文章目录 使用RabbitMQ异步执行业务 1.导入依赖 2.编写RabbitMQ配置文件 3.编写RabbitMQ配置类 4.设置Return和Confirm机制 5.将消息发送到交换机...7.登录成功 8.找回原用户名 9.更新root用户密码 10.用root用户登录 11.删除newadmin用户 12.成功找回root用户，非常非常的nice~ 我的学习论坛 使用RabbitMQ异步执行业务...使用RabbitMQ实现异步更新文章浏览量，提升阅读文章时的响应速度。...从直接更新数据库耗时450ms到异步更新数据库耗时50ms，明显提升接口性能，非常的nice~ RabbitMq忘记用户名和密码怎么办？...(http://huangjunjie.vip:66) 文章链接(使用RabbitMQ异步执行业务):http://huangjunjie.vip:66/blog/read/66incxp18s5nfhqgwt
原因：因为wx.request是一个异步的请求，所以数据请求的同时，可以继续向下执行函数。...所以这里值还没有赋值上就开始打印了变量的值 比如：以下代码在执行的时候 this.updateData()和 this.updateState()不会分先后，可能先执行前者，可能先执行后者。...如果先执行后者的话就先打印list数组了，那么这个时候因为前者是请求数据的，还未执行呢就已经打印list数组了，那么这个时候拿到的肯定是一个空数组。...这样得到的结果往往是不正确的，于是找方法发现了ES6 的promise promise的用法为： const promist = new Promise(function(resolve,reject){ if(/*异步操作成功...当然这种方法是不可取的，最好的办法就是用promise来解决这种异步操作
[源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(16) --- 使用异步执行实现批处理 RPC 0x00 摘要 0x01...本文介绍如何使用异步执行操作来实现批处理 RPC，大家可以学习到PyTorch对参数服务器一个新的实现方式。...0x01 前言 1.1 先决条件 本文的先决条件如下： PyTorch 分布式概述 分布式 RPC 框架入门 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 RPC 异步执行装饰器 本教程演示了如何使用@rpc.functions.async_execution...从 v1.6.0 开始，PyTorch 通过引入两个新概念来解决这个问题： torch.futures.Future 封装了一个异步执行，同时也支持安装回调函数。...除了减少被调用者的空闲线程数量外，这些工具还使批处理 RPC 处理更容易、更快。
多主复制最大问题：可能发生写冲突，必须解决之。 如两个用户同时编辑wiki，如图-7。用户1将页面标题从A-》B，且用户2同时将标题从A-》C。每个用户的更改都成功提交到本地主节点。...但当异步复制到对方时，发现存在冲突。正常的主从复制则不会出现此问题。...3.2.1 同步与异步冲突检测 若为主从复制数据库，第二个写请求将： 被阻塞直到第一个写完成 或被中止，强制用户必须重试 多主节点的复制模型下，这两个写都是成功的，且只能在稍后时间点才能异步检测到冲突，...但这样会失去多主的优点：允许每个主节点独立接受写请求。所以，若确实需要同步冲突检测，应考虑使用单主节点的主从复制！...3.2.2 避免冲突 处理冲突的最理想策略：避免它们，若应用层能保证对特定记录的所有写请求都通过同一主节点，就不会冲突。
mountedRef = useMountedRef(); //useState直接传入函数的含义是：惰性初始化，所以要用useState保存函数，不能直接传入函数 //页面加载时函数就已经了执行一次...error: Error) => { setState({ error: error, stat: "error", data: null }); }, []); //run用来触发异步请求...promise.then) { throw new Error("请传入Promise类型数据"); } //每次调用时把函数保存下来 而不是执行函数体内部的代码
北美团队还在睡梦中，亚洲工程师被迫等待6.2小时才能启动协同处置（Alchemy全球故障报告）。去中心化架构竟成了协同效率的枷锁。 3....DAO的链上执行引擎 治理决策必须穿透人机边界，形成提案→验证→执行的原子闭环。当投票通过瞬间，拨款、合约部署等动作应如齿轮啮合般自动触发，将人类协商耗能转化为确定性输出。...工具选型：能力拼图的诞生当行业站在范式转换的临界点，新一代协作工具需承载四大使命： flowchart LRA[版本时空胶囊] --> B[节点自主神经]C[链上执行引擎] --> D[左移安全护城河...ZK-Rollup技术的普及，区块链团队面临智能合约版本混乱、节点运维协同低效及DAO治理异步三大痛点。...技术背书） ⚠️ 劣势： 私有链定制起价$8万/年 亚洲时区技术支持响应>4小时 板栗看板区块链模块 - 轻量化DAO协作引擎✅ 优势： 可视化治理看板：自动同步Snapshot投票进度，联动多签钱包执行决议
-- 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略 --> 处理完，主线程再拿返回结果。 4、CountDownLatch 在子线程中，一定要保证被调用到 countDown()。...而且用了CountDownLatch 进行同步操作，来保证主线程获取结果时，所有子任务处理完毕。 如果我们用其他方式时可以不用这两步。 先说线程池 +Callable + Future的方式。...二、Future就是对于具体的Runnable或者Callable任务的执行结果进行取消、查询是否完成、获取结果。必要时可以通过get方法获取执行结果，该方法会阻塞直到任务返回结果。...循环获取的时候，假如你第二个任务用时最长，那他在for循环的第二次时候，等半天才接着处理其他的。 这个问题呢，可以优化。
并在Alchemy上评估了一对功能强大的RL方法，并对这些方法进行了深入分析。结果清楚地表明，Alchemy作为元RL的挑战性基准提供了验证。 ?...Alchemy旨在提供两全其美的体验。 Alchemy是在Unity中实现的单人视频游戏。玩家可以看到桌子上的第一人称视角，桌子上有许多物体，包括一组彩色的石头，一组装有彩色药水的盘子和一个中央大锅。...熟练的演奏者必须执行一组有针对性的实验，以发现当前化学反应的原理，并使用这些实验的结果来指导战略行动序列。在多轮Alchemy中学习如何做到这一点，正是meta-RL的挑战。 ?...Alchemy具有“有趣”的结构，从某种意义上讲，它涉及潜在的因果关系组成的集合，并且需要策略性实验和动作排序。但是Alchemy的结构也是“可访问的”，因为游戏级别是根据明确的生成过程创建的。 ?.../dm_alchemy[examples] Once dm_alchemy is installed, to instantiate a dm_env instance run the following
业务特点Catalyst 整合了来自包括 Salesforce、Mixpanel、 PostgreSQL 等不同来源的海量数据，并将其纳入 Catalyst 生态系统中进行处理、分析并生成可参考执行的数据洞察...时序型数据是 Catalyst 最重要和最棘手的数据类型之一。能处理这一类型的数据，也是 Catalyst 团队数据库选型的重要需求之一。...Spark 层组合数据对象，执行预计算，确保数据有意义。数据服务层存储所有预处理过数据以供客户查询。...新的解决方案必须能够处理这种情况。高可用。Catalyst 需要对他们的客户作出敏捷的反应。维持系统运行是 Catalyst 的首要任务。一旦 Catalyst 宕机，客户往往几十秒内就会投诉。...但考虑到有如此多的数据处理在流中进行，要在整个系统中保持数据强一致性是非常困难的。因此 Catalyst 可以接受最终一致性 （Eventual Consistency）。
其中大多数都是为 Catalyst 框架(版本20.08)定制的，并且可以在 pytorch-toolbelt 中使用。 不要重新发明轮子 ?...有很多选择: Catalyst，PyTorch-Lightning，Fast.AI，Ignite 等等。...还有更先进的基于云计算的解决方案，比如 Weights&Biases, Alchemy, 和 TensorBoard.dev，这使得在多台机器上监视和比较训练会话变得更加容易。...当使用 Tensorboard 时，我通常会记录一组度量: 学习率和其他可能会改变的优化器参数(动量，权重衰减等) 花费在数据预处理和模型内部的时间 训练和验证的损失(每个批次和每个epoch平均)...建议4ー把每个epoch最好和最差的批次可视化，它可以给你无价的洞察力 给 Catalyst 用户的Tip: 使用可视化回调的例子在这里: https://github.com/bloodaxe/Catalyst-inria-segmentation-Example
RDD 没有 Schema 信息 RDD 可以同时处理结构化和非结构化的数据 SparkSQL 提供了什么?...和 RDD 不同, SparkSQL 的 Dataset 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码 也就是说,...首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化 Catalyst 为了解决过多依赖...Spark 会通过一些 API 接受 SQL 语句 2.收到 SQL 语句以后, 将其交给 Catalyst, Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划等 3.Catalyst 的输出应该是...列值裁剪 Column Pruning, 在谓词下推后, people 表之上的操作只用到了 id 列, 所以可以把其它列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度 还有其余很多优化点, 大概一共有一二百种
Catalyst是一个开源的.NET库，专为自然语言处理任务设计，旨在为.NET开发者提供一个简单而强大的工具集。...无论是处理简单的文本分类，还是构建复杂的对话系统，Catalyst都能提供灵活而高效的解决方案。...文本处理基础 在进一步使用之前，我们需要掌握文本处理的基本技能，包括文本加载、分词、词性标注和清洗。这些操作是所有NLP任务的基础。 文本加载与分词 Catalyst提供了便捷的工具来加载和分词文本。...AveragePerceptronEntityRecognizer 利用平均感知机（Average Perceptron）算法来训练和执行实体识别任务。...AveragePerceptronEntityRecognizer 利用平均感知机（Average Perceptron）算法来训练和执行实体识别任务。
在测试过程中，我发现不同浏览器对系统语言列表的处理方式各不相同，这在前端开发中是一个常见的挑战。...它可以解决一些之前无法处理或处理起来比较困难的动画异常。...framework outside of SwiftUI[6] 这篇文章的基础上，Matthaus Woolard 进一步探讨了将观察封装进 AsyncStream 的可能性，以将 Observation 整合到异步编程模型中...，并通过异步循环来迭代变化。...有多少应用使用了 Mac Catalyst 和 SwiftUI，相比之下又有多少是使用 AppKit 的？
为简单起见，我们将在 Alchemy 上使用免费帐户(如果你还没有 Alchemy 帐户，请点击在此处免费注册），这是一个区块链开发平台和 API，允许我们与以太坊链进行通信，而无需运行我们自己的节点。...当你正在创建帐户时，或者如果你已经有帐户，请确保切换到右上角的“Goerli 测试网络”（这样我们就不会处理真钱）。...save-dev hardhat 第 8 步：创建 Hardhat 项目 在我们的 hello-world 项目文件夹中，运行： npx hardhat 然后，你应该会看到一条欢迎消息和用于选择你想要执行的操作的选项...string public message; // 与许多基于类的面向对象语言类似，构造函数是一种特殊函数，仅在合约创建时执行。 // 构造函数用于初始化合约的数据。...第 11 步：将 Metamask 和 Alchemy 连接到你的项目 我们已经创建了一个 Metamask 钱包、Alchemy 账户，并编写了我们的智能合约，现在是时候连接这三者了。
在框架的顶层，构建了特定针对关系查询处理(例如，表达式(expressions)，逻辑查询计划(logical query plans))的库，也有一系列的处理不同层次查询执行的规则。...Catalyst会将规则分组，在达到稳定点之前会一直执行当前组的规则，fixed point的意思也就是在使用当前组的规则树不会再变化了。...物理计划还可以执行基于规则的物理优化，比如将列裁剪和过滤操在一个Spark的Map算子中以pipeline方式执行。此外，它可以将逻辑计划的操作下推到支持谓词或projection 下推的数据源。...因为Spark SQL通常操作的是内存数据集，意味着处理是CPU-bound型的，因此我们希望支持代码生成以加快执行速度。尽管如此，代码生成引擎通常很难构建，实际上与编译器相当。...这引入了大量的分支和虚拟函数调用，从而减慢了执行速度。
HyperLogLog 算法回顾 答案其实就在 HyperLogLog 算法本身，Spark 通过 partition 分片执行 MapReduce 实现 HLL 算法的伪代码如下所示： Map （每个...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分...下图所示为 spark-alchemy 处理 initial aggregation (通过 hll_init_agg), reaggregation (通过 hll_merge) 和 presentation...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
Catalyst优化 我们在之前的课中已经讲解了SparkSQL Catalyst优化器的主要作用和核心工作流程。...这里特别需要提醒的一点是：一个逻辑计划(Logical Plan)经过一系列的策略处理之后，可以得到多个物理计划(Physical Plans)。...而不需要查询引擎去考虑每个operator具体的一些处理逻辑，比如数据类型等。 Vocano Iterator Model也因此成为了数据库SQL执行引擎领域内过去30年中最流行的一种标准。...虽然说，现代的编译器已经对虚函数调用进行了大量的优化，但是该操作还是会执行多个CPU指令，并且执行速度较慢，尤其是当需要成百上千次地执行虚函数调用时。...编译器通常可以自动对for循环进行unrolling，并且还会生成SIMD指令以在每次CPU指令执行时处理多条数据。
访问表的表项是顺序执行的，即数据包到来时，首先看它是否是受第一条表项约束的，若不是，再顺序向下执行；如果它与第一条表项匹配，无论是被允许还是被禁止，都不必再执行下面表项的检查了。...如果你在使用IGRP或EIGRP，路由再分配通常是自动执行的。 4、什么是管理距离？ 管理距离是指一种路由协议的路由可信度。...这些网络模块和广域网接口卡既能够支持异步，也能够支持同步。支持的最大异步速率均为115.2Kbps，最大同步速率均为128Kbps。 3、WIC-2T与WIC-1T的电缆各是哪种？...21、Catalyst? 6000交换机和Catalyst? 6500交换机有何区别？6000交换机是否可以升级到6500交换机？ Catalyst?...22、Catalyst3508G是否也可以同Catalyst3524一样采用菊花链堆叠模式？ 完全可以。
4. spark 1.6.0诞生了Dataset和SparkSession Spark 1.6的时候也是有了重大调整，增加了Dataset的概念,类似RDD，在享受Spark SQL执行引擎性能优化的同时允许用户使用自定义对象和...这个是Spark 流处理发展的主要方向，底层是基于Spark SQL 和 Catalyst 优化器，让用户像使用静态Dataset开发离线处理任务一样使用流Dataset开发流处理业务，这个就是依赖于Catalyst...从自Spark 2.x依赖的更新状态来看，Spark SQL及Catalyst 优化器已经成为Spark框架努力的方向，主要体现在： 1)....Spark SQL和Structured Streaming处理的是结构化数据，非结构化数据，还是需要Spark Core和Spark Streaming进行解析处理。...Structured Streaming 的功能还不够完善，限制颇多，比如多流join之后不能聚合等，所以Spark Streaming的给用户以灵活处理的接口还是有用武之地的。
这节课继续讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten，以及Spark SQL的Join策略选择。...Spark SQL的关联 你大概从茫茫多的网上博客中可以看到Spark SQL支持的Join有哪几种？...尽管 NLJ 的实现方式简单、直观、易懂，但它的执行效率显然很差。...SparkSQL的优化器 Catalyst优化器 Catalyst优化器，主要用来创建并优化执行计划，包含：创建语法树并生成执行计划、逻辑阶段优化和物理阶段优化。..., 从而优化处理速度 由逻辑执行计划生成物理计划,从而生成RDD来运行 Tungsten 有一段时间，Tungsten被称为Spark有史以来最大的改动。
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
云直播
