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我也要
无论是自研调度工具，还是技术选型，都需要实先确定自己的业务需求，今儿根据具体的业务需求进行相关的研究与开发工作。
主要是个人记录日常事物，读者仅供参考。
A、稳定性
B、易用性
C、任务支持配置管理
D、尽量支持WEB任务状态管理【查看、更新、运行、结束等】等操作
E、任务管理【上传任务文件、生成任务、添加依赖、删除任务等】等操作
F、支持配置管理【配置运行参数、运行日期、手动运行等】等操作
G、支持线程数管理【同时并发数据、JVM配置、垃圾回收器等JAVA启动配置】
H、负载均衡
1、Azkaban
2、Oozie
3、Airflow
4、Github任务调度参考：
AGV资料学习参考 AGV调度系统地图建模参考文件 AGV调度系统源码（OpenTCS） AGV调度系统地 多AGV调度系统实现图建模参考文件c++
(多)AGV调度系统/两阶段算法模拟源代码地图建模c++/openTCS 1、AGV调度系统源码（OpenTCS）（OpenTCS是一个开源的AGV调度系统程序，能给初入AGV 行业的人士一些帮助，该实例是包含源码的程序，可成功运行） 2、openTCSAGV调度系统（开源的AGY控制系统，可借鉴其的控制方式，交通管制思路以 及路径算法）3、多AGV调度系统（一种多AGV调度程序，使用JAVA开发，适合运行在任意运行JRE的操作 系统上。） 4、多AGV调度两阶段算法模拟（多AGV调度系统实现，代码包含5个
常用调度工具Oozie、Azkaban、Airflow总结
调度的意义： 调度时一个项目中必不可少的，项目中一般都会包括程序、hive脚本等多任务，我们一般把任务写到shell脚本中，最后通过调度工具把所有的任务串起来。 airflow是一个可编程的工作流调度、监控平台。可分布式部署调用，基于DAG（本身没有队列功能，需要使用第三方组件，比如redis、rabbitMQ）,airflow用python进行编程 开发，可以进行丰富的任务处理，包括bash命令的执行、python代码调用、发送邮件、发送Http请求等。 airflow websever -D启动airf
调度工具比较.xls
开源调度框架azkaban,oozie和easyscheduler三者之间的对比
主流大数据调度工具对比
大数据环境下，调度工具比不可少，离线批任务和准实时任务都需要调度去驱动。下文介绍主流大数据调度工具对比DolphinScheduler 、Azkaban、Airflow、Oozie、Xxl-job 非常推荐Apache DolphinScheduler —— 调度选的好，下班回家早；调度选的对，半夜安心睡； Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用，目
Azkaban调度工具，里面包含Azkaban安装包及依赖包
此Azkaban是在官网上下载后经过编译的，Azkaban安装包版本为3.56.0,包含了依赖包。只需解压即可使用。
TI LP87745-Q1汽车雷达PMIC评估：从硬件设计到性能测试全解析
在汽车电子和高级驾驶辅助系统（ADAS）中，电源管理单元（PMIC）是确保传感器稳定可靠运行的核心。其工作原理在于集成多路高效电源转换器（如Buck、Boost）和精密监控电路，通过数字接口实现灵活配置与实时诊断。这项技术的核心价值在于为毫米波雷达等关键负载提供低噪声、高精度、满足严格时序与功能安全（ASIL）要求的供电方案，从而提升整个感知系统的信噪比与可靠性。其典型应用场景包括自动驾驶域控制器、车载传感器融合模块等。本文以德州仪器（TI）的LP87745-Q1专用PMIC及其评估模块（EVM）为例，深入
mysql到hive调度工具_调度工具（ETL+任务流）
1.区别ETL作业调度工具和任务流调度工具kettle是一个ETL工具，ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)。kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。所以他的重心是用于数据oozie是一个工作流，Oozie工作流是放置在控制依赖DAG(有向无环图 Direct Acyclic ...
基于ESP32的气象雷达站设计与实现
物联网技术通过嵌入式设备实现环境数据的实时采集与可视化，其中ESP32凭借其双核处理器和WiFi/蓝牙功能成为热门选择。本项目利用ESP32结合LVGL图形库，构建了一个低成本气象监测系统，通过OpenWeatherMap API获取全球气象数据并在7英寸触摸屏上动态展示。系统采用三级优化策略处理高分辨率雷达图，包括服务端预处理、硬件加速解码和显示增强，有效解决了内存占用和帧率问题。在物联网设备开发中，类似方案可应用于智能家居、农业监测等场景，特别是需要实时数据可视化的领域。通过SPIFFS存储和zlib压
matlab 的程序错误集锦 (持续更新)
1. 错误使用 imwrite (line 454) 无法打开要写入的文件 "1.jpg"。您可能没有写入权限。 解决：把你的工作路径设置为具有读写权限的文件夹下，比如我的文档里，而不要设置在c盘系统路径下 ...
Windows环境下DataEase一站式安装指南（含WSL2+Docker配置）
本文详细介绍了在Windows环境下通过WSL2和Docker快速部署DataEase的完整教程。从WSL2配置、Docker环境搭建到DataEase离线安装，逐步指导用户完成一站式部署，特别适合需要快速搭建数据分析平台的开发者。教程包含常见问题解决方案和性能优化技巧，帮助用户高效使用这款国产开源数据可视化工具。
Ubuntu双系统引导修复实战：boot-repair工具详解
本文详细介绍了使用boot-repair工具修复Ubuntu双系统引导丢失问题的实战方法。当GRUB引导菜单因安装新系统或更新而损坏时，通过制作Ubuntu启动盘进入Live环境，安装并运行boot-repair，可一键完成系统修复引导，自动化执行GRUB重装与配置，解决无法进入Windows或Ubuntu的常见故障。
大数据几种任务调度工具
Apache DolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用DolphinScheduler支持多种部署模式，包括单机模式（Standalone）、伪集群模式（Pseudo-Cluster）、集群模式（Cluster）等Airflow是一个以编程方式编写，安排和监视工作流的平台。使用Airflow将工作流编写任务的有向无环图（DAG）。
Swin Transformer注意力计算复杂度为何比全局注意力少那么多？
本文对比分析了Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer的计算复杂度。ViT采用全局注意力机制，计算复杂度为4[hwc^2]+2[(hw)^2C]，当图像尺寸较大时计算量显著增加。而Swin Transformer采用窗口注意力机制，将图像划分为M×M的窗口（如7×7），计算复杂度降为4[hwc^2]+2[(hw)(M*M)*C]。以224×224图像为例，Swin Transformer的计算量比ViT减少约900倍，大幅节省了计算资源。文章通过矩阵乘法运算详细推导了
java逆天NIT开源框架技术选型说明
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RK3568平台开发系列讲解：Linux wifi的调试
查询结果中state为ENABLE，表示hostapd程序启用成功。首先查看设备是否存在。
2025年GESP3月认证C++五级真题解析
小 A 有 2n 件物品，小 B 和小 C 想从小 A 手上买走这些物品。对于第 i 件物品，小 B 会以 bi 的价格购买，而小 C 会以 ci 的价格购买。对于所有测试点，保证 1 <= T <= 100， 2 <= g < p <= 10^9， g, p 为整数， p 为质数。对于所有测试点，保证 1 <= n <= 10^5， 0 <= bi, ci <= 10^9， bi, ci 为整数。对于另外 50 % 的测试点，保证 n <= 100000， 0 <= bi, ci <= 10^9。
从rea缩写看React工具链、实时分析与资源调度技术实践
在软件开发中，缩写命名如“rea”常指向React生态工具链、实时分析、资源分配与逆向工程等方向。React工具链通过状态同步与组件通信降低前端复杂度；实时分析依赖消息队列与流处理引擎实现低延迟高吞吐；资源调度则运用算法优化任务分配。这些技术分别在前端开发、数据管道、系统调度和安全分析中发挥关键作用。本文围绕“rea”展开，系统拆解各方向的核心原理与实操步骤，帮助开发者根据场景选型并避开常见陷阱。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
跨平台提醒工具开发实战：技术选型、通知调度与同步方案
跨平台应用开发是当前软件工程的热门方向，尤其对于工具类应用，如何在手机与桌面端保持一致体验并确保核心功能稳定，是开发者面临的关键挑战。在众多技术方案中，本地优先架构与系统原生能力调度成为提升可靠性的重要手段。本地通知作为提醒类应用的核心出口，需要深入处理权限申请、平台配额及后台限制等细节；而局域网同步则为无云环境下的多设备数据一致性提供了轻量解决方案。本文将从一个跨平台提醒工具的真实开发过程出发，解析技术选型、调度模块设计、数据同步策略以及异常兜底方案，为同类小工具项目提供可参考的实践路径。
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
fastbook技术选型：框架与工具对比分析
深度学习已经成为当今AI领域最热门的技术之一，而选择合适的框架和工具对于项目的成功至关重要。fastbook作为fastai生态中的深度学习教材，采用了精心设计的工具组合，为学习者提供了最佳的学习体验。本文将深入分析fastbook项目中的技术选型，帮助您理解不同框架和工具的优势与适用场景。 ## 🚀 开发环境配置方案 fastbook项目采用Jupyter Notebook作为主要的开发环
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
【深度解析】腾讯云Agent产品全景图：五层架构拆解与技术选型参考
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数据中台架构与技术选型
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azkaban工作流调度器及相关工具对比
本文转载自：工作流调度器azkaban，主要用于架构选型，安装请参考：Azkaban安装与简介，azkaban的简单使用 为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统...
分布式调度系统技术选型深度解析：DolphinScheduler架构与组件评估
你是否正面临调度系统单点故障风险？还在为任务依赖复杂导致的流程混乱发愁？当数据量激增到千万级任务时，你的调度平台是否已不堪重负？Apache DolphinScheduler作为一款分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，通过精心的技术选型和架构设计，为这些行业痛点提供了系统化解决方案。本文将深入剖析DolphinScheduler的技术栈选型策略，从前后端架构到中间件选型，全面解读其"高可...
大模型应用开发技术篇-工具调度与权限模块开发
工具权限模式的开发重点就是通过设计几种 Agent 模式以此来判断执行工具的时候，这个工具是否需要用户审核批准执行，但是以此会延伸出来**工具调度的实现和 allowList 的机制
ContextMenuManager 源码走查:右键菜单项从注册表枚举到删除的完整生命周期
ContextMenuManager 是一个纯粹的 Windows 右键菜单管理工具,不装驱动、不挂自己的 Shell 扩展,只靠读写注册表完成菜单项的隐藏、改名、改图标与删除,兼容 Vista 到 Win11。面向技术爱好者与系统管理员,全文按一个菜单项的生命周期推进:先枚举、再修改、最后删除,每步都能跳回源码核对。 ## 主界面:场景侧边栏与每行菜单项的操作集 主窗体 [MainForm.
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