Task1 p2s

最新推荐文章于 2025-12-11 20:49:41 发布
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#python #学习 #笔记

1. The origin of "hello, world"
Brian Wilson Kernighan, father of the C programming language
how to write C (including Python) keeps updating and developing

2. 养成写注释的习惯 Comment your coding
# 单行注释
Note: 注释不会被当作代码处理， #magic comment除外
To increase the readability of your coding

多行注释，用 “ “ “头尾包含comment
Note: 单引号（single quotation mark) 和双引号 (double quotation mark )在Python中区别不大

3. Basic console output
print 输出，老式计算机是打孔的
\n: 转义字符，等于换了一次回车键
\t: tab键，缩进
sep:控制分隔的参数，可以自定义，默认为一个空格
     | 数据类型：String，use "" to include strings/texts
     | print(x)和 f(x)的关系
     | 用comma隔开默认是一个空格 
f-string

lilyhan2024
关注
Task运行过程分析1
lfdanding的专栏
05-14 9753
1、Task运行过程概述 在MapReduce计算框架中，一个应用程序被划分成Map和Reduce两个计算阶段，它们分别由一个或者多个Map Task和Reduce Task组成。其中，每个Map Task处理输入数据集合中的一片数据（InputSplit），并将产生的若干个数据片段写到本地磁盘上，而Reduce Task则从每个Map Task上远程拷贝相应的数据片段，经分组聚集和归约后，将结果
C#的多线程、线程池和Task
MarcoPro的博客
02-25 3965
被定义为程序的执行路径。每个线程都定义了一个独特的控制流。如果您的应用程序涉及到复杂的和耗时的操作，那么设置不同的线程执行路径往往是有益的，每个线程执行特定的工作。线程是。一个使用线程的常见实例是现代操作系统中并行编程的实现。使用线程节省了 CPU 周期的浪费，同时提高了应用程序的效率。
King‘s Task
2303_79062963的博客
10-30 2539
The brave Knight came to the King and asked permission to marry the princess. The King knew that the Knight was brave, but he also wanted to know if he was smart enough. So he asked him to solve the following task.There is a permutation pip_ipi​ of numbers
matlab导入s2p,如何将S参数导入matlab中可用的数据文件
weixin_30025115的博客
03-16 3849
如何将S参数导入matlab中可用的数据文件导出成*.txt，就可以Q: The export function of CST MWS support data format as Magnitude and Angle of the S-parameter. But I want to export S-parameter results to Real part and Img part fo...
Spring Cloud Task 简单示例
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王浩的技术博客
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1. 概述 Spring Cloud Task的目标是为Spring Boot应用程序提供创建短运行期微服务的功能。在Spring Cloud Task中，我们可以灵活地动态运行任何任务，按需分配资源并在任务完成后检索结果。Tasks是Spring Cloud Data Flow中的一个基础项目，允许用户将几乎任何Spring Boot应用程序作为一个短期任务执行。 2. 一个简单的任务应用程序 ...
task5:Pytorch实现dropout及L1,L2正则化
wehung的博客
04-13 1万+
task5:pytorch实现dropout及L1,L2正则化1 dropout1.1 Drop出现原因1.2 numpy举例2 pytorch实现dropout3 pytorch添加L1及L2正则化3.1 L1及L2介绍3.2 代码 1 dropout 部分转自：https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80737724 1...
Linux: hung task 检测机制简析
JiMoKuangXiangQu的专栏
02-23 3454
Linux, hung task
多线程Task详解
m0_53442125的博客
07-20 3280
多线程、Task常用的API
C# Task 循环任务_C# Task.Run调用外部参数
weixin_39856269的博客
11-23 6465
首先讲一下：c# Task启动带参数和返回值的方法：Task启动带参数Task.Run(() => test("123"));public void Test(string s){...todo..}Task启动带参数和返回值的方法var s = Task.Run(() => isTest("ss"));var t = s.Result;private bool isTest...
C#中多线程Task详解
m0_48667560的博客
09-27 1万+
频繁的创建和消耗比较好资源；提供操作线程的API不是马上响应(线程是操作系统统一管理，收到指令之后，具体还得操作系统真实处理，而操作系统收到指令之后并非马上执行相关指令)；
进程管理(1)：task_struct结构体说明
翔底的博客
04-19 5198
本篇笔记详细讲述task_struct结构体的基本内容，涉及的代码基于Linux5.9.8版本。 1. 进程和线程 关于进程和线程的概念，这里不赘述。需要了解的是在Linux内核中，进程通常被叫做任务，所以进程控制块(PCB)也被命名为struct task_struct。而Linux中是没有明确的线程的概念的，被称为轻量级进程，和进程使用相同的PCB结构，内核使用clone()来创建线程。 进程和线程的区别在于进程拥有独立的资源空间，而线程则共享进程的资源空间，通常一个进程可以拥有多个线程。 2. tas
C#并行任务库（TPL）中Task详解
weixin_41245990的博客
06-01 1314
Task出现之前，微软的多线程处理方式有：Thread→ThreadPool→委托的异步调用，虽然也可以满足基本业务需要的多线程场景，但它们在多个线程的等待处理方面、资源占用方面、线程延续和阻塞方面、线程的取消方面等都显得比较笨拙，在面对复杂的业务场景下，显得有点捉襟见肘了。ThreadPool相比Thread来说具备了很多优势，但是ThreadPool却又存在一些使用上的不方便。ThreadPool不支持线程的取消、完成、失败通知等交互性操作；ThreadPool不支持线程执行的先后次序；
多场景多任务建模（三）: M2M（Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning）
sgyuanshi的博客
10-16 2118
M2M是针对多任务多场景业务而提出的框架，能够建模不同task与特征的关联的同时，引入场景知识来捕获场景间的关联： 1、底层的backbone network采用MTL结构+transformer layer 2、M2M提出了应对多任务多场景的高效的元学习机制： - meta unit作为其中的基础组件，为不同场景产生动态的参数 - meta attention模块注入场景知识(meta unit)来为task计算不同场景下的多个experts的注意力分数
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 440
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
Python 海象运算符
这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 636
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
27、Python压缩备份安全指南：从zipfile到AES-256加密，生产级自动化备份全方案
最新发布
专注将Python与AI工程化落地。擅用测试思维拆解复杂模型，聚焦数据质量、自动化评估与管道优化。
12-11 649
本文介绍了Python自动化压缩备份的全套解决方案，从基础到高级应用，涵盖以下核心内容： 需求分析：针对个人开发、企业数据、服务器备份等场景，对比传统手动备份与Python自动化方案的优劣 技术选型：详细对比zipfile、pyzipper和7z命令行等方案，提供决策树指导选择最优方案 基础实现： 使用zipfile标准库实现单个文件和目录的压缩 通过生成器模式优化大目录遍历，降低内存占用 保留完整目录结构的递归压缩方法 安全进阶： 重点推荐AES-256加密方案（pyzipper或7z） 强调避免使用存在
第30篇：逆袭量化路：用 bot_start 和 bot_loop_start 玩转 Freqtrade 策略
qq_36936892的博客
12-06 309
Freqtrade策略开发中，bot_start()和bot_loop_start()是两个关键生命周期函数。bot_start()在机器人启动时仅调用一次，适合初始化数据、加载资源等操作；bot_loop_start()在每个交易循环开始时触发，可用于状态刷新、动态参数调整等周期性任务。开发者应注意前者只需快速执行，后者需保持轻量以避免阻塞。合理使用这两个函数能增强策略灵活性，支持复杂交易逻辑实现。掌握这两个回调函数是提升Freqtrade策略开发效率的重要环节。
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 604
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
OpenCV-python小玩意17 YOLO目标检测之环境安装
懒人的技术笔记
12-06 463
文章的编写在2025年11月份，发布就到了12月份。接下来会完成目标识别模型的训练，用其导出onnx格式进行推理。对了，还有pycharm上的虚拟环境问题，总是选不到conda中的yolov8环境，导致包没有。
调用influxdb2的接口创建一个task
04-02
<think>好的，用户现在想要了解如何使用InfluxDB 2的API创建一个任务。之前用户询问过如何转义Flux脚本中的特殊字符，特别是连接MySQL时的密码转义。现在他的需求转向了通过API创建任务，可能是在自动化部署或集成其他系统时需要用到这个功能。 首先，我需要回顾一下InfluxDB 2的API文档，确保自己记得创建任务的正确端点和所需的参数。创建任务通常需要发送POST请求到/api/v2/tasks端点，并且需要提供任务名称、所属组织ID、Flux脚本、执行间隔等信息。同时，用户需要认证，通常使用Token。 用户可能已经有一定的InfluxDB使用经验，因为他们之前处理过Flux脚本和任务配置。但可能对API的具体调用方式不太熟悉，或者需要具体的示例来参考。因此，我需要提供一个清晰的步骤说明，包括如何获取必要的参数如组织ID和Token，以及如何构造请求体。 需要注意的是，用户可能需要了解如何生成或获取API Token，以及如何找到组织ID。这些是调用API的前提条件。此外，执行间隔（every）和偏移量（offset）的格式是否正确也很重要，否则任务可能无法按预期运行。 另外，用户可能对如何处理API的响应感兴趣，比如成功时的响应格式和可能的错误码。提供示例响应可以帮助用户调试他们的请求是否正确。 在之前的对话中，用户提到了任务的Flux脚本，所以在示例中应该包含一个完整的Flux脚本，可能包括数据查询和输出到MySQL的部分，但根据当前问题，重点应放在创建任务本身，而不是转义特殊字符。不过，如果在Flux脚本中有需要转义的部分，可能需要提醒用户注意，但这个问题主要关注API调用，所以可能不需要深入讨论转义问题。 还要考虑用户可能遇到的常见问题，比如权限不足、Token无效、组织ID错误等，给出相应的解决建议。例如，检查Token的权限是否包含任务管理的权限，或者组织ID是否正确。 最后，提供一个完整的curl命令示例，并解释每个参数的含义，这样用户可以直接复制并修改参数进行测试。同时，提醒用户替换示例中的占位符，如TOKEN、ORG_ID等，确保他们不会直接使用示例中的无效值。 可能还需要提到其他相关主题，比如如何列出现有任务、更新任务或删除任务，但当前问题仅涉及创建任务，所以这些可以作为附加信息简要提及，或者提供文档链接供用户进一步参考。 总结下来，回答的结构应该包括：创建任务的API端点，必要的认证信息，请求体的结构，示例代码，常见参数说明，示例响应，以及常见问题和解决方法。这样用户能够逐步了解如何构造请求并验证其正确性。</think>以下是使用InfluxDB 2 API创建任务的完整指南，包含数学表达式描述的验证逻辑： --- ### 一、API调用核心公式 设任务配置集合为： $$ T = \{ \text{name}, \text{orgID}, \text{flux}, \text{every}, \text{offset} \} $$ API请求可形式化表示为： $$ \text{API}_{create} = POST(\frac{\text{/api/v2/tasks}}{\text{Headers: Authorization, Content-Type}}, \text{Body: } T) $$ --- ### 二、具体操作步骤 #### 1. 基础认证参数获取 ```bash # 获取组织ID（ORG_ID） $ influx org ls --json | jq '.[0].id' # 假设取第一个组织 # 生成API Token（需有写入权限） $ influx auth create --org <ORG_NAME> --all-access ``` #### 2. 请求模板（cURL） ```bash curl --request POST \ --url http://localhost:8086/api/v2/tasks \ --header 'Authorization: Token YOUR_API_TOKEN' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "orgID": "YOUR_ORG_ID", "name": "alert_demo1", "flux": "option task = { name: \"alert_demo1\", every: 30s, offset: 0s }\n\nfrom(bucket: \"example02\")\n |> range(...完整Flux脚本...)", "status": "active" }' ``` #### 3. Flux脚本最小示例 ```flux option task = { name: "alert_demo1", every: 30s, offset: 0s } from(bucket: "example02") |> range(start: -task.every) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "cpu") |> aggregateWindow(every: 10s, fn: max) |> yield(name: "max") ``` --- ### 三、参数验证矩阵 | 参数 | 类型 | 验证规则 | 数学表达式 | |------|------|----------|------------| | `every` | duration | 必须≥1s且≤262800h | $$ \text{every} \in [1s, 262800h] $$ | | `offset` | duration | 必须≤every | $$ \text{offset} \leq \text{every} $$ | | `flux` | string | 必须包含`option task`块 | $$ \exists \text{option task} \subseteq \text{flux} $$ | --- ### 四、响应分析 成功响应示例（HTTP 201）： ```json { "id": "0749b8a5b9db9000", "orgID": "a49f8d0b7b6c3d2e", "authorizationID": "0a1b2c3d4e5f6789", "status": "active", "createdAt": "2023-07-15T08:00:00Z" } ``` 错误响应分析表： | HTTP状态码 | 错误类型 | 验证公式 | |------------|----------|----------| | 401 | 认证失败 | $$ \text{Token} \notin \text{ValidTokens} $$ | | 422 | 参数错误 | $$ \exists p \in T, p \not\models \text{ValidationRules} $$ | --- ### 五、自动化验证方法 1. **任务活性检测** ```bash # 检查任务是否激活 $ influx task list --org-id YOUR_ORG_ID | grep 'alert_demo1.*active' ``` 2. **执行日志分析** ```bash # 查看最近5次运行状态 $ influx task log list --task-id 0749b8a5b9db9000 --limit 5 ``` 3. **数学验证模型** 设任务周期为$t_{every}=30s$，系统时间为$t_{sys}$，则合法执行时间应满足： $$ t_{exec} \equiv t_{sys} \mod t_{every} = 0 $$ --- ### 六、高级技巧 1. **动态参数注入** 使用环境变量构建Flux脚本： ```bash flux_template=$(cat <<EOF option task = {name: "$TASK_NAME", every: ${EVERY}s} // ...其余脚本内容... EOF ) curl ... --data "{ \"flux\": \"$flux_template\" }" ``` 2. **混沌测试** ```bash # 随机修改offset测试容错性 OFFSET=$(( RANDOM % 30 ))s sed -i "s/offset: 0s/offset: ${OFFSET}/" task.flux ``` --- 通过以上方法，您可以： - 使用数学规则验证任务配置 - 通过API实现CI/CD流水线集成 - 构建自动化监控体系 建议配合InfluxDB的[任务历史API](https://docs.influxdata.com/influxdb/v2/api/#operation/GetTasksIDRuns)进行执行状态追踪。
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