var token = Guid.NewGuid().ToString(); client.Set(token, userInfo); （3）对应的UserInfo...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
我们这里说的编译任务是 MSBuild 的 Target。...虽然只有少部分，但确实有一些情况需要判断是否在 Visual Studio 中编译的时候才需要执行的编译任务，典型的如某些仅为设计器准备的代码。...BuildingInsideVisualStudio 的值为 True，所以实际上我们可以使用这个值进行判断。...我们可以在 Microsoft.NET.Sdk 中找到不少使用此属性的编译任务。...比如为了 IO 性能考虑的硬连接，在 Visual Studio 中即便打开也不会使用： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 <!
它提供了Map-Reduce编程范例的扩展，通过将较大的任务映射到分发给工作人员的一组小批量（Map）来解决批处理任务，并在每个小批量完成后组合结果（Reduce） 。...Spark处理Map的定向非循环图（DAG）减少计算管道，在整个DAG处理过程中保持数据在工作人员之间的分布。任务图在功能上定义，并且在优化DAG计算顺序之后懒惰地执行任务。...它支持本地（串行，线程，多处理，Loky）和分布式后端（Spark，Dask，Ray）。类似地调用分布式框架，在可能的情况下将数据分布在整个管道中。...Spark和Ray都可以在此任务中更好地使用附加节点，Spark的最大加速比为38％，Ray的最大加速比为28％，文档为0.64M。...10 Gb / s上的100 Gb / s将增加额外节点的好处，并改变测试后端之间的结果。与Ray相比，Dask特别会从100 Gb / s中受益更多。
echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
Ray的目标之一是使实践者能够将运行在笔记本上的原型算法转换成高效的分布式应用程序，该应用程序可以高效地在集群上运行(或者在单一的多核机器上)，而且代码的额外行数相对较少。...例如，为了避免等待缓慢的工作人员） 在共享可变状态下运行的任务（例如，神经网络权重或模拟器） 支持异构资源（CPU，GPU等） 一个嵌套并行的简单例子。...Ray低级API Ray API的目标是自然地表达非常普遍的计算模式和应用程序，而不受像MapReduce这样的固定模式的限制。 动态任务图 Ray应用程序或作业中的基础基元是一个动态任务图。...这与TensorFlow中的计算图非常不同。而在TensorFlow中，一个计算图代表一个神经网络，并且在单个应用程序中执行多次，在Ray中，任务图代表整个应用程序，并且只执行一次。...这出现在机器学习中的多个上下文中，其中共享状态可以是模拟器的状态，神经网络的权重或完全不同的东西。Ray使用actor抽象来封装多个任务之间共享的可变状态。
在 60 节点，Ray 可以达到超过每秒 100 万个任务的吞吐量，并线性地在 100 个节点上超过每秒 180 万个任务。...Driver 在第一个节点提交了 100K 任务，由全局调度器平衡分配给 21 个可用节点。 对象存储性能。...RL 应用 我们用 Ray 实现了两种 RL 算法，与专为这两种算法设计的系统进行对比，Ray 可以赶上甚至超越特定的系统。...除此之外，每个任务的存储谱系需要执行垃圾回收策略，以在 GCS 中限制存储成本，这个功能目前正在开发中。 当 GCS 的消耗成为瓶颈时，可以通过增加更多的碎片来扩展全局调度器。...未来Ray会如何发展，是否真的能够实现它在开发之初的目标：取代Spark，AI前线将持续关注报道。
Ray（高性能分布式执行框架）的其中一个目标是使从业者能够将一个运行在笔记本电脑上的原型算法，用相对较少的代码行使之成为一个高性能的分布式应用程序并在集群（或多个单核机器）上高效运行。...目前的分布式系统中缺少以下功能（在各种组合中）： 支持毫秒级任务和每秒数百万个任务 嵌套并行（任务内并行任务，例如，超参数搜索内部的并行模拟）（见下图） 在运行时动态确定任意任务依赖关系（例如，为了避免等待缓慢的工作人员...这与TensorFlow中的计算图非常不同。在TensorFlow中，一个计算图代表一个神经网络，并且在单个应用程序中执行多次，而在Ray中，任务图代表整个应用程序，并且只执行一次。...箭头表示任务取决于对象或任务创建对象。 任意的Python函数都可以作为任务执行，并且可以任意地依赖于其他任务的输出。这在下面的例子中说明。 # 定义两个远程函数。...这出现在机器学习中的多处上下文中，其中共享状态可以是模拟器的状态、神经网络的权重、或完全其他的东西。Ray使用actor抽象来封装多个任务间共享的可变状态。
Driver可以主动绕过全局调度器给Slave发送Actor调用任务（此处设计是否合理尚不讨论）。Slave只能接收全局调度器分配的计算任务。...1. ray.init() 在PythonShell中，使用ray.init()可以在本地启动ray，包括Driver、HeadNode（Master）和若干Slave。...如果任务对象的依赖（参数）在本地的ObejctStore已经存在且本地的CPU和GPU计算资源充足，那么本地调度器将任务分配给本地的WorkerProcess执行。...本地调度器收到任务对象后（来自本地的任务或者全局调度分配的任务），会将其放入一个任务队列中，等待计算资源和本地依赖满足后分配给WorkerProcess执行。...该任务被Driver直接分配到创建该Actor对应的本地执行器执行，这个操作绕开了全局调度器（Worker是否也可以使用Actor直接分配任务尚存疑问）。
关键字：神经反馈；耶克斯-多德森定律；人类绩效；边界回避任务；脑电 唤醒程度会影响个体在感觉运动任务中的表现，通过调节唤醒程度，可以改善个体的任务表现。...在BAT任务中，被试需要在规定的红色方框范围内操纵虚拟飞机，若飞机超过边框范围则任务失败。 本研究中，采用闭环神经反馈系统，关注神经反馈是否可以改善BAT中的任务表现（见图1C）。...安静条件指个体在完成飞行任务过程中，耳机中不输出任何声音反馈。伪反馈条件下，将BCI转换的信号与自回归(Autoregressive, AR)模拟信号进行线性组合，构成伪反馈条件下的音频材料。...被试在完成简单飞行任务的过程中记录10分钟的脑电信号，基于脑机接口技术，将该信号进行解码，以实时测量个体的唤醒程度。将解码后的信号生成BCI反馈条件下的声音刺激。...实验者要求被试尽可能的降低自己的唤醒程度。 (B)在阶段1过程中，个体需要在40分钟内完成至少66%的简单任务才可以进行阶段2实验。
作为近年流行的开源高性能分布式执行框架，Ray 开源社区每月会举办 Bay Area monthly Meetup，为大家分享作为社区的重要组成部分，其他用户是如何使用 Ray 的，以及每次新版本的发布社区团队都带来了哪些新功能...Filip 也在此次的分享中，介绍了 Towhee 与 Ray 之间的合作与共创。...在分享中， Filip 为海内外的开发者分享了 Milvus 和 Towhee 的技术背景与解决方案，以及我们是如何有机结合 Towhee 和 Ray 的使用。...Filip 提到我们为什么要在 Ray 内核上运行，一方面是能够轻松地将某些特定计算量较大的 Operator 模块分配给外部机器，保持这些特定 Operator 模块的稳定状态；另一方面也可保持当前...分享的最后，Filip 也提到了两者结合目前遇到的一些挑战，也希望对 Ray 和 Towhee 感兴趣的活跃开发者们可以积极参与社区贡献！
♣ 题目部分 在Oracle中，为何SYSTEM用户可以将V$SESSION的查询权限赋权给其他用户而SYS用户却不可以？ ♣ 答案部分 答案：现象如下，难道SYSTEM比SYS用户的权限更大吗？...Oracle选择访问对象的顺序原则是先SCHEMA后PUBLIC。所以，对于SYS用户而言，他查询V$SESSION视图其实是查询的系统底层表SYS.V$SESSION。...对于系统底层表，是不能直接做赋权操作的。所以，SYS用户在将该视图赋权给其他用户的时候就会报错。...而对于SYSTEM用户而言，他查询V$SESSION视图其实是查询的PUBLIC这个特殊用户下的公共同义词，而公共同义词是可以做赋权操作的。...& 说明： 有关Oracle同义词的更多内容介绍可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2154285/ 有关Oracle数据字典的更多内容可以参考我的
引子 由于 Ray 支持对任务进行显式的资源约束，因此需要对所有节点的资源进行硬件无关的抽象，将所有资源归一化管理，以在逻辑层面对资源进行增删。...函数时指定任务使用多少该类别的资源，Ray 的调度器在调度该任务时，就会按照用户自定义的资源需求将其调度到特定的机器上去。...最简单的在实践中反而是统计最优的——对于每个任务找到符合资源约束的节点，随机选择一个，将任务调度过去。...在 Ray 的场景下，只有节点加入（增加资源），判断是否可调度（比较资源）、调度任务（减小资源）等操作，因此乘除操作是不需要的。...但是注释过去一年多了，现在代码中的策略仍然是对满足资源要求的节点集合随机选择一个节点，将任务调度过去。我猜其中有个可能的原因是在去中心化的调度决策下，一致性很难保证，随机选择反而能取得更好的性能。
为了实现这一点，Ray 将所有输入和输出存在基于共享内存的 Plasma 中；将所有状态存在基于 Redis 的 GCS 中，然后基于此进行去中心化的调度。...在调度时，需要找到满足任务资源约束的节点，将任务调度过去。 由于所有 Task 的输入存在分布式的内存存储 Plasma 中，因此将 Task 调度到某个节点之后，需要对所依赖的输入进行跨节点传输。...但如果有机器新加入集群，就可以试探这些 任务的资源需求是否能够被满足了。...SWAP：任务的分派是异步的，即 Ray 将一个处于 Ready 状态的任务分配给某个 Worker 后。...值得一提的是，在删除任务的时候，如果 removed_tasks 参数不为空指针，则将删除的任务放到里面。这样如果多次删除，可以将任务收集到一个数组中。
可以添加更多的工作人员来扩展Kafka Connect群集。.../{name}/config - 更新特定连接器的配置参数 GET /connectors/{name}/status - 获取连接器的当前状态，包括连接器是否正在运行，失败，已暂停等，分配给哪个工作者...}/status - 获取任务的当前状态，包括如果正在运行，失败，暂停等，分配给哪个工作人员，如果失败，则返回错误信息 PUT /connectors/{name}/pause - 暂停连接器及其任务，...你可以包括尽可能多的，但所有将在相同的进程（在不同的线程）执行。 分布式模式处理Work的自动平衡，允许您动态扩展（或缩小），并提供活动任务以及配置和偏移量提交数据的容错能力。...在分布式模式下，Kafka Connect将偏移量，配置和任务状态存储在Kafka topic中。建议手动创建偏移量，配置和状态的主题，以实现所需的分区数量和复制因子。
通过调用ray.put(image)，大型数组存储在共享内存中，所有工作进程都可以访问它，而不需要创建副本。这不仅适用于数组，还适用于包含数组的对象(如数组列表)。...当工作人员执行f任务时，结果再次存储在共享内存中。然后，当脚本调用ray.get([…])时，它创建由共享内存支持的numpy数组，而无需反序列化或复制值。...状态通常封装在Python类中，Ray提供了一个参与者抽象，这样类就可以在并行和分布式设置中使用。...前缀计数存储在actor状态中，并由不同的任务进行更改。 本例使用Ray使用3.2秒，使用Python多处理使用21秒，使用串行Python使用54秒(在48个物理核心上)。...在本例中，我们将pool.map进行比较，因为它提供了最接近的API比较。在本例中，应该可以通过启动不同的进程并在它们之间设置多个多进程队列来获得更好的性能，但是这会导致复杂而脆弱的设计。
您可以创建自定义的数据列表以添加到每个记录单或特定的帮助主题，以便客户在创建记录单时从中进行选择。自定义字段、表单和列表可以添加到创建的每个web问题中，或者仅在选择特定帮助主题时显示。...5、代理避碰：票证锁定机制允许工作人员在响应期间锁定票证，以避免冲突或双重响应。 避免多个代理同时对同一个票据做出响应！您可以设置锁在票证上的保留时间。...当一张票被锁定时，其他工作人员在锁过期之前不能对该票作出响应。 6、分配、转移和推荐：在部门之间转移票据，以确保由正确的代理人处理，或者将票据分配给特定的代理人或代理人团队。 ...在转移或分配给部门/代理时，引用记录单以维护对记录单的仅查看访问权限。票证可以在到达时由帮助主题或部门自动分配，但如果需要重新分配呢？没问题！您可以将票重新分配给代理或代理团队，或一起转移到其他部门。...任务可以与票证关联，也可以独立于帮助台。当任务与记录单相关时，这将防止在记录单中的所有任务完成之前关闭记录单。添加协作者以将外部用户包括到任务项中，同时将它们与票证线程和内容分开。
ray.put(image)，大型数组存储在共享内存中，并且可以由所有工作进程访问，而无需创建副本。...这不仅适用于数组，也适用于包含数组的对象（如数组列表）。 当工作人员执行f任务时，结果将再次存储在共享内存中。然后，当脚本调用时ray.get([...])...前缀计数存储在actor状态中，并由不同的任务进行变异。 本例将3.2S与Ray，21S与Python多重处理，和54S具有串行的Python（48个物理内核）。 该Ray的版本如下所示。...基准3：昂贵的初始化 与前面的示例相比，许多并行计算不一定要求在任务之间共享中间计算，但无论如何都要从中受益。当初始化状态昂贵时，甚至无状态计算也可以从共享状态中受益。...差异包括以下内容： Ray专为可扩展性而设计，可以在笔记本电脑和集群上运行相同的代码（多处理仅在单台机器上运行）。 Ray工作负载会自动从计算机和进程故障中恢复。
在这项工作中，我们提出了一个模型，可以通过胸部 X 光片自动检测肺炎，其准确率甚至超过了放射科医师。...为了评估放射科医师的表现，我们请来了四名执业学术放射科医师，让他们对 ChestX-ray14 中的 420 张图像进行标注。...然后让其他医师进行投票，以此来衡量这些医师的表现，接着我们用同样的方法来测试模型的表现。 我们发现该模型在敏感性和特异性肺炎的检测任务上的表现超过了放射科医师。...为了将CheXNet 与之前的同类工作进行比较，我们对 ChexNet 进行了简单的修改，以检测 ChestX-ray14 中的所有 14 种疾病，结果我们在这 14 种疾病的诊断表现上都超过之前已公布方法的最好成绩...对于训练集中的单个示例，我们优化二元交叉熵损失 其中 p(T = i|X) 是网络分配给标签 i 的概率。
队列中的消息一旦消费，就会消失，因此任务是不会被重复执行的。 ?...在这种情况下，如果您杀死工人 我们将丢失正在处理的消息。我们也会失去所有 发送给该特定工作人员但未发送的消息 尚未处理。 但是我们不想丢失任何任务。...消费者告诉RabbitMQ已经收到了特定的消息，处理后，RabbitMQ可以自由删除它。...RabbitMQ消息传递模型中的核心思想是生产者 从不直接将任何消息发送到队列。...并行方式：将注册信息写入数据库后，发送邮件的同时，发送短信，以上三个任务完成后，返回给客户端，并行的方式能提高处理的时间。 ?
在执行这些任务时，你还希望尽可能多地使用底层硬件，以便获得更高的速度。Python 代码的并行化可以实现这一目标。...在这种情况下，基于线程的并行化可以将一些工作转移到后台。然而，CPython 实现的全局解释器锁（GIL）阻止了字节码在多个线程中同时运行。 下面示例中的函数模拟了复杂计算（旨在模拟激活函数）。...multiprocessing 模块中的 Pool 类，能自动将输入划分为若干个子集，并将这些子集分配给多个进程。...用装饰器 @ray.remote 装饰一个普通的 Python 函数，从而实现创建一个 Ray 任务。这个操作可以在笔记本电脑 CPU 核之间（或 Ray 集群）实现任务调度。...并行化的代码通常会带来一些开销；并行化的好处在较大的业务中更明显，而不是在本文中的简短计算中。 特别是在处理典型的基于人工智能的任务时，你必须对你的模型进行重复的微调。
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