行反弹Shell 1、编辑后门反弹shell脚本
Spring 创建定时任务
我们在编写Spring Boot应用中经常会遇到这样的场景，比如：我需要定时地发送一些短信、邮件之类的操作，也可能会定时地检查和监控一些标志、参数等。 创建定时任务 在Spring Boot中编写定时任务是非常简单的事，下面通过实例介绍如何在Spring Boot中创建定时任务，实现每过5秒输出一下当前时间。 在Spring Boot的主类中加入@EnableScheduling注解，启用定
Windows 一键定时自动化任务神器 zTasker，支持语音报时+多项定时计划执行
简介 zTasker（详情请戳 官网）是一款完全免费支持定时、热键或条件触发的方式执行多种自动化任务的小工具，支持win7-11。其支持超过100种任务类型，50+种定时/条件执行方法，而且任务列表可以随意编辑、排列、移动、更改类型，支持任务执行日志，可覆盖win自带的热键，同时支持任务列表等数据的备份及自动更新等。 简言之，比微软系统自带的任务计划要强好几倍，至少灵活性高多了，能大幅提高电脑使
使用Node-API进行同步任务开发
在同步任务开发中，ArkTS应用侧主线程将阻塞等待Native侧计算结果，Native侧计算结果通过方舟引擎反馈给ArkTS应用侧。此过程中，Native接口代码与ArkTS应用侧均运行在ArkTS主线程上。为了Native侧业务处理具有同步效果，案例中的生产者与消费者线程则采用join()的方式来进行同步处理。 同步调用也支持带Callback，具体方式由应用开
【有啥问啥】大模型应用中的哈希链推理任务
大模型应用中的哈希链推理任务 随着人工智能技术的快速发展，尤其是大模型（如GPT、BERT、Vision Transformer等）的广泛应用，确保数据处理和模型推理的透明性与安全性变得愈发重要。哈希链推理任务作为一种技术手段，能够在大模型应用中保障数据的完整性和推理过程的可信性。本文将深入探讨哈希链推理任务的数学基础、技术细节、应用场景，并展望未来发展趋势。 一、哈希链与哈希链推理任务
线程池实现定时任务功能——工作笔记
我利用的是线程池的scheduleAtFixedRate()方法，来实现定时任务类似功能。 定时任务类： /*** 监听任务** @author lixiang* @date 2019年04月17日 - 10:08* @history 2019年04月17日 - 10:08 lixiang create.*/public class MonitorTask {/*** 监听次数计数器*/pr
项目启动时报定时任务错误——工作笔记
测试同学为了图方便把多个项目丢到一个tomcat的webapps目录下启动，有的项目启动成功有一个项目报了如下错误： Invocation of init method failed; nested exception is org.quartz.JobPersistenceException: Couldn’t retrieve trigger: No record found for sel
【深度学习 图像分类】图像分类任务细节
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤： 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、keras、pytorch、mxnet,caffe等； 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜
Flink整合Oozie Shell Action 提交任务带Kerberos认证
最近这段时间一直在忙新集群迁移，上了最新的cdh6.3.0 于是Flink 提交遇到了许多的问题，还好有cloudera License 有了原厂的帮助和社区的伙伴，问题解决起来快了不少。 集群具体情况是 CDH6.3.0 Flink1.8.1,整个数据平台全部组件都上了kerberos和ldap因为要过认证，所以任务提交方法我们选择统一Oozie提交任务，并且因为kerberos认证，还需要F
学不会去当产品吧？Flink实战任务调优
背景 在大数据领域我们都知道，开发是最简单，任务的合理调优、问题排查才是最重要的。 我们在之前的文章《Flink面试通关手册》中也讲解过，作者结合线上出现的一些问题，总结了一些任务调优需要注意的点。 一些简单的原则 我们在之前的文章《Flink面试通关手册》中提到过一个问题，Flink任务延迟高，想解决这个问题，你会如何入手？ 当时我们给出的答案是： 在Flink的后台任务管理中，
Flink实例（六十六）: Flink的任务链实操（二）
Operator Chains(操作链) Flink出于分布式执行的目的，将operator的subtask链接在一起形成task（类似spark中的管道）。 每个task在一个线程中执行。 将operators链接成task是非常有效的优化：它可以减少线程与线程间的切换和数据缓冲的开销，并在降低延迟的同时提高整体吞吐量。 链接的行为可以在编程API中进行指定,详情请见代码Opera
Flink实例（六十五）: Flink的任务链实操（一）
Flink的任务链 Flink 中的每个算子都可以设置并行度，每个算子的一个并行度实例就是一个 subTask。由于 Flink 的 TaskManager 运行 Task 的时候是每个 Task 采用一个单独的线程，这会带来很多线程切换和数据交换的开销，进而影响吞吐量。 为了避免数据在网络或线程之间传输导致的开销，Flink 会在 JobGraph 阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算
Flink1.10任务提交流程分析(二)
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 YarnJobClusterExecutor 接着上篇的分析，任务最终提交是交给PipelineExecutor来execute，PipelineExecutor的选择是根据不同的提交模式来决定即execution.target参数来决定，对于yarn-per-job会选择YarnJobClusterExecutor类型的executor。
Flink1.10任务提交流程分析(一)
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 Flink任务常见的提交方式通过flink run命令方式提交，如果我们想自己通过API方式实现任务提交，那么就需要了解flink run执行过程，本篇主要透过源码分析其提交流程。(注：基于1.10.1分析) 提交入口 查看bin/flink脚本可以看到提交入口类为：org.apache.flink.client.cli.CliFront
Flink1.10基于工厂模式的任务提交与SPI机制
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 Flink任务执行模式包含了yarn-session、standalone、per-job、local, 在1.10中又增加k8s的执行模式，那么在任务提交过程中如何根据不同的执行模式进行任务提交呢？主要通过两个接口来实现：PipelineExecutorFactory 与 PipelineExecutor。PipelineExecutorF
Flink重点难点：Flink任务综合调优(Checkpoint/反压/内存)
在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 《Flink重点难点：内存模型与内存结构》 《Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(一)》 Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(二) CheckPoint调优