问题 我想将一个命令保存到一个变量中，以便稍后再使用（不是命令的输出，而是命令本身）。...cannot access grep: No such file or directory ls: cannot access '^': No such file or directory 我如何将这样...(带有管道/多个命令)的命令存储在变量中以供以后使用?...回答 对于带有管道或重定向的组合命令最推荐的方式是将其封装到一个函数里，然后在需要时直接调用即可。...一个高赞回答是使用 eval，代码如下： x="ls | wc" eval "$x" y=$(eval "$x") echo "$y" 但是其中 eval 是一个非常容易引发错误的内置命令，在没有警告用户可能存在不可预料的解析行为风险的情况下
因为其博文发表在Optaplanner的官网上，因此，其行文过程中存在一定的上下文默认情况，如果直译原文，将会大大降低其可读性。因此，本文是在原文的基础上添加一些本人修饰的表达而成。...此外，如果为了让几乎所有人都高兴，我们把所有任务都分配给一个人（例如都分给阿Ann），那么她很可能马上就走人了。因此，这种想法不可行。...如下表： 按公平性对各个方案进行排序 我们来看看同一问题下的若干任务分配方案，都是15个烦人的任务： 以上是将7个方案的公平程度，从高到低排列。...那么在Optaplanner里要实现这种衡量方式，我们需要针对每个员工定一个分数级别，Optaplanner会按分数级别进行排序，来找最佳方案。但是，如果我们需要排的员工数量非常大呢？...举例 例如同样是上述的任务分配规划问题，存在一个称为优先级约束，它的重要性是10倍于公平性约束。
它是一个生产计划系统（应该说是一个生产计划辅助系统，毕竟最终的计划，应该是人来决定，而非系统），在没有这个系统之前，计划人员（生产调试员）每天收到需要加工的生产任务之后，根据当时的机台产能情况，将这些待处理的任务合理地分配到适合的机台...例如：A类任务只能放在可以处理A类任务的机台上加工；但也可能会更复杂，例如：来自某些客户的、且具有特定工艺要求的、且生产量在指定范围内的, 且...,且........任务(产品) 对于需要加工的产品(工称工件)，我们把它抽象成任务，因为对于一个车间中的机台而言，以任务来识别它更贴切一些，在实际的业务建模中，一个产品不一定是一个任务，也有可能是一个产品的工序路线中的其中一个工序被定义为一个任务...用OptaPlanner解决任务分配问题 通过OptaPanner寻找更佳分配方案，需要建立相关的类和模型，英语还可以的同学，可以直接上去它的使用说明中查看Cloud Balance示例，是一个非常好的示例...在开始设计之前，我们需要构思一下，我们的任务分配是如何实现的。在我们的实际计划制定的业务操作中，也就是工厂的车间里，计划员是把一个产品的实物，喂进一个机台，让机台对它进行处理。
因为我是在Windows环境下运行的，所以把binaries和runExamples.bat解压出来放在同一文件夹即可，examples子文件夹中的目录结构如下图。...我在使用Optaplanner做项目的时候，他们的讨论组上向他提过一些问题，他为人相当nice且有耐心，给我解答了不少问题。...这个示例的目标是：给出一些Process和一些Computer，Optaplanner规划引擎在对这些实体进行对比运算，将所有Process分配到指定的一台Computer, 这个分配方案有两个要求：...软性要求：任何一台Computer一旦有任务分配进去，即表示该Computer被占用，需计算这台Computer的成本。...Optaplanner规划引擎需要找找出一个方案，在满足了第1点的硬性要求的前提下，令到这所有被占用的Computer的成本加起来尽量小(为什么不能说最小呢？
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的...是一个约束解决器，它可以优化业务资源，规划各种案例，例如车间调度，职员排班，云优化，任务分配，工作排程，装箱等相关的问题，例如下图。 ...还存在一些条件规则，例如：任务最迟需要什么时候完成，人员每天最多只能上班8小时，在指定的时间段内资源是有限的。以后称约束 - 官方称Constraint 3....所以规划问题存在一个搜索空间的问题，即有多少种可能的解，就表示搜索空间有多大。例如将3个任务分配到两个机台上，存在多少种可能？大家可以自己去算，其实就是排列组合问题。 ...在接下来的一系列文章中，我在讲解这些方案的过程中，会用到以下概念： 可能解：一个规划问题的任意一个解都称为可能解，也就是所有规则实体的所有规则变量，任意一个组合，都称作一个可能解。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的...是一个约束解决器，它可以优化业务资源，规划各种案例，例如车间调度，职员排班，云优化，任务分配，工作排程，装箱等相关的问题，例如下图。 ...还存在一些条件规则，例如：任务最迟需要什么时候完成，人员每天最多只能上班8小时，在指定的时间段内资源是有限的。以后称约束 - 官方称Constraint 3....所以规划问题存在一个搜索空间的问题，即有多少种可能的解，就表示搜索空间有多大。例如将3个任务分配到两个机台上，存在多少种可能？大家可以自己去算，其实就是排列组合问题。 ...在接下来的一系列文章中，我在讲解这些方案的过程中，会用到以下概念： 可能解：一个规划问题的任意一个解都称为可能解，也就是所有规则实体的所有规则变量，任意一个组合，都称作一个可能解。
https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/88047138 有时候我们在开发过程中，很容易犯这样一个错误，就是在服务中写一个定时任务...如果服务器性能一般，定时任务占用内存又多，服务器跑死都有可能。 问题：那基于SpringCloud的架构中，这种情况我们应该如何处理呢？ 这边我们先来简单概述一下，我们先来看一下任务执行的时序图。..."); } } 定时任务中我们可以看到this.jobService.serviceUrl方法，这个方法的作用则是获取SpringCloud集群中服务信息，IPV4Util.ipCompare这个作用就是将当前服务...获取当前服务ip 集群服务ip都转化成long类型数据，并进行排序 当前服务ip转化成long类型数据并和集群服务ip的long类型数据进行对比 我们通过这样的方法，就可以保证SpringCloud架构中定时任务只在一个服务在执行了...但是引入第三方框架有时候会增加系统的复杂程度，学习成本也会相应的变大，最重要的是有些定时任务没必要进行分片，一个单点服务就可以搞定，就没必要耗费资源进行分片跑任务服务了。
题目部分 在Oracle中，如何将一个数据库添加到CRS中？...答案部分 虽然通过DBCA（DataBase Configuration Assistant，数据库配置助手）创建的数据库会自动加入CRS中，但通过RMAN创建的数据库是不会被加入CRS中的，在这种情况下就需要手动添加...，将数据库加入CRS中后就可以通过srvctl来管理数据库了。...有效的AUTO_START值为： l always：在服务器重新启动时重新启动资源，而不管服务器停止时资源的状态如何。 l restore：将资源恢复到服务器停止时的状态。...下面的例子演示了如何将一个物理DG添加到CRS中。
据美国技术研究和咨询公司 Gartner 于 2 月 7 日发布的一份报告中显示，到 2026 年，全球25% 的人将每天至少花一小时在元宇宙中工作、购物、学习、社交和娱乐。...现在已有不少大牌公司在开发元宇宙世界，以便他们的用户能够以数字方式重新创造他们的生活，以期待这种向元宇宙的转变。 ...“最终，它们将发生在一个单一的环境中——元宇宙——具有跨技术和体验的多个目的地。” ...另外根据研究公司 Strategy Analytics 的数据，到 2026 年，全球元宇宙市场预计将达到约 420 亿美元。...“现在要知道哪些投资在长期内可行还为时过早，”他说。 “产品经理应该花时间学习、探索和准备虚拟世界，以使自己具有竞争力。”
♣ 题目部分 在Oracle中，将一个物理DG转换为逻辑DG有哪些步骤呢？ ♣ 答案部分 1....停用备库MRP进程 对于将物理备库切换到逻辑备库，需要在主库构建LogMiner字典及启用补充日志，因此应先停用备库的MRP进程，避免产生额外的Redo Apply。...如果正在使用Broker管理现有的物理备库，应先在Broker中禁用目标数据库。...在主库上运行： create tablespace logmnrtbs datafile '+DATA' size 100m autoextend on next 5m maxsize 2000m; execute...关闭物理备库的2个节点数据库，然后在节点1上执行： ALTER SYSTEM SET CLUSTER_DATABASE=FALSE SCOPE=SPFILE SID='*'; shutdown immediate
); return softScore; } 通过上述代码块是一Java简易评分的示例，从方法名doNotAssignAnn就很容易理解到，该约束的作用是“使得任务不要分配给...我们知道在OptaPlanner里，评分通常都是负数，表示惩罚一个行为，令引擎找出尽可能规避这种行为的方案。示例中使用了Java的Stream功能进行判断和过滤。...其逻辑是：从班次列表中找出所有分配给了Ann的班次，对每一个满足这个条件的班次进行扣分，并把分数加总作为方法的返回值。...因此，在filter方法中，就找出那些超出CPU能力的Computer（即分组），在penalize方法中，对整所有超出CPU需求中的计算进行扣分，扣分值是超出部分。...在OptaPlanner的用户手册中，也有相关的提示；大家看情况而用。 ?
本文介绍了一个强化学习项目，它对于那些想在Python中创建和解决简单任务的人非常有帮助。该项目创建了强化学习环境以及基本方法，所有代码都在Kaggle上进行了发布。...直到我后退一步，从完全理解概率环境是如何定义的基础开始，建立一个我可以在纸上解决的小例子，事情才开始变得更有意义。但是，我发现很难找到不需要从外部导入就可以应用的任务环境。...因此，我给自己设定了一个挑战： 我可以在Python中为任务环境完全自包含地定义并找到最优操作吗通过跟踪我的工作，我希望其他人可以把这作为一个基本的起点来学习自己。...阶段1:定义任务环境 任务内容 很简单，我想知道从房间的任何位置将一张纸放入垃圾桶的最佳方法。我可以把纸扔向任何方向，也可以一次移动一步。...为了在python中创建环境，我们将图转换为x和y值的二维维度，并使用方向代数（Bearing Mathematics）计算抛出的角度。
项目之初，老板通过电话将任务传递给部门主管，部门主管通过部门会议将任务分配给员工，过段时间再将任务结果反馈给老板。...在召开会议商量了一番后，老板秘书站起来说：“我有个提议，老板每天将布置的任务写成一张纸条放到我这，然后部门主管每天早上来取并交给员工，至于纸条上的任务如何分配，部门主管决定就行，但是要将结果同样写一张纸条反馈给我...映射到场景中，便是部门主管实时向秘书获取纸条，并分配给员工。 run.py（老板） ? 说明：run.py的作用是下发消息到rabbitmq队列中，映射到场景中即老板将任务写在纸条上交给秘书。...celery与pika的区别 简单来说，pika其实就是用来连接rabbitmq服务的一个python客户端模块，而rabbitmq本身只有消息存储功能，并没有任务的分配调度。...当然在用pika连接rabbitmq的过程也可以任务分配，这需要利用pika模块自己写一个调度代码，也就是相当于自己写一个celery模块。
它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品、开发语言等条件的限制。...在Celery+RabbitMQ组合中，RabbitMQ作为一个消息队列管理工具被引入到和Celery集成，负责处理服务器之间的通信任务。...在确定了具体工作任务后，老板便把这个项目交给了部门主管（Celery），部门主管确定部门员工中谁去完成这项任务，于是指定某个人（Worker），也可以多个人。 ...项目之初，老板（下发任务者）通过公司会议将任务传递给部门主管（Celery），部门主管通过部门会议将任务分配给员工（Worker），过段时间再将任务结果反馈给老板。...在召开会议商量了一番后，老板秘书（沟通协调者RabbitMQ）站起来说：“我有个提议，老板每天将布置的任务写成一张纸条放到我这，然后部门主管每天早上来取并交给员工，至于纸条上的任务如何分配，部门主管决定就行
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序...例如一个计划是否可行，例如会不会同一个机台同一个时间分配了两个不同的任务（假设每个机台同时只能做同一个任务）。一个员工所排班次是否正确（例如一个员工是否被安排了三个连续的班次）。...（没错，OptaPlanner里就有Step与Move的概念，以后会详解）；在以后的深入文章中，我会详细把这个过程分析出来。 ...那么如何将这两种约束与这种评分机制关联起来，令评分机制可以实现软、硬约束呢？大家可能已经想到，在OptaPlanner给出了软分数，硬分数的概念。...这一篇我们先讲解一下原理，打一下基础，下一篇将用一个任务与机台的例子来说明一下这些原理在OptaPlanner中是如何体现的。 -- END -- 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
任务平分类：负载均衡系统将收到的任务平均分配给服务器进行处理，这里的“平均”可以是绝对数量的平均，也可以是比例或者权重上的平均。...性能最优类：负载均衡系统根据服务器的响应时间来进行任务分配，优先将新任务分配给响应最快的服务器。...Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。...通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。...负载均衡算法归根揭底是一个任务分配算法，至于那个任务分配算法合适，需要根据实际场景来判断。
JobTracker接收客户端提交的作业请求，并将作业划分为多个任务（Task）。 JobTracker维护了作业的元数据，包括作业的状态、进度、任务分配等信息。...JobTracker根据集群中可用的资源和任务的需求，将任务分配给不同的TaskTracker执行。...TaskTracker： TaskTracker是MapReduce的另一个主要组件，负责执行具体的任务。 TaskTracker在集群中的每个节点上运行，并接收JobTracker分配的任务。...在这个例子中，我们将输入数据按空格分割成单词，并将每个单词映射为键值对（单词, 1）。 我们还定义了一个Reducer类（WordCountReducer），用于对相同键的值进行合并和计算。...在这个过程中，JobTracker负责接收作业请求，并将作业划分为多个任务，并将任务分配给不同的TaskTracker执行。
还有这种神操作，那么它的作用将进一步大增了，幻想一下大家看科幻或战争电影时，那里的指挥中心必然有一个大屏幕，上面显示了实时的战况或各方资源的部署情况，如果这些部署是需要通过规划来辅助实现的话，OptaPlanner...这里提供一下最重要的三个代码块，对应的场景是，当一个新的任务(Task)需要被添加进引擎的Problem中参与规则时，应该如何添加，添加完成之后，如何获得规划的结果。...即当一个新任务产生了，或一个已计划好的任务被生产完成了，或一个已计划好的任务无法按时执行生产作业而产生计划与实际情况存在差异时，或一个机台出现计划以外的停机等诸如此类对计划足以产生影响的事件，都将会作为触发重新规则的条件...现在办法有两个，一个是等OptaPlanner团队在JIRA上对我提交的issue进行处理，看是不是真的在OptaPlanner中存在这么一个Bug....引擎在处理这些调用时，会产生新的bestSolution，并触发BestSolutionChangedEvent事件，在事件处理方法中，将最新的Solution中的Planning Entity列表输出即可获得增删改
本文为第一篇，先讲解批量和实时规划的需求与业务场景，以及在OptaPlanner中的批量规划的实现方法简介；下一篇将详细介绍新OptaPlanner8.x之后，实时规划的实现，并同时介绍批量并行规划情景下...那么，在批量规划的过程中，能否为不同的数据集设定不同的规划时间呢？很遗憾，OptaPlanner目前是不支持该功能的。这是一个相当实在的问题，希望OptaPlanner以后的版本可以支持。...本文将介绍实时计划的相关适用场景、设计及实现方法。事实上从具体的业务出发，无论是周期性计划还是实时计划，都需要任务进行锁定的，原因何在？大家可以在评论区讨论。...例如：在生产计划的场景中，规划程序在规划运算过程中，出现紧急插单需要即时处理，新插入的订单提交到规划服务后，规划程序会即时基于现有的规划结果，将新的订单纳入考虑后，输出一个新的结果。...又如在VRP场景中，当一位司机根据规划好的运输计划执行运输任务时，中途遇到堵车等不可预见情况（引擎在进行规划运算时，会预设所有路线都处在一个理想路况），可通过手机APP将当前情况反映到服务器，VRP规划服务程序会即时变更当前路线的路况
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
