桌面端 PWA 应用： 移动端添加到桌面： 1 什么是 PWA PWA（Progressive Web App - 渐进式网页应用）是一种理念，由 Google Chrome 在 2015 年提出。PWA 它不是特指某一项技术，而是应用多项技术来改善用户体验的 Web App，其核心技术包括 Web App Manifest、Service Worker、Web Push 等，用户
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 1. Spark CoreSpark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、groupByKey等
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark Core：Spark的核心组件，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互模块。Spark Core中包含对弹性分布式数据集的API定义，RDD是只读的分区记录的集合，只能基于
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 （1）Spark Core：Spark核心组件，它实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distr
一.请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 1. Spark Core Spark Core是整个Spark生态系统的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，实现了MapReduce同时还提供了filter、join、groupByKey等更丰富的算子。 2. Mesos、Yarn 资源管理、资源任务调度 3. Spark Streaming Spar
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 2.请阐述Spark的几个主要概念及相互关系： RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager RDD任务划分原理窄依赖不会sh
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个可应用于大规模数据处理的统一分析引擎，它是基于内存计算的大数据并行计算框架，适用于各种各样的分布式平台系统。在Spark生态圈中包含了
节点 Citus 是一种 PostgreSQL 扩展，它允许数据库服务器（称为节点）在“无共享(shared nothing)”架构中相互协调。这些节点形成一个集群，允许 PostgreSQL 保存比单台计算机上更多的数据和使用更多的 CPU 内核。 这种架构还允许通过简单地向集群添加更多节点来扩展数据库。 扩展 htt
celery的基本使用 1.下载 pip install celery 2 测试 Celery执行异步任务 方式一：快速使用 第一步：scripts/t-celery/main.py ####### 第一步：写一个py文件，实例化得到app，编写任务（main.py） from celery import Celery broker='redis://127.0.0.1:6379/1' # 消息
使用celery 完成短信发送 介绍： 任务队列是一种跨线程、跨机器工作的一种机制. 任务队列中包含称作任务的工作单元。有专门的工作进程持续不断的监视任务队列，并从中获得新的任务并处理. celery通过消息进行通信，通常使用一个叫Broker(中间人)来协client(任务的发出者)和work
什么是UiBot？ UiBot 使用软件技术模拟人工对目标系统（包括ERP、OA、SAP、浏览器、Excel等各类软件）进行各种操作，实现对企业或个人工作流程的自动化，大幅降低人力成本的投入，更高效、更稳定、更便捷地完成被赋予的工作。 RPA技术本身适用于业务高频、大量、规则清晰，人工操作重复、量大、
通过使用Web Workers，Web应用程序可以在独立于主线程的后台线程中，运行一个脚本操作。这样做的好处是可以在独立线程中执行费时的处理任务，从而允许主线程（通常是UI线程）不会因此被阻塞/放慢。 创建 Worker 对象 let worker = new Worker(jsUrl, options); 第一个参数是一个 JavaScr
装饰器模式和转发，call/apply JavaScript 在处理函数时提供了非凡的灵活性。它们可以被传递，用作对象，现在我们将看到如何在它们之间 转发（forward） 调用并 装饰（decorate） 它们。 透明缓存 假设我们有一个 CPU 重负载的函数 slow(x)，但它的结果是稳定的。换句话说，对于相同的 x，它总是
今天给大家介绍一下，有需要的伙伴可以自己再深入的学习一下。 "jiebaR"最早是Python中处理分词的组件，目前已有大神将该包分布到了R语言中。“jiebaR"包是R语言中处理中文分词的包，它：1.同时支持简体、繁体中文；2.支持自定义词库，设置词频、词性；3.速度快，比其他分词包提速几倍以上；4.安
1.设置worker进程的用户，linux中的用户，涉及到nginx操作目录或文件的一些权限，默认为nobody user root; 2.worker进程数，设置数与cpu相同或比cpu少一个 worker_processes 1; 3.nginx日志级别 | debug | info| notice | warn | error | crit | alert | emerg |，错误级别从左到
Go标准库Context 在 Go http包的Server中，每一个请求在都有一个对应的 goroutine 去处理。请求处理函数通常会启动额外的 goroutine 用来访问后端服务，比如数据库和RPC服务。用来处理一个请求的 goroutine 通常需要访问一些与请求特定的数据，比如终端用户的身份认证信息、验证相关的t
VUE - 启动 PWA ，使用 service-worker 缓存静态文件 方法1：https://www.jianshu.com/p/8f3ad5021b0a 方法2：https://www.cnblogs.com/lcosima/p/14537877.html 开发环境：vue2，vuecli4 方法1： 在main.js 引用 sw配置 if ('serviceWorker' in navigator) { navigator.service
使用方法： 参数名 含义 target 线程调用的对象，就是目标函数 name 为线程起个名字 args 为目标函数传递实参，元组 kwargs 为目标函数关键字传参，字典 import threading # 最简单的线程程序 def worker(age): print("I'm working my age is {}".format(age)) prin
环境 指导书，认真看 https://pdos.csail.mit.edu/6.824/labs/lab-mr.html 要求golang1.15 那就用那个版本 我开始尝试使用1.17发现gobuild不通过 在windows的goland上编代码， 在远程linux服务器（或者虚拟机）上执行。没有mac的可以尝试远程目录挂载。 windows挂载远程目录 实验是
6.824 Lab-1 MapReduce 1.实验内容 1.1内容概述 将经典的Word Counter任务使用MapReduce编程范式去实现，任务整体流程如下（假设两个Map节点和两个Reduce节点）： 每个Map Worker负责一个输入文件的Map处理，每个Map任务输出N份文件（N是Reduce Worker数目），这N份文件会送到N个Reduce Wor
Filecoin - 深入理解存储管理 FileCoin Filecoin的存储单元称为扇区（Sector）。对传统硬盘结构理解的小伙伴，对这个术语应该比较亲切，传统硬盘的最小存储单元就叫Sector。为了证明Sector的存储，Filecoin进行了一系列的处理，传说中的P1/P2/C1/C2。在处理过程中，一个Sector的计算会生成
深入理解存储与管理 Filecoin的存储单元称之为扇区(机械硬盘的最小存储单元就叫做扇区)。在miner进行数据存储的时候会向filecoin网络提供一系列的证明保证正确存储了数据。在证明sector存储的过程中需要经历一系列的处理，P1/P2/C1/C2。P-Precommit，预提交；C-commit 提交。 Filecoin
可能存在的原因 每每轮到dataloader加载数据时： for epoch in range(start_epoch, end_epoch): for i, data in enumerate(trainloader): dataloader一次性创建num_worker个worker，（也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程，worker也是普通的工作进程）， 并用batch_s
1、线程池的作用 一方面当执行大量一步任务的时候线程池能够提供较好的性能，在不使用线程池的时候，每当需要执行异步的时候都是直接 new 一线程进行运行，而线程的创建和销毁都是需要开销的。使用线程池的时候，线程池里面的线程是可复用的，不会每次执行异步任务的时候都重新创建和
首先，我们来看一个应用场景1： 假设一条流水线上有三个工作者：worker0，worker1，worker2。有一个任务的完成需要他们三者协作完成，worker2可以开始这个任务的前提是worker0和worker1完成了他们的工作，而worker0和worker1是可以并行他们各自的工作的。 如果我们要编码模拟上面的场景的话，我们
