signal |= (1<<(sig-1)); else return -EPERM; return 0; } // 结束会话，给该会话的所有进程发SIGHUP信号,因为子进程会继承父进程的...= pid) continue; // 根据pid找到父进程，设置子进程退出的信号 task[i]->signal |=...if (task[i] && task[i]->father == current->pid) { // 子进程的新父进程是进程id为1的进程...= current->pid) continue; // pid大于0说明等待某一个子进程 if (pid>0) { //...不是等待的子进程则跳过 if ((*p)->pid !
.") } 这里我们采用分批次启动子协程的方法，每次通过 wg.Add() 函数设置当前批次启动的子协程数量，另外需要注意的是 wg.Wait() 函数最好和 wg.Add() 函数配对使用，否则可能会引起....") } 在这段代码中，我们先通过 context.WithCancel 方法返回一个新的 cxt 和 cancelFunc，并且通过 context.Background() 方法传入父 Context...然后我们在一个 for 循环中依次启动子协程，并且只有在 atomic.LoadInt32(&num) == int32(total)（所有子协程执行完毕）时调用 cancelFunc() 方法撤销对应子...注：cxt.Done() 方法返回一个通道，该通道会在调用 cancelFunc 函数时关闭，或者在父 context 撤销时也会被关闭。...相应的，在调用 <-cxt.Done() 等待子协程执行结束时，如果没有调用 cancelFunc 函数的话它们会等待过期时间到达自动关闭，不过我们通常还是会主动调用 cancelFunc 函数以便更好的控制程序运行
副产品和批次编号字段的状态变为只读。 2. 按下按钮 分解订单以生成子订单。 系统将拆分订单，并且在保存订单时，将过账副产品的收货和批次。将过账子订单，并将副产品作为子订单的组件发货。...在该树控制中将显示含临时子订单编号的节点。 5. 拆分订单（父订单）的状态现在应该是 分解。按下订单状态旁的 状态 按钮以获取更多详情。 6. 选择 返回。 7. 双击子订单上的拆分层次结构。...显示子订单表头。 8. 保存订单。 将保存父订单、拆分关系和子订单。更新生产订单后，将自动过账副产品的收货和发货。 9. 针对此订单再次启动事务 CO02 。拆分关系树应显示在订单表头屏幕上。...子订单编号应该在拆分关系树中进行填充。 记录子订单编号：_____________________。 10. 单击拆分关系树中的子订单编号。应显示相应的子订单。 11....拆分时，将计算执行拆分工序前的计划成本，并将其按比例过账到副产品批次中。要检查此信息，请选择 (NWBC: 更多…®)转到 ®成本 ®项目明细。 12.
inode 为 1）下的所有entry，依次遍历，根据其 inode 获取其元数据信息，如果发现其是目录，就递归扫描，否则就分别请求 redis 拿其各个维度的元数据，拼装成一个 entry 的结构，作为父目录的...同一个批次数据产生与处理肯定是无法并行的，能并行的只能是未请求回来元数据的的批次与待序列化的批次。...同时考虑到构造批次的速度慢于序列化批次的时间，所以我们还可以给源端加上并发。源端同时序列化多个批次来减少序列化端的等待时间。...我们可以看着下图，模拟一下流程，假设我们当前源端并发度为 2，那么首先 1 号协程 2 号协程会同时分别构建批次 1，批次 2，而序列化端与在等待批次 1 是否构造完毕，一旦 1 号协程构造完毕批次 1...同样的情况也可能出现在子目录上，所以需要在遍历到子目录的时候将父目录的 nlink++。遍历完 entry 后nlink 也就全部重新计算完毕了。
不过各个批次之间，需要有一个等待操作，以保证开启下个批次前上个批次的脚本都执行完毕了，这就增大了复杂性。...释义) 按是否有 date 参数做下区分，有的话会将 date 参数给到远程实例的 fetch_log.sh 脚本，没有的话不传递这样就会使用当前日志文件了 从 while 循环结束时，通过 wait 等待最后一个批次的...ssh 执行完成，来保证所有连接都关闭了 ssh 并发的关键是批次控制，每个异步执行的 ssh 都将成为一个单独的子进程，通过 wait 等待子进程就可以完成批次的等待，不过这有一个前题 —— 并发脚本没有其它独立运行的子进程...，中间长长的一串就是机器实例，不会冲突 批次目录在该批次第一个实例进入循环后创建，开始新的批次前等待上一个批次全部子进程结束 (wait) 的逻辑和之前一致 稍有不同的地方位于文件块合并处，wait 第一批次的时候...……以此类推，此时可以合并前一个批次是因为上个批次的进程已经全部 wait 到了，可以保证没有任何子进程在操作对应批次目录中的文件 合并文件的逻辑相对简单，就是遍历批次目录，将其中的文件块追加到最终的文件
，默认50ms，属于底层网络参数，基本不关注 reconnect.backoff.max.ms：重建链接的最大等待时长，默认1s，连续两次对同一个连接建立重连，等待时间会在reconnect.backoff.ms...max.block.ms 当消息发送者申请空闲内存时，如果可用内存不足的等待时长，默认为60s，如果在指定时间内未申请到内存，消息发送端会直接报TimeoutException,这个时间包含了发送端用于查找元信息的时间...batch.size 在消息发送端Kafka引入了批的概念，发送到服务端的消息通常不是一条一条发送，而是一批一批发送，该值用于设置每一个批次的内存大小,一个批次对应源码层级为ProducerBatch对象...Kafka希望一个批次一个批次去发送到Broker，应用程序往KafkaProducer中发送一条消息，首先会进入到内部缓冲区，具体是会进入到某一个批次中(ProducerBatch),等待该批次堆满后一次发送到...它的作用是控制在缓存区中未积满时来控制消息发送线程的行为。如果linger.ms 设置为 0表示立即发送，如果设置为大于0，则消息发送线程会等待这个值后才会向broker发送。
将大型模型拆分为连续层的块很简单，但由于层的输入和输出之间存在顺序依赖关系，因此，在 worker 等待前一台机器的输出用作其输入时，一个幼稚的执行可能会导致出现大量空闲时间。...这些等待时间块被称为「泡沫」（bubbles），即浪费了本可以由空闲机器来完成的计算。 图注：一个简单的流水线并行设置插图，其中，模型被垂直分成 4 个分区。...我们可以重用数据并行的想法，通过让每个 worker 一次只处理数据元素的一个子集，来降低产生时间泡沫的成本，从而使我们能巧妙地将新计算与等待时间重叠。...核心思想是，将一个批次拆分为多个微批次，每个微批次的处理速度都应该成比例地加快，并且每个 worker 在下一个微批次可用时立即开始工作，从而加快管道执行。...卸载是将未使用的数据临时卸载到 CPU 或不同设备之间，在需要时将其读回。幼稚的执行会大大减慢训练速度，但复杂的实现方式会预先获取数据，使设备永远不需要等待。
TASKCTL 设计思路 关系表达图形思路 TASKCTL 设计思路与传统设计思路相比，共同点是将作业节点化，而不同点是对主要控制策略信息依赖并行关系表达方式的不同，TASKCTL 未采用对依赖以简单节点属性方式描述...issubflow 是否为子流程 子流程是 TASKCTL 调度平台重要概念，它从信息内容上与普通流程没区别。唯一区别是：子流程能被其他普通流程调用。...子流程与模块本质区别在于：模块是流程的组成部分，而子流程不是调用流程的组成部分；子流程有自己独立的私有变量空间，而模块与调用流程具有同样的变量空间。...在流程总控文件中，该属性 Y 代表子流程；N 代表普通流程。 ctlbatch 业务批次规则 流程从头到尾运行一次，称之为一个批次。...通过设定流程批次命名规则，以便于更好的理解和划分业务流程的逻辑运行批次。在 TASKCTL 中，可以利用流程的 ctlbatch 属性来实现个性化的批次命名规则。
在日常开发中，我们经常遇到一些需要循环批处理的数据，如果处理完一个批次数据后再处理下一批次，这样对服务器是一种浪费，同时也让程序运行时间大大加长，那么如何在python中使用多进程呢？...p.start() #启动子进程 p.join() #当子进程运行完后再执行父进程 print 'Process end.'...构造进程池 当我们需要维持大量的子进程时，可以采用进程池的方式。它的好处是能够管理子进程的数量，统一管理子进程等等。...这个参数决定了同时执行子进程的数量，如果不指定则按照cpu数量设定。close方法指这个pool不再接收新的进程执行请求。join方法和单个子进程的join是一个效果。...else: break if __name__=='__main__': manager = multiprocessing.Manager() # 父进程创建
允许对已部分确认的生产订单进行拆分 允许进行拆分以将物料放入库存 拆分历史记录的可视化 支持对父订单和子订单的计划和实际成本进行有意义的比较 在父订单和子订单之间合理拆分计划成本 在拆分期间更新批次可追溯性...按相同物料拆分 父订单和子订单的物料相同。采用这种拆分方法，子订单是父订单的副本，可以进行扩展和更改。 可使用子订单中采用的工序复制已分配的组件、生产资源与工具以及触发点。...可采用父订单中的订单类型作为缺省值，并且可以在子订单中更改此缺省值。物料编号只能显示不能更改。 采用这种拆分方法，只能创建与父订单具有相同生产版本的子订单。...如果要在子菜单中包含不同的生产版本，则必须选择拆分方法按其他物料拆分。 2. 按其他物料拆分 子订单的表头物料与父订单不同。 使用这种拆分方法时，可以在物料编号字段中输入内容。...可使用与父订单不同的物料创建子订单。 使用新物料的物料单和工艺路线创建子订单。物料单和工艺路线的选择取决于批量或生产版本。 3. 按仓库拆分 到目前为止，使用工序制造的产品作为副产品放置在库存中。
linger.ms：指定每个批次可以等待的时间的最大值。默认是 0ms。 compression.type：指定是否对每个批次进行压缩，以及使用哪种压缩算法。默认是 none。...接收端（Broker） Kafka 的 Broker 在接收到 Producer 发送过来的批次后，不会把批次再还原成多条消息，而是直接将整个批次写入到磁盘中。...未刷新的缓冲写入 Kafka 在写入数据时，使用了一种未刷新（flush）的缓冲写入技术，即它不会立即将数据写入硬盘，而是先写入内存缓存中，然后由操作系统在适当的时候刷新到硬盘上。...当然，这种技术也有一定的风险，即如果操作系统在刷新数据之前发生崩溃或断电，那么内存中未刷新的数据就会丢失。...同步模式下，生产者会等待服务器刷新数据后再返回确认；异步模式下，生产者不会等待服务器刷新数据，而是立即返回确认。 7.
linger.ms：指定每个批次可以等待的时间的最大值。默认是 0ms。compression.type：指定是否对每个批次进行压缩，以及使用哪种压缩算法。默认是 none。...接收端（Broker）Kafka 的 Broker 在接收到 Producer 发送过来的批次后，不会把批次再还原成多条消息，而是直接将整个批次写入到磁盘中。...未刷新的缓冲写入Kafka 在写入数据时，使用了一种未刷新（flush）的缓冲写入技术，即它不会立即将数据写入硬盘，而是先写入内存缓存中，然后由操作系统在适当的时候刷新到硬盘上。...当然，这种技术也有一定的风险，即如果操作系统在刷新数据之前发生崩溃或断电，那么内存中未刷新的数据就会丢失。...同步模式下，生产者会等待服务器刷新数据后再返回确认；异步模式下，生产者不会等待服务器刷新数据，而是立即返回确认。7.
以节省数据库的性能开销，加快入库速度 scrapy-redis 分析 scrapy-redis 任务队列使用 redis 做的，初始任务存在 [spider_name]:start_urls里，爬虫产生的子链接存在...并且若任务队列中有任务时，爬虫会走断点续爬的逻辑，不会执行start_requests 那支持手动下发任务么 答：支持，按照 feapder 的任务格式，往 redis 里扔任务就好，爬虫支持常驻等待任务...batch_name="xxx", # 批次名字 batch_interval=7, # 批次周期 天为单位 若为小时 可写 1 / 24 ) #...mysql 中批量取出一批种子任务 下发到爬虫 爬虫获取到种子任务后，调度到 start_requests，拼接实际的请求，下发到 redis 爬虫从 redis 中获取到任务，调用解析函数解析数据 子链接入...redis，数据入库 种子任务完成，更新种子任务状态 若 redis 中任务量过少，则继续从 mysql 中批量取出一批未做的种子任务下发到爬虫 封装了批次（周期）采集的逻辑，如我们指定 7 天一个批次
如上图所示，线程1、线程2和线程5在删除（替换）旧数据前已经在使用旧数据，所以必须等待它们不再引用旧数据时才能对旧数据进行销毁，这个等待的时间就是 宽限期。...禁止抢占代表CPU不能调度到其他线程，CPU只能等待当前线程离开临界区（不再引用旧数据）才能进行调度。也就是说，如果CPU进行了一次调度，说明线程已经不再引用旧数据。...调用 synchronize_kernel() 同步销毁，等待宽限期过后，阻塞。...*old_fp = gbl_foo; gbl_foo = new_fp; spin_unlock(&foo_mutex); synchronize_kernel(); // 等待宽限期过后...如果CPU当前批次执行的函数列表不为空，那么就执行函数列表中的函数。 从上面的代码可知，每个CPU的当前批次要执行的函数列表必须等待全局批次数大于当前CPU的批次数才能被执行。
retryBackoffMs 当发生异常时发起重试之前的等待时间，默认为 100ms，可通过属性 retry.backoff.ms 配置。 batch.attempts() 该批次当前已重试的次数。...backingOff 后台发送是否关闭，即如果需要重试并且等待时间小于 retryBackoffMs ，则 backingOff = true，也意味着该批次未准备好。...timeToWaitMs send 线程发送消息需要的等待时间，如果 backingOff 为 true，表示该批次是在重试，并且等待时间小于系统设置的需要等待时间，这种情况下 timeToWaitMs...否则需要等待的时间为 lingerMs。 boolean full 该批次是否已满，如果两个条件中的任意一个满足即为 true。...其满足下面的任意一个条件即可： 该批次已写满。(full = true)。 已等待系统规定的时长。
target.tagName === 'LI') { alert(target.innerHTML); } }); DocumentFragement可以减少DOM操作 接口表示的是没有父节点的最小的文档对象...在DOM树中，文档片段会被替换为它所有的子元素。因为文档片段存在于内存中，并不在DOM树中，所以将子元素插入到文档片段时不会引起页面重绘(reflow)(对元素位置和几何上的计算)。...document.querySelector('.js-container'); const total = 5000, // 5000个li batchSize = 50, // 每一个批次执行...50个 batchCount = Math.ceil(total / batchSize); // 批次数 let batchDone = 0; // 已经完成的批处理个数 /** * 批次插入...doBatchAppend(); } /** * 平滑插入各个批次 */ function doBatchAppend() { if (batchDone < batchCount
所以这时候自定义的X不需要记录当前批次的开始位置和下一批次的开始位置两个值，只需要记录下一批次开始位置一个值即可，例如： public class BatchMeta{ public long...无论一个tuple重发多少次，它都在同一个批次里面，都有同样的事务ID；一个tuple不会出现在两个以上的批次里。一个批次无论重发多少次，它也只有一个唯一且相同的事务ID，不会改变。...tuple一致，它只能等待消息中间件恢复，也就是卡在那里无法再继续发送给bolt消息了，直至消息中间件恢复。...也就是说某个tuple可能第一次在txid=2的批次中出现，后面有可能在txid=5的批次中出现。这种情况只出现在当某一批次消息消费失败需要重发且恰巧消息中间件故障时。...这时，IOpaquePartitionedTransactionalSpout不是等待消息中间件故障恢复，而是先读取可读的partition。
我们向所有样品添加了唯一分子标识符（UMI），以解决扩增偏差。我们发现基因表达数据变异的主要来源是由基因型驱动的，但我们也观察到技术重复之间的巨大差异。...(Abstract) 使用kBET来评估常用的批次回归和归一化方法，并量化它们在保留生物变异性的同时消除批次效应的程度 ......bulk中都提到过这个问题 单细胞参考： 在harmony、不harmony，这是个问题这篇中我们着重讨论了harmony以及单细胞何时需要处理批次效应 在多分组单细胞测序数据第一层次未整合和整合分析对...在这里，我们进一步显示一名患者的摘要信息： kBET中的零模型（null model）包括随机排列批次标签以估计预期的拒绝率，而观察到的拒绝率使用实际的批次标签来测量批次效应引起的偏差 我个人理解就是非参数方法...后面的部分作者使用kBET来评估常用的批次回归和归一化方法，并量化它们在保留生物变异性的同时消除批次效应的程度 得出normalization方法使得表达谱同分布来解决批次效应会下游分析产生不利影响，
一个批次无论重发多少次，它也只有一个唯一且相同的事务ID，它所包含的内容都是完全一致的,而一个tuple无论被重发多少次只会在同一个批次里。...tuple一致，它只能等待消息中间件恢复，也就是卡在那里无法再继续发送给bolt消息了，直至消息中间件恢复(因为它必须发送一样的Batch)。...也就是说某个tuple可能第一次在txid=1的批次中出现，后面有可能在txid=3的批次中出现。这种情况只出现在当某一批次消息消费失败需要重发且恰巧消息中间件故障时。...这时，IOpaquePartitionedTransactionalSpout不是等待消息中间件故障恢复,而是先读取可读的partition。...这时候IOpaquePartitionedTransactionalSpout会先读另外的15个分区，完成txid=1这个批次的发送，这时候同样的批次其实包含的tuple已经少了。
1.5 基础版本 因为这部分源码在 PyTorch 之中基本未做改变。所以，我们还是以 torchgpipe 原始代码作为例子来进行说明。...因为每个分区都必须等待前一个分区输入作为第一个微批次来处理，所以流水线之上仍然有空闲时间，我们称之为 “bubble"。 通过选择较小尺寸的微批次，可以减少“bubble"。...另外，更快的分区应该等待相邻的较慢分区，分区之间的不平衡也可能导致GPU利用率不足。因此，总体性能由最慢的分区决定。...2.3 微批次的数目 微批量大小的选择会影响GPU的利用率。较小的微批量可以减少等待先前微批次输出的延迟，但较大的微批量可以更好地利用GPU。...因此，关于微批次数量，存在了一个权衡，即每个微批次的GPU利用率和bubble总面积之间的权衡，用户需要为模型找到最佳的微批次数量。 与大的微批次相比，在处理许多小的微批次时，GPU可能会减慢速度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
