Glue

xxl-job github源码地址：https://github.com/xuxueli/xxl-job xxl-job 官方文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job/# 系统组成 调度模块（调度中心）： 负责管理调度信息，按照调度配置发出调度请求，自身不承担业务代码。调度系统与任务解耦，提高了系统可用性和稳定性，同时调度系统性能不再受限于任务模块； 支持可视化、简单且动态的管理调度信息，包括任务新建，更新，删除，GLUE开发和任务报警等，所有上述操作都会实时生效，同时支持监控调度结果以及执行日志，支持执行器Failover。 执行模块（执行器）： 负责接收调度请求并执行任务逻辑。任务模块专注于任务的执行等操作，开发和维护更加简单和高效； 接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。 架构图 xxl-job 环境搭建步骤： 1、初始化“调度数据库” "调度数据库初始化SQL脚本" 位置为：/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 调度中心支持集群部署，集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例，如果mysql做主从，调度中心集群节点务必强制走主库。 2、编译源码按照maven格式将源码导入IDE, 使用maven进行编译即可（这里需要注意admin和core版本最好是要一致，不然会出现调度中心调不到job笔者亲自躺坑

在2019年深度学习开发者秋季峰会上，百度对外发布飞桨图学习框架PGL v1.0正式版，历经5个月的版本迭代，PGL再度升级，发布v1.1版本，带来了最新的算法突破、全面的工业级图学习框架能力以及工业级的实践案例。下面我们逐一揭秘升级点。 最新算法突破：结合语义与结构信息的图神经网络模型ERNIESage 在很多工业应用中，往往出现如下图所示的一种特殊的图：Text Graph。顾名思义，图的节点属性由文本构成，而边的构建提供了结构信息。如搜索场景下的Text Graph，节点可由搜索词、网页标题、网页正文来表达，用户反馈和超链信息则可构成边关系。 ​ PGL团队提出ERNIESage模型同时建模文本语义与图结构信息，有效提升Text Graph的应用效果。其中ERNIE是百度推出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，在中英文16个任务上超越业内同类最优模型，以历史上首次超越90大关的成绩登顶自然语言处理领域最权威的 GLUE评测榜单 ，并在最近SemEval 2020上斩获5项世界冠军。 ERNIESage是ERNIE与GraphSAGE碰撞的结果，是ERNIE SAmple aggreGatE的简称，它的结构如下图所示，主要思想是通过ERNIE作为聚合函数（Aggregators），建模自身节点和邻居节点的语义与结构关系。 ERNIESage对于文本的建模是构建在邻居聚合的阶段

　　ASP.NET Core的底层设计支持和使用依赖注入。ASP.NET Core 应用程序可以利用内置的框架服务将服务注入到启动类的方法中，并且应用程序服务也可以配置注入。由ASP.NET Core 提供的默认服务容器提供了最小功能集，并不是取代其他容器。 　　 1.浅谈依赖注入 　　依赖注入(Dependency injection,DI)是一种实现对象和依赖者之间松耦合的技术，将类用来执行其操作的这些对象以注入的方式提供给该类，而不是直接实例化依赖项或者使用静态引用。一般情况，类会通过构造函数声明器2依赖关系，允许他们遵循显示依赖原则。这种方法称为“构造函数注入”。 　　当类的设计使用DI思想时，他们的耦合更加松散，因为他们没有对他们的合作者直接硬编码的依赖。这遵循“依赖倒置原则”，其中指出，高层模块不应该依赖于底层模块：两者都依赖于抽象。 　　类要求在他们构造时向其提供抽象（通常是接口），而不是引用特定的实现。提取接口的依赖关系和提供接口的实现作为参数也是“策略设计模式”的一个示例。 　　当一个类被用来创建类及其相关的依赖关系时，这个成为容器（containers），或者称为控制反转(Inversion of Control, IoC)容器，或者依赖注入容器。容器本质上是一个工厂，负责提供向它请求的类型的实例。如果一个给定类型声明它具有依赖关系

上个月，全球规模最大的语义评测比赛 SemEval 2020 结果出炉，百度基于飞桨平台自研的语义理解框架 ERNIE 一举斩获 5 项世界冠军，囊括视觉媒体的关键文本片段挖掘、多语攻击性语言检测和混合语种的情感分析。去年，ERNIE先后完成两版重大升级：ERNIE 1.0 提出知识增强的语义表示模型， ERNIE 2.0 则构建了持续学习语义理解框架，在中英文 16 个任务上超越业界最好模型。本文将为开发者详细解读ERNIE的进化史。 ERNIE 1.0 ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration[1] 是百度在2019年4月的时候，基于BERT模型，做的进一步优化，在中文的NLP任务上得到了state-of-the-art的结果。 它主要是在mask的机制上做了改进，它的mask不是基本的word piece的mask，而是在pretrainning阶段增加了外部的知识，由三种level的mask组成，分别是basic-level masking（word piece）+ phrase level masking（WWM style） + entity level masking。在这个基础上，借助百度在中文社区的强大能力，中文的ERNIE还使用了各种异质(Heterogeneous)的数据集

去年，TVM 开发团队陈天奇等人创建了 OctoML 公司 ，旨在「让机器学习可以部署在所有硬件上」。前段时间，该公司推出了第一个软件即服务产品 Octimizer ，可以帮助开发者更方便、快捷地将 ML 模型部署到设备上。近日，该公司官方博客又介绍了一种快速端到端二值神经网络——Riptide，使用 TVM 进行优化时可以实现最高 12 倍的端到端加速。该公司机器学习系统工程师 Josh Fromm 在博客中介绍了 Riptide 的细节。 选自medium，作者：Josh Fromm，机器之心编译，机器之心编辑部。 Riptide 是一种新的模型量化方法，可以将模型量化至 1、2 位。研究团队今年三月在 MLSys 上介绍了 Riptide，这篇文章主要讲一下为什么要构建 Riptide，并快速了解它的幕后工作原理。团队计划来年将 Automatic ultra low-bit 功能添加到 Octomizer 中。在此之前，读者可以使用开源 Riptide 项目和 MLSys 论文中的信息来进行模型优化。 论文链接： https:// proceedings.mlsys.org/s tatic/paper_files/mlsys/2020/155-Paper.pdf GitHub 项目： https:// github.com/jwfromm/Ript ide 、 动机及背景

1、前言 Linux内核中的设备驱动模型，是建立在sysfs设备文件系统和kobject上的，由总线（bus）、设备（device）、驱动（driver）和类（class）所组成的关系结构，在底层，Linux系统中的每个设备都有一个device结构体的实例，本文将对Linux内核的device结构体以及相关结构进行简要分析。 2、device结构体 在Linux内核源码中，struct device结构体的定义在include/linux/device.h中，实现的主要方法在drivers/base/core.c文件中，device结构体的定义如下所示： struct device { struct device * parent; struct device_private * p; struct kobject kobj; const char *init_name; /* initial name of the device */ const struct device_type * type; struct mutex mutex; /* mutex to synchronize calls to * its driver. */ struct bus_type *bus; /* type of bus device is on */ struct device

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 自然语言权威数据集 GLUE 一直是衡量各机构 NLP 预训练技术水平最重要的指标之一。近年来在其榜单之上实现更好的成绩，也成为了科技公司技术提升的体现。不过现有的大多数 NLP 基准仅限于英文任务，无法评价 NLP 模型在其他语言上的能力。 机器之心报道，参与：泽南、蛋酱、杜伟。 近日，来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME，希望一举解决这个问题。 自然语言处理（NLP）所面临的其中一个关键性挑战是，构建的系统不仅要在英文中 work，而且要在世界范围内约 6900 种语言中也 work。幸运的是，虽然大多数语言呈现数据稀疏（data sparse）且没有充足可用的数据来自行训练鲁棒的模型，但其中的很多语言共享大量的底层结构。 此外，NLP 领域有很多方法在训练过程中利用到了多语言的共享结构，以克服数据稀疏的问题。但不足的是，大多数这些方法侧重于在多语言中执行特定任务。近几年，得益于深度学习的进展，有更多的方法试图学习通用的多语言表示（如 mBERT、XLM 和 XLM-R），这些方法旨在捕获跨语言间共享且对多任务有用的知识。但在实践中，这类方法的评估却大多侧重于一小部分任务以及相似的语言。 因此，为了鼓励人们在多语言学习领域开展更多研究，谷歌研究院联合 CMU

3 月，跳不动了？>>> 原题目： How To Read Source Code ，原作者：Aria Stewart 中文翻译： 在博客中查看 这篇文章基于我在Oneshot Nodeconf Christchurch的一个演讲。 我本来没有想要写这篇文章。程序员不读源代码听起来似乎是很荒谬的。然后我真遇到了一群不读源代码的程序员。接着我又跟更多的人进行了交谈，发现他们除了读代码示例或测试脚本之外什么也不看。最重要的是，我遇到过很多新手程序员，对他们来说，找到从哪个地方开始阅读是非常困难的。 当我们说读源代码的时候，我们要表达什么意思？ 我们是为了什么去读源代码？为了理解它。为了找bug，为了知道这些代码和系统中的其他软件是怎样交互的。我们还会为了回顾、品评而去读。为了找出其中的接口信息，为了理解和找到不同模块之间的界线，为了学习，我们都会去读源代码。 读代码不是一个线性过程 读代码的过程不是线性的。人们往往认为读源代码就像读一本书一样：先搞定简介或者README，然后从第一章开始一章一章的读，直到结束。其实并不是这样的。我们甚至都不能确定一个程序有没有结束，很多程序是不会终止的。我们应该在章节、模块之间跳转，反复阅读。我们也可以选择通读单个模块，但是这样我们就无法理解这个模块所引用的其他模块的代码。我们也可以根据程序的执行顺序去阅读，但是我们最后并不会清楚程序会向哪里执行。

我将提取字符串中包含的所有数字。 哪个更适合于目的，正则表达式或 isdigit() 方法？ 例： line = "hello 12 hi 89" 结果： [12, 89] #1楼 @jmnas，我很喜欢您的回答，但没有找到浮点数。 我正在处理一个脚本，以分析要送入CNC铣床的代码，并且需要查找可以是整数或浮点数的X和Y尺寸，因此我将代码修改为以下内容。 查找具有正值和负值的int，float。 仍然找不到十六进制格式的值，但是您可以在 num_char 元组中添加“ x”和“ A”至“ F”，我认为它将解析“ 0x23AC”之类的内容。 s = 'hello X42 I\'m a Y-32.35 string Z30' xy = ("X", "Y") num_char = (".", "+", "-") l = [] tokens = s.split() for token in tokens: if token.startswith(xy): num = "" for char in token: # print(char) if char.isdigit() or (char in num_char): num = num + char try: l.append(float(num)) except ValueError: pass print(l) #2楼 这有点迟了