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怎样在windows上定时执行python

让python播放音频 python播放音频实际上很简单,使用pygame模块,只需要四五行的代码。...请返回桌面,在我的电脑上右键选择管理(Manage) -> System Tools -> Task Scheduler,在右侧选择Create Basic Task 这时会弹出一个新的窗口: 输入任务名...,下一步 之后会让你选择任务的执行周期,这里选在Daily,然后选择开始时间,Recur every这里填写1天,下一步 这里要选择任务执行的动作,这里为了执行python脚本,选择start a program...,我们需要把它修改为每小时执行一次: 在Task Scheduler Library中找到你刚刚添加的任务,双击,在trigger选项卡中有一个Advancec settings,勾选Repeat task...所以,仍旧是在Task Scheduler Library中,在新建的任务上右键,选择Run,成功,已经可以听到我想要的音频了。

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    在Ubuntu 20.04上添加swap交换空间

    如果您的系统不断出现内存不足的情况,则应添加更多内存RAM。交换空间旨在改善系统的性能,并不会增加系统的总内存。...如果要添加更多交换空间,请将2G替换为你所需交换空间的大小。 创建一个指定大小文件的方式在Ubuntu 20.04中有两种,分别fallocate和dd命令。...如果您的系统上没有fallocate命令,或者您收到一条错误消息,提示fallocate failed: Operation not supported操作不支持。...在Linux内核启动是将会次配置文件的参数。...你将使用rm命令删除文件:sudo rm /swapfile 结论 我们向您展示了如何在Ubuntu 20.04系统上创建交换文件以及激活和配置交换空间。如果您遇到问题或有反馈,请在下面发表评论。

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    BackgroundWorker在单独的线程上执行操作

    直接使用多线程有时候会带来莫名其妙的错误,不定时的发生,有时候会让程序直接崩溃,其实BackgroundWorker 类允许您在单独的专用线程上运行操作。...可以通过编程方式创建 BackgroundWorker,也可以将它从“工具箱”的“组件”选项卡中拖到窗体上。...如果在 Windows 窗体设计器中创建 BackgroundWorker,则它会出现在组件栏中,而且它的属性会显示在“属性”窗口中。 若要设置后台操作,请为 DoWork 事件添加一个事件处理程序。...请不要使用 BackgroundWorker 组件在多个 AppDomain 中执行多线程操作。...如果您需要能进行响应的用户界面,而且面临与这类操作相关的长时间延迟,则可以使用 BackgroundWorker 类方便地解决问题。 注:文章参考了MSDN许多

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    在设备上通过WebAssembly本地执行LLM

    在这个WasmEdge演示中,Second State的Michael Yuan展示了如何创建一个轻量级执行环境,以运行大型语言模型。...Yuan展示了开源的WasmEdge如何使用WebAssembly在您自己的设备上本地运行大型语言模型,无论是Mac、笔记本电脑还是像树莓派这样的边缘设备。...使用轻量级的执行环境,可以在这些不同类型的设备上高效地运行更大的语言模型。...在Python中进行大规模语言推理,您需要整个PyTorch和GPU驱动程序等等,这些东西大约是3GB,我不敢在我的电脑上安装它。"...此外,Yuan表示,Python是一种解释型语言,在某种程度上其速度很慢,因为在将Python用于机器学习时,用户必须依赖底层的基于C的库(如PyTorch)“才能真正完成工作”。

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    dplyr-cli:在Linux Terminal上直接执行dplyr

    dplyr-cli设计的初衷就是让我们能够方便快速的在不打开R的情况下,在命令行中运行 dplyr,处理csv的文件。...csv 不执行dplyr命令,仅将输入数据作为CSV输出到stdout kable不执行dplyr命令,而仅将输入数据作为 knitr::kable()格式字符串输出到stdout 其工作原理:dplyr-cli...使用 {littler}在终端中的CSV文件上运行dplyr命令。...尽管R可以在批处理模式下使用,但r二进制文件完全支持'shebang'样式的脚本(即在脚本的第一行中使用hash-mark-exclamation-path表达式)以及在标准Unix管道。...目前的不足: 仅在 OSX和 YMMV的bash下测试过 每个命令的实质是在单独的R中运行 安装 虽然 dply-cli是可以直接在命令行中直接使用,但是其执行时候还是会依赖到R包。

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    在 RT-Thread Nano 上添加控制台与 FinSH

    在 Nano 上添加 UART 控制台 在 RT-Thread Nano 上添加 UART 控制台打印功能后,就可以在代码中使用 RT-Thread 提供的打印函数 rt_kprintf() 进行信息打印...如下图是一个在 main() 函数中每隔 1 秒进行循环打印 Hello RT-Thread 的示例效果: 在 Nano 上添加 FinSH 组件 RT-Thread FinSH 是 RT-Thread...在 RT-Thread Nano 上添加 FinSH 组件,实现 FinSH 功能的步骤主要如下: 添加 FinSH 源码到工程 实现函数对接 添加 FinSH 源码到工程 KEIL 添加...,点击 Additional Software,在 Pack Vendor 中可勾选 RealThread 快速定位 RT-Thread 软件包,然后在 RT-Thread 软件包中勾选 shell,即可添加...进入弹窗进行添加,如下图); 在 rtconfig.h 中添加 #define RT_USING_FINSH 宏定义,这样 FinSH 将生效,如下图。

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    在Hexo博客上添加可爱的Live 2D模型

    在查找资料的偶然间,我发现一个博客上有非常可爱的Live 2D模型,当时我就被打动了,马上开启审查元素,试图找出这个Live 2D模型的信息,可是找了半天没找到。...最后通过截图->谷歌图片的方式,终于一层一层的找到了相关资料,我正好有一个Hexo博客,所以今天就来在博客上添加一波Live 2D模型!...首先,安装npm包: npm install --save hexo-helper-live2d 然后在hexo的配置文件_config.yml中添加如下配置,详细配置可以参考文档: live2d:...live2d-widget-model-tsumiki live2d-widget-model-unitychan live2d-widget-model-wanko live2d-widget-model-z16 下载完之后,在Hexo...根目录中新建文件夹live2d_models,然后在node_modules文件夹中找到刚刚下载的live2d模型,将其复制到live2d_models中,然后编辑配置文件中的model.use项,将其修改为

    1.6K40

    在腾讯云容器服务上添加外部 DNS 服务器

    概述 腾讯云容器服务在kubernetes平台的基础上做了大量和腾讯云IAAS紧密结合的工作,比如集群创建时直接创建k8s集群、集群内的容器使用VPC网络的IP,容器数据卷使用CBS、ingress直接使用腾讯云的...DNS服务器的操作原理 添加外部DNS服务器的原理是利用dnsmasq的启动参数,在dnsmasq的启动参数中,有个叫server的参数,通过server参数可以指定上游的dns服务器,在kube-dns...在腾讯云容器服务上添加自定义dns服务器操作步骤 1、先登录到一台容器主机,将kube-dns的yaml文件保存下来 注:kubernetes 1.4.6版本kube-dns名称为k8s-dns, kubernetes...com/192.168.10.2 - --server=/www.test2.com/192.168.10.3 - --log-facility=- 3、使用修改后的yaml文件执行...kubectl apply使配置生效 kubectl apply -f kubedns.yaml 4、验证添加的自定义dns服务器是否在容器里生效,验证方法有很多种,可以通过在服务里使用dig或nslookup

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    goldengate classic模式在空闲数据库上抽取和应用数据延迟问题

    【goldengate复制逻辑以及延迟】 goldengate出现延迟分为源端和目标端,源端延迟分为抽取和传输进程,抽取遇到大事务、大的DDL、表没有主键等 传输遇到广域网或者需要传输数据量超过带宽...,当然可以使用压缩传输来降低带宽; 以上遇到源端繁忙的情况的延迟可以理解,但是对于源端无任何负载且事务很少的情况下也出现稳定的5-6s的延迟....=1000;通过ogg抽取到目标端变成1000 op操作.源端成比例的并发,目标端还是一样单进程去操作,自然延迟就正常.但是源端很空闲的情况,目标端也出现延迟,这个有点不可思议....4s-6s.如果把EOFDELAY调整到更高的值,数据库延迟会更大,对于系统IO负载很高的数据库来说,可以适当调高。...1,整个延迟从5s降低1s左右.

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