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我也要
注意 flink在版本1.13.6 -yD yarn.containers.vcores=2 时参数没有生效，
./bin/flink run -t yarn-per-job -d \
-Dyarn.application.queue=default -Djobmanager.memory.process.size=2048mb -Dtaskmanager.memory.process.size=4096mb \
-Dyarn.application.name=test2 -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=3 \
-Dyarn.containers.vcores=2 \
-p 4 \
-c com.baiyun.Demo1 /home/hadoop/xx-1.0-SNAPSHOT.jar
Flink并行度和算子链以及数据图执行图
flink并行度
flink单机部署后，taskslot一直是0
如图，flink安装好后，Task Slots一直是0.修改过很多地方的设置，如jobmanager.memory.process.size: 5gb。最后修改这个地方：最配置文件最后添加一行，重启服务即可。
flink任务cpu和内存资源的计算
JVM堆大小：JVM堆大小越大，可以同时运行的线程数就越多。因此，我们可以尝试提高JVM堆大小以提高并发度，从而降低CPU和内存的使用量。数据规模：Flink任务需要的CPU和内存与数据规模成正比。如果数据规模较大，那么任务需要更多的CPU和内存来处理数据。Flink任务需要的CPU和内存取决于任务的具体实现和数据规模。并行度：Flink任务的并行度越高，需要的CPU和内存就越多。
Flink 任务到底需要多少个 Slot
flink 是如何计算一个任务的 task slots 消耗，涉及概念：数据流图、算子链、slot共享
【Flink】Flink合理使用CPU资源、CPU资源怎么设置
那么按照我们现在的情况，我们一个taskmanager有2个槽位，那么应该是需要2个vcore。其实这是调度器引起的问题，我们要么使用容量调度器，要么使用公平调度器，如果你使用的是公平调度器那么应该不会遇到这个问题。然后现在就变成了4和10了，现在我们算一算这个怎么来的，3个TaskManager，每个占用3个，那么就是9个，然后JobManager是一个。我并行度是5，那么最少占用5个槽位才能跑，一个taskmanager是2个槽位，那么最少要启动3个taskmanager才能满足我们的需求。
STM32duino LSM6DSO驱动库：低功耗IMU工程化实践
惯性测量单元（IMU）是智能终端与工业设备实现运动感知的核心传感器，其性能关键在于数据精度、实时响应与系统功耗的协同优化。LSM6DSO作为集成加速度计与陀螺仪的六轴MEMS器件，依托片上有限状态机（FSM）和机器学习核心（MLC），支持自由落体检测、计步器、6D方向识别等硬件自治功能，显著降低主控CPU负载。在STM32平台下，通过深度耦合HAL/LL库、显式引脚管理、DMA加速SPI传输及EXTI中断协同，可实现亚毫秒级事件响应与微安级待机功耗。本文聚焦STM32duino生态中LSM6DSO驱动的工程
Flink 参数配置和常见参数调优
1、Flink参数配置 jobmanger.rpc.address：jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port：jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb：jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大，1-2G足够。 taskmanager.heap.mb：taskmanager的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值...
GD32F450以太网(2-2): PHY芯片IP101GR介绍
IP101是台湾省九阳电子公司生产制造的，符合IEEE 802.3/802.3u标准单端口快速以太网收发器100Mbps和10Mbps操作，它支持自动MDI/MDIX功能，简化网络安装和减少系统维护成本。支持Auto MDI/MDIX已内置4个49.9欧的精密电阻支持中断功能支持 MII/RMII 接口超低功耗
Flink调优
Flink调优。
小样本学习概述
目录 前言 小样本学习存在的意义？ 什么是小样本学习？ 小样本学习的方法有哪些？ 结语 前言 小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？ 近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。 但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，更.
S7-1200PLC 与温控仪表Modbus RTU通信
硬件：cpu 1214C 目的：通过Modbus RTU协议，实现对温控仪表的控制 软件：Portal V14SP1
Flink中TaskManager、Slot和Parallelism
概念简介 JobManager：负责接收Flink Client提交的Job，并将Job分发到TaskManager执行，一个JobManager包含一个或多个TaskManager。 TaskManager：负责执行Client提交的Job。每个TaskManager可以有一个或多个slot，但slot的个数不能多于cpu-cores。 slot：slot是Flink任务的最小执行单位，并行度上限不能大于slot的数量。slot是可以 数量设置 slot数量：slot的数量一般小于等于TM可用的
别再手动抄表了！用PaddleOCR超轻量模型5分钟搞定数字仪表识别（附完整Python代码）
本文介绍如何利用PaddleOCR超轻量模型快速实现工业仪表数字识别自动化。通过5行核心代码和关键预处理步骤，显著提升识别准确率至98.2%，解决传统OCR在工业场景中的体积大、抗干扰弱等问题，并提供完整Python代码和边缘部署优化方案。
Flink 中 slot ，task，并行度的概念以及与CPU，内存的关系
我们在学习Flink时，经常会听到 task，slot，线程以及并行度这几个概念，对于初学者来说，这几个概念关系以及它们与系统内存，CPU之间的关系经常搞不清楚，下面我们就通过这篇文章来弄清楚这些概念与关系。 并行度 特定算子的子任务（subtask）的个数称之为并行度（parallel），一般情况下，一个数据流的并行度可以认为是其所有算子中最大的并行度。Flink中每个算子都可以在代码中通过.setParallelism(n)来重新设置并行度。而并行执行的subtask要发布到不同的slot中去执行。 T
驾驶行为检测数据集准备与处理详解
本文详细介绍了构建"未系安全带/打电话"检测模型的数据集准备流程。首先分析公开数据集（如StateFarm、AICityChallenge）的优缺点，并提供格式转换脚本。重点推荐自行采集+半自动标注方案：1）视频关键帧提取；2）使用预训练模型生成伪标签；3）人工修正标注；4）数据增强（光照变化、运动模糊等）。文章还包含数据配置文件编写指南，并针对类别不平衡、小目标检测等常见问题提出解决方案，如过采样、切片训练和负样本挖掘。通过这套流程可构建高质量数据集，为模型训练奠定基础。
15、人工智能社会学：关系视角下的机器相遇
本文探讨了将人工智能视为社会主体的可能性，提出了一种关系视角下的人工智能社会学。通过结合卢西亚娜·帕里西、艾伦·图灵和乔治·赫伯特·米德的理论，强调不确定性在人工智能运行中的核心地位，并分析了人工智能如何通过与社会环境的互动催生新奇性，从而拓展社会学的研究范畴。文章还讨论了人工智能对社会结构和社会互动的影响，以及其作为社会主体所带来的理论和实践意义，为未来人工智能社会学的发展提供了方向。
flink常用参数说明
一、flink run参数： flink run命令执行模板：flink run [option] -c,–class : 需要指定的main方法的类 -C,–classpath : 向每个用户代码添加url，他是通过UrlClassLoader加载。url需要指定文件的schema如（file://） -d,–detached : 在后台运行 -p,–parallelism : job需要指定env的并行度，这个一般都需要设置。 -q,–sysoutLogging : 禁止logging输出作为
2026年CSP-J初赛真题及答案解析
2026年CSP-J初赛真题及题解
Flink的并行度及Slot
一个Flink程序Application由多个任务组成（source、transformation和sink），一个任务由多个并行实例（线程）来执行，一个任务的并行度实例（线程数）数目被称为该任务的并行度。 并行度的设置方式： a、Operrator Level（算子层次） b、Execution Environment Level（执行环境层次） c、Client Level（客户端层次） d、System Level(系统层次) 并行度的优先级Operrator Level>Execut.
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Flink小知识--任务调度slot的配置 slotSharingGroup
flink通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
【Flink系列二】如何计算Job并行度及slots数量
接上文的问题首先明确一下概念slot：TM上分配资源的最小单元，它代表的是资源（比如1G内存，而非线程的概念，好多人把slot类比成线程，是不恰当的）任务（task）：线程调度的最小单元，和java中的类似。为更好的去理解后面如何计算并行度及需要的slots数量，先介绍一下几个概念。
Flink并行度和Slot详解
Flink Slot
Flink 优化 (一) --------- 资源配置调优
Flink 资源配置调优
flink on yarn
flink on yarn 模式配置问题总结 近期想把flink从standlong模式下改成yarn模式。遇到了一些问题。分享一下。向帮助过我的大哥们致敬。 1.slot数量为0.分配不到slot ？ 因为我修改了flink-conf-yaml文件里面的内容，添加了 taskmanager.network.memory.fraction: 0.1 taskmanager.network.memory.min: 268435456 taskmanager.network.memory.max: 429
Flink 集群部署 之 YARN配置（YARN Setup）
目录 快速开始 在YARN上启用一个长连接Flink集群 在YARN上运行一个Flink任务 Flink YARN Session 启动Flink Session 提交Job到Flink 提交一个Flink job到YARN User jars & Classpath YARN上Flink任务的恢复行为 Debugging一个失败的YARN session 日志文件...
【Flink精讲】Flink性能调优：CPU核数与并行度
提交任务命令：-d \-p 5 \ 指定并行度-Dyarn.application.queue=test \ 指定 yarn 队列-Djobmanager.memory.process.size=2048mb \ JM2~4G 足够-Dtaskmanager.memory.process.size=4096mb \ 单个 TM2~8G 足够-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \ 与容器核数 1core： 1slot 或 2core： 1slot。
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