distributed test ok

最新推荐文章于 2025-04-09 17:38:55 发布
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#Cache

本文探讨了在服务器端设置事务超时的问题，通过将超时时间与接收时间结合来实现事务的有效管理。同时，文章还涉及了规则引擎（如Drools）及二级缓存的训练方法。
txnMsg : add timeout,expireTime set in server=receiveTime+timeout

drools and second level cache train
iteye_7266
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DistributedCacheManager
alain898的专栏
07-07 576
TaskDistributedCacheManager：管理的是单独一个job的缓存文件（cached files） TrackerDistributedCacheManager：管理的是一个TaskTracker中由所有job共享的缓存文件
Clickhouse Distributed分布式表引擎的基本介绍和使用说明
Bulut0907
07-08 6861
目录1. 分布式的本地表1.1 基本语法1.2 分布式的创建本地表1.3 分布式的删除本地表2. Distributed表2.1 创建Distributed表2.2 删除分布式表2.3 Distributed表其它语法3. Distributed表的增删改查3.1 insert3.2 select3.3 分布式本地表mutation3.3 分布式本地表delete Clickhouse的集群部署可以参考我的Clickhouse版本21.6.5.37的分片和副本分布式安装 Distributed表需要和其它
Scala学习10之在eclipse下使用maven对spark和adam中的scalatest进行测试
Keep Learning
05-13 2089
Spark和Adam中有用scalatest来进行test1.使用maven来进行编译请见【1】， （1）常见的 mvn test mvn test -DskipTests 都没问题 但是不知道怎么之测试一个suite？？ （2）指定的： 参考【3】中的，【1】中有更多说明 eclipse中： run as ->build->-DwildcardSuites=org.bdgenomi
Apache Doris数据分区Partition、数据分桶(distributed by)
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Bulut0907
12-13 1万+
目录1. 数据分区和分桶的关系2. 数据分区2.1 range分区 1. 数据分区和分桶的关系 先分区，再分桶。一个表不指定分区，默认只有一个分区 一个Partition有多个数据分片Tablet。Tablet数据移动、复制操作的最小物理存储单元。Partition是数据的导入与删除的最小管理单位 分区支持Range和List分区；分桶只支持Hash分桶 2. 数据分区 分区列必须为key列 不论什么字段数据类型，建表时写分区值，都必须加引号 2.1 range分区 mysql> mysql
ORA-02055: distributed update operation failed; rollback required
老徐的博客只有干货
05-31 7354
最近同事遇到一个奇怪的问题求助，以下奉上国外大神的问题重现及解决方法 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ORA-02055: distributed update operat
第六章 mpi_enc_test.c
jinjie412的博客
03-12 1398
【代码】第六章 mpi_enc_test.c。
[pytorch] 分布式训练 Distributed Data-Parallel Training (DDP)
qq_38736504的博客
05-03 2309
[pytorch] 分布式训练 Distributed Data-Parallel Training
hbase 2.1 环境搭建--完全分布式模式 Advanced - Fully Distributed
刘本龙的专栏
07-18 1663
文章目录概述 概述 本文介绍hbase 2.1.X的完全分布式部署
Elephas: Distributed Deep Learning with Keras & Spark
木东的博客
05-09 932
Elephas: Distributed Deep Learning with Keras & Spark Elephas is an extension of Keras, which allows you to run distributed deep learning models at scale with Spark. Elephas currently supports a n...
rkmpp 解码 精简mpi_dec_test.c例程
jbjhzstsl的博客
04-09 472
输入h264码流 输出nv12文件。
tx8_distributed_path = os.path.dirname(torch_xla.__file__) + "/../test/tx8/pjrt/multi_host/"
05-31
if not os.access(distributed_path, os.W_OK): raise PermissionError(f"路径 {distributed_path} 不可写入") ``` --- #### 四、路径使用场景 1. **模型检查点保存** 分布式训练中自动保存检查点到独立路径...
基于AutoML 方法——贝叶斯优化方法实现自动化设置分布式系统中超参数 Automatic Hyperparameter Tuning for Distributed Systems
AI天才研究院
08-05 1288
高维超参数(Hyperparameters)设置对于优化模型训练、系统架构设计、机器学习管道配置等任务都非常重要。然而，在分布式系统中运行这些任务时，每个节点需要不同的超参数配置。自动化超参数调优(AutoML)方法应运而生，通过探索一系列可能的参数组合来找到最佳的超参数值，从而提升性能。现有的 AutoML 方法主要基于黑盒搜索的方法，比如网格搜索、随机搜索等。然而，这种方法缺乏全局视角和贝叶斯优化的特点，容易陷入局部最优解，难以取得理想的结果。
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-01
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进遗传算法的公交车调度排班优化”展开研究，利用Matlab实现算法仿真与优化过程。文章重点介绍如何通过改进遗传算法（如引入精英策略、变异优化等）提升传统算法在公交调度这一复杂多目标优化问题中的性能，解决发车频率、线路分配、司机排班及运营成本之间的平衡问题。研究涵盖了实际调度中的多重约束条件，包括时段客流波动、车辆数量限制、工作时长合规性等，并通过仿真实验验证改进算法在收敛速度、解的质量和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事公共交通系统规划与智能调度的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市公交系统排班优化，提升运营效率并降低人力与能源成本；②作为智能交通系统（ITS）中调度模块的技术参考；③为遗传算法在实际工程问题中的改进与应用提供案例支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略的设计逻辑与调度模型的构建方式，同时可尝试将算法扩展至其他交通调度场景以深化理解。
中国臭氧站点数据集(2024).zip
12-01
1. station_2024.csv —— 全国地面站点位置信息 2. O3_data_2024.csv —— 全国 O₃ 小时浓度数据
（64页PPT）某著名企业集团年会活动策划方案.ppt
最新发布
12-01
（64页PPT）某著名企业集团年会活动策划方案.ppt
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
STM32实现PT100测温系统V4.0（4针OLED显示）
12-01
提供了基于STM32微控制器的PT100测温系统完整解决方案。PT100是一种常见的铂电阻温度检测器，广泛应用于工业温度测量领域。此项目实现了利用STM32精确采集PT100电阻值变化，进而转换并显示当前温度的功能。特别地，本系统通过4针OLED显示屏直观展示温度数据，提高了现场观察的便捷性和系统的可读性。 版本说明 版本: V4.0 更新日期: [请插入具体日期] 核心处理器: STM32系列（具体型号请参考源代码） 显示模块: 4针OLED显示屏 功能特点: 高精度PT100温度采集 实时温度数据显示 OLED屏幕友好界面设计 稳定的软件架构，易于扩展和修改 目录结构 仓库大致包含以下目录结构： . ├── Src # 源代码文件夹 │ ├── main.c # 主程序文件 │ └── ... # 其他相关源文件 ├── Inc # 头文件文件夹 │ ├── main.h # 主头文件 │ └── ... # 其余头文件 ├── Documentation # 文档资料 │ └── 用户手册.pdf # 项目使用指南 ├── Libraries # 第三方库或自定义库 │ └── OLED # OLED驱动库 └── STM32_project # IAR/Keil等开发环境工程文件 ├── STM32xxxxx.uvprojx # 开发工具工程文件 └── ... # 工程相关配置文件 快速上手 硬件准备：确保你
ComfyUI/Qwen Wan2.2 FMLF 三帧一致性人物视频生成
12-01
文件编号：c0176 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/141897697
【智能穿戴设备】基于GPS/北斗双模定位的跑步骑行轨迹记录系统：高精度路径分析与数据可视化实战方案
12-01
内容概要：本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案，旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元（IMU）和海拔传感器，实现高精度轨迹采集，并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差，在信号弱环境下利用惯性导航补位，确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能，包括实时轨迹记录、多维度路径分析（如配速、坡度、能耗）、数据可视化（地图标注、曲线图、3D回放）、异常提醒及智能优化建议，并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP，支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储，强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证，系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标，具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群：具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验，熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员，尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理；也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标：① 开发高精度运动轨迹记录功能，解决GPS漂移与断点问题；② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈；③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环，支持社交互动与商业拓展；④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议：此资源以真实项目为导向，不仅提供详细的技术实现路径，还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路，建议读者结合自身开发环境，逐步实现各模块功能，重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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