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为什么自动化流程执行

很多人经常会有这个问题,为什么自动化流程执行。...如果你设置好了自动化流程,但是自动化流程却没有执行,请按照如下顺序检查你流程配置:第一步:请检查自动化流程有没有发布和上线来到【操作后台】- 【流程】,上线流程会如图显示【上线】;没有上线流程会显示灰色...流程第二步:请检查自动化流程是否有执行请来到后台【流程日志】,如果运行成功流程就会显示【执行成功】并有一个【运行id】。...自动化流程执行成功反之,如果失败流程会显示【执行失败】,也会有一个对应【运行id】,失败流程会自动进行重试,可以点击【查看详情】确认流程出错原因,不明确可以把运行id发到客服消息/社群里,我们客服值班时间为周一到周五...,被判断了没有执行【流程执行过程中修改】:在有【延迟执行】流程上线后,进行修改,会导致后续流程执行

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为什么数据库应用程序这么慢?

那么当面对缓慢应用程序响应时间时候,我们能否快速找出问题根本原因? 图3中流程图显示了一种系统方法来解决问题。 ? 图3 调查性能问题时,可能有多个问题。值得一看应用程序几个不同部分。...专注于一个小型可重复工作流将让您隔离问题。 接下来问题当然是为什么要花10秒钟?缩小问题第一个也是最简单方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server,在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...通过应用过滤器tds,然后应用文件|来摆脱非应用程序流量导出指定数据包,提供一个文件名,并确保选中“显示”。在Wireshark中打开这个新文件。...同样,请确保您没有运行任何其他本地SQL应用程序,而不是您尝试捕获其他本地SQL应用程序。 一旦你完成了Wireshark捕获: 使用过滤器:tds 点击统计|对话并勾选“限制显示过滤器”框。...然后,您应该在会话窗口中看到您App工作流对话。 使用带宽显示为“字节A - > B”和“字节B - > A” 在高延迟网络上运行应用程序时重复捕获,并再次查看使用带宽。

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世界区块显示_世界怎么显示区块线

大家好,又见面了,是你们朋友全栈君。...世界手游区块是一个独特机制,很多玩家对于区块是什么不太了解,区块显示指令以及区块产生不是很熟悉,为了帮助到大家,今天小编就为大家带来世界手游区块显示指令分享:区块玩法操作详解内容,希望大家能够喜欢...2.区块边界 F3+G键可用来显示区块边界。 按下F3键可打开调试屏幕以显示玩家X、Y和Z坐标以及“c”变量值。这些坐标会因玩家移动而改变。...这个方法对寻找区块边界会很有用,因为在那一瞬间会显示清晰区块边界。 区块生成 1.区块是什么 区块(Chunk)是Minecraft世界里一个大小为16×256×16部分。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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为什么把 Run 出来 Apk 发给老板,却装上!

Run Apk 2.1 testOnly 属性 我们知道,AS Run 起来 Apk,会使用 Debug 签名进行签名,不过安装上,并不是签名问题。...当你使用 adb install 安装 android:testOnly="true" 包时,输出错误信息,明确标记了无法安装一个 TEST_ONLY 包。...这就是为什么你无法安装 Run 出来 Debug.apk。 2.2 为什么要这么设计? 这个问题,对于大多数开发者来说,基本上不是问题。...因为我们只要保证正常提测、发布流程,基本上是很难将一个 Run 出来 Apk 分享给别人。 testOnly 只是一个标记,标记了它是一个测试版本,其实并没有任何实质性东西。...如果我们非要安装一个带有 testOnly Apk,其实也是有办法,否则 AS 又是如何将 Run 起来包,安装到设备上呢?

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为什么把 Run 出来 Apk 发给老板,却装上!

Run Apk 2.1 textOnly 属性 我们知道,AS Run 起来 Apk,会使用 Debug 签名进行签名,不过安装上,并不是签名问题。...这就是为什么你无法安装 Run 出来 Debug.apk。 2.2 为什么要这么设计? 这个问题,对于大多数开发者来说,基本上不是问题。...如果你觉得那里值得改进,请给我留言。一定会认真查询,修正不足。谢谢。 希望读到这您能转发分享和关注一下,以后还会更新技术干货,谢谢您支持!...毕业3年,是如何从年薪10W拖拽工程师成为30W资深Android开发者! 腾讯T3大牛带你了解 2019 Android开发趋势及必备技术点!...八年Android开发,从码农到架构师分享技术成长之路,共勉! 最后祝大家生活愉快~

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996程序员们,为什么建议你买保险?

为此,邀请了好朋友资深保险规划师杨震,请他从客观中立角度给大家开一次讲座,全面解读保险里陷阱,避免大家日后被坑。讲座开始前,先上一波干货,给大家分析一下日常买保险常见各种不正确姿势。...而那些花高价买万能险、返还险等,认为包括了“教育金”和“养老金”,不但有保障,还可以理财,很划算。但其实,这种保险价格比纯保障型贵好几倍,同样价格,保额也严重不足。...但很多人不知道,国家早已对各大保险公司疾病进行了统一,前25种重疾病种各家保险公司定义都是相同。 所以,我们看重数量应该是,重疾条款中附加轻症和中症项目。...要不然,我们花再多钱也是白搭,更得不到风险防御效果。 买保险4个正确打开方式 买保险各种不正确姿势,每天都在我们身边上演,这么深水,怎么才能避免被坑钱呢?...其实多花很多冤枉钱 有的朋友在代理人说服下很容易就买了一份“返还险”,认为到期了生病还可以返还保费,像是捡了一个大便宜。 但其实,这类保险是两全型保险,在寿险基础上附加一款重疾险。

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kafka是如何保证消息丢失

今天和大家聊一下,kafka对于消息可靠性保证。作为消息引擎组件,保证消息丢失,是非常重要。 那么kafka是如何保证消息丢失呢?...前提条件 任何消息组件丢数据都是在特定场景下一定条件,kafka要保证消息丢,有两个核心条件。 第一,必须是已提交消息,即committed message。...也就是说 kafka消息是有前提条件,假如你消息保存在 N 个kafka broker上,那么这个前提条件就是这 N 个broker中至少有 1 个存活。...如何保证消息丢 一条消息从产生,到发送到kafka保存,到被取出消费,会有多个场景和流程阶段,可能会出现丢失情况,我们聊一下kafka通过哪些手段来保障消息丢。...kafka通过先消费消息,后更新offset,来保证消息丢失。但是这样可能会出现消息重复情况,具体如何保证only-once,后续再单独分享。

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为什么建议开发把OOM当成一种应用程序重启特性使用

这些能力让开发减少了对运维相关属性关注,但也让一些开发把一些错误当成了特性来使用,比如针对一些无状态服务,利用 OOM 和自动重启来恢复。...一次OOM导致k8s节点卡死 最初现象:节点进入假死状态,登录节点上后ps等系统命令无法使用,节点监控看CPU、内存、负载情况: image.png image.png 可以看到节点CPU,内存没什么变化...,但负载和IO都变大了,可以推断大概率是内核和 IO 引起问题。...,算 Centos 一个内核bug,大家可能觉得系统人员去维护解决bug就行了,但是其实 OOM 引起系统故障bug 在 linux 各版本上都十分多,比如下面这个案例提到/proc/sys/...作为内核一个功能,如果把他本身作为一种特性去对待是十分危险

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为什么数据按顺序排序原来如此 | Java Debug 笔记

接口返回数据顺序总是固定问题描述====在开发突发奇想。将表头信息也给查出来一并返回给前端了。但是正因为这一举动却带来嘲讽。...说接口顺序不对问题定位====首先说明下这个问题是刚入行时遇到。当时很是困惑,当然啦现在看来真的是贻笑大方了。刚入行那会一直都是使用Mybatis 框架实现数据获取。...结果很明显我们写入顺序是a、d、b、c、e 但是显示出来顺序缺失a、b、c、d、e 。后来网上翻阅了一下资料说HashMap 是不会按照写入顺序排序。...决定一探究竟为什么LinkedHashMap 可以实现按照写入顺序排序。通过结构图我们清楚看到他是HashMap子类。所以他存储结构和HashMap基本上是一样。...因为这里是Bug解析所以关于LinkedHashMap源码东西就不深入研究了。最终追踪到了是其内部linkNodeLast这个方法使其具有写入顺序特性。

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Electron Chromium 屏幕录制 - 那些踩过

,且fetchWindowIcons设为true,则为捕获到窗口图标 console.log(source.appIcon); // 显示器Id console.log(...+视频流,那么**“由于音频流锁屏时状态始终保持活跃”,而“仅视频流锁屏时会触发状态变为活跃”**,由于并非全部轨道都变为活跃,这里“MediaRecorder 并不会触发 ondataavailable...这里有一种探索方法: // 如果视频流活跃,停止音频流 // 如果音频流活跃,停止视频流(虽然不会发生,只是兜底) const startStreamActivityChecker = ()...这就是为什么 fix-webm-metainfo 在后面的迭代中,采用了复用 Blob 方式建立修复后 Blob,而不是直接使用 ArrayBuffer 建立 Blob 原因。...最大存储限制 这里引发一个问题“可用内存空间”与“可用磁盘空间”是如何界定?如果计算?想到这里,又引发思考,如果可用内存空间非常大,会造成什么问题?

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完蛋,事务怎么生效?

,居然生效,后来排查了一下,复习了一下各种事务失效场景,想着不如来一个总结,这样下次排查问题,就能有恃无恐了。...Bean注解信息,然后利用基于动态代理技术AOP来封装了整个事务,理论上想调用private方法也是没有问题,在方法级别使用method.setAccessible(true);就可以,但是可能...由下面的图我们可以看出,CheckedException,列举了几个常见IOException IO异常,NoSuchMethodException没有找到这个方法,ClassNotFoundException...1; } 调用之后,发现事务失效,一个更新另外一个没有更新: [{"id":1,"name":"李四","age":12},{"id":2,"name":"王五","age":11}] 为什么会这样呢...,但是保证所写均经过实践或者查找资料。

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完蛋,事务怎么生效?

前言 事务大家平时应该都有写,之前写事务时候遇到一点坑,居然生效,后来排查了一下,复习了一下各种事务失效场景,想着不如来一个总结,这样下次排查问题,就能有恃无恐了。...中主要是用放射获取Bean注解信息,然后利用基于动态代理技术AOP来封装了整个事务,理论上想调用private方法也是没有问题,在方法级别使用method.setAccessible(true)...return 1; } 调用之后,发现事务失效,一个更新另外一个没有更新: [{"id":1,"name":"李四","age":12},{"id":2,"name":"王五","age":11}] 为什么会这样呢...,但是保证所写均经过实践或者查找资料。...剑指Offer全部题解PDF 2020年写了什么? 开源编程笔记

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为什么推荐另外2种快速传几百G文件方法!

引言 是@程序员小助手 Rman,昨天看到一个题目,说在两台PC之间快速传几百G文件,有没有什么好办法。 考虑到操作系统平台,有Windows,Linux,MaxOS,这些都有差异。...参看 两台电脑之间如何快速传输几百G文件?-两台,传输,文件,电脑 ? 这里说说为什么推荐另外2种。 一个是网络存储。...为什么推荐,因为pandownload被举报,开发者收监,百度名声臭不可救药。所以推荐。 国外网速,你我都是知道。 还有一个是,软件共享。 有人说这很简单啊,局域网有QQ,不就行了?...或者用比较老飞秋,传输起来都是贼快吗? 可是你有没有考虑到,如果是Windows要传输给苹果笔记本,或者Linux发行版要传输给Windows,这些软件有没有跨平台应用呢?...回答发出后,有不少网友回复说, “直接拔下来硬盘,接到新主机上。新主机启动,挂载为新磁盘,立马可用!” 这个也是经不起推敲

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为什么需要消息队列,及使用消息队列好处?

一、消息队列特性 业务无关,一个具有普适性质消息队列组件不需要考虑上层业务模型,只做好消息分发就可以了,上层业务不同模块反而需要依赖消息队列所定义规范进行通信。...性能,这个不必多说了,消息队列吞吐量上去了,整个系统内部通信效率也会有提高。 二、为什么需要消息队列?...3)任务处理类系统,先把用户发起任务请求接收过来存到消息队列中,然后后端开启多个应用程序从队列中取任务进行处理。 三、使用消息队列有什么好处?...如果直接搞垮还是比较好结果,至少是前面的玩家确实登录上去了并且可以正常游戏,后面的玩家登录上。...所以,这种情景下,一个介于逻辑节点和db节点之间缓存节点就是理所当然事情了。这个缓存节点其实很多时候也可以看作是一个更复杂消息队列节点。 四、为什么需要分布式?

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为什么试试神奇3407呢?

一、收敛不稳定性首先选取500个随机种子在CIFA 10数据集上进行实验,效果如下图所示: 图1显示是模型训练过程中准确率趋势,实线表示超过500个种子平均值,深红色区域对应一个标准偏差,浅红色对应最大值和最小值...图2显示是超过500个种子CIFAR 10最终验证精度柱状图和密度图。模型在25个epoch后准确率就不增加了,说明训练收敛了。...因此,第一个问题答案为:随机种子不同导致模型效果分布是类似正态集中。...然而,0.5%准确率提高在CV领域已经可以算是很明显提升了。第三个问题答案是复杂:在某种意义上,是的,使用预处理模型和较大训练集可以减少种子选择引起变化。...(torch.rand(1))输出为:tensor([0.6995])tensor([0.6995])正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文,快来和我瓜分大奖!

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为什么同样代码就是跑起来,同事却能跑起来?

不知道小伙伴们有没有遇到过标题问题,明明同样一套代码,在自己本地就是运行起来,或者说在本地只改了一个无关痛痒代码,看上去人畜无害,结果就报各种乱七八糟错误,但是同事却能运行好好。...这种情况下其实你们代码版本是不一样,并不是标题提到一样代码,但是很多时候自己内心会以为代码是一样。...还有就是对方运行效果可能是缓存数据,可以清除一下对方缓存,maven 缓存,浏览器缓存等所有可能有缓存地方,然后再次运行,确保在对方环境下是真正能正确运行。 真的没改动代码吗?...还有一种情况就是自己本地的确实改动了部分代码,但是改动地方看上去是人畜无害,但是就是跑起来。...总结 反正跑起来肯定有原因,不是代码原因就是环境原因,一般经过上面几个方式排查,都能找到问题了,如果再不行,重新查询拉取代码库也未尝不是一个方法,当然如果实在解决不了,咨询前辈也是一个很有效方法。

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为什么BERT不行?

当然了,bad case分析这块也聊了很多,多分析能发现其中端倪,知道模型需要什么,该怎么处理,再放一遍在这里,希望能好好阅读。...训练层面的分析 BERT训练其实挺多讲究,这里实验效果要保证对参数有一定要求,所以大家要多去观察训练过程暴露问题,训练过程其实就是要观测loss变化、验证集效果等问题,放置没学到、学飘了之类问题...类似的思路其实在这两篇文章里其实都有谈过: 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以,很多时候你需要可能是更多地挖掘数据,从日志,从更多渠道去找,这个可能比增强本身要好。...这里背后逻辑可以参考这篇文章: 心法利器[45] | 模型需要信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题,其实也就是一个经验问题了,多弄其实问题就会小很多,大家可以多去看各个论文使用超参,一般调差不多基本都不会有的...而文章本身输出并非是按照这个思路走,而是从一些大家经常问点深入来讨论,希望能从角度和风格来思考和回答问题。

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