Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng Technology 任务 1. 什么时间 什么时间 2. 什么地点 3. 做什么事 @Copyright Sunteng Technology 一个简单的任务 0 8 * * * echo "Hello Gophers!" @Copyright Sunteng Technology cron crond crontab cmd1 cmd2 cmd3 ... @Copyright @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron V7，1979 1. 在Version 7 Unix里是一个系统服务 2. 只用 root 运行任务 3. 算法简单直接 @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron 运行逻辑 1. 读 /usr/lib/crontab 文件 2. 如果有命令要在当前时间执行，就用

title: Electron 应⽤处理⻓任务 date: 2020-11-26 tags: electron, node description: 通过 Electron 托盘（tray）实现后台执⾏⻓任务。 Electron 应⽤在执⾏⼀些⻓时间任务（⽐如上传、下载），我们想关闭界⾯后任务依旧执⾏。再次打开界⾯，依旧可以看到正在执⾏的任务以及任 务进度。托盘可以帮我们实现这个功能。 关闭应⽤前唤醒对话框⼆次确认 关闭应⽤时，触发对话框，可⽀持 3 种场景： 点击「取消」取消关闭操作； 点击「退出」，「后台运⾏」选中时，界⾯关闭，托盘不关闭，任务继续执⾏； 点击「退出」，「后台运⾏」不选中，界⾯、托盘关闭，直接退出，任务终⽌。 mainWindow.on('close', (e) => { dialog.showMessageBox({ title: '退出' createFromPath(path.resolve(__dirname, 'icon.png')), message: `确定要退出吗？`, detail: '选择后台运⾏，正在运⾏的任务将在系统托盘中继续运⾏。', checkboxLabel: '后台运⾏', checkboxChecked: true, buttons: btns,

................................ 13 第五章 对任务的基本操作.................................................................................................... 13 添加任务.......................................... .......................... 13 插入任务.......................................................................................................................... 13 设置任务名称................................ ........................ 14 移除任务.......................................................................................................................... 14 升级 / 降级任务...............................

操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage 链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX底层采用的区块链框架是XuperChain。

Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。 1.2.3 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练任务和预测任务。数据持有节 点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX 底层采用的区块链框架是 XuperChain。 的相关概念，帮助您初步认识系统，了解其基本运行机制，方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点： • 计算需求节点（Requester）有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点（Executor）拥有使用数据的权限，参与多方安全计算，进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点（DataOwner）是数据的归属方，有存储数据的需求。 • 存储节点（Storage

操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage 链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX底层采用的区块链框架是XuperChain。

Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。 1.2.3 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练任务和预测任务。数据持有节 点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX 底层采用的区块链框架是 XuperChain。 的相关概念，帮助您初步认识系统，了解其基本运行机制，方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点： • 计算需求节点（Requester）有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点（Executor）拥有使用数据的权限，参与多方安全计算，进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点（DataOwner）是数据的归属方，有存储数据的需求。 • 存储节点（Storage

类现在被移动 到 Illuminate\Support\Composer，如果你没有在代码中使用该类那么这一改变对程序没 有影响。 命令和处理器 自处理命令 在创建任务/命令时你不再需要实现 SelfHandling 契约，所有任务现在默认都是自处理 的，因此你可以在自己的类中移除该接口。 独立的命令&处理器 Laravel 5.2 命令现在只支持自处理命令，不再支持独立的命令和处理器。 IronMQ 队列驱动被移动到自己的扩展包中，不再被框架核心支持： http://github.com/LaravelCollective/iron-queue 任务/队列 php artisan make:job 命令现在默认会创建一个队列任务类，如果你想要创建一个同步任 务（非队列），在使用该命令时加上 --sync 选项。 邮件 邮件配置中移除了 pretend 选项，取而代之的，使用 up 维护模式响应模板 默认的维护模式响应模板是 resources/views/errors/503.blade.php 维护模式 & 队列 当你的站点处于维护模式中时，所有的队列任务都不会执行；当应用退出维护模式这些任 务才会被继续正常处理。 本文档由 Laravel 学院（LaravelAcademy.org）提供 Laravel 学院致力于提供优质 Laravel

+ 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT

v8.0.0 开始引入） 大批量的 DML 任务，例如大规模的清理任务、连接或聚合，可能会消耗大量内存， �→ 并且在非常大的规模上受到限制。批量 DML (tidb_dml_type = "bulk") 是一种新的 �→ DML 类型，用于更高效地处理大批量 DML 任务，同时提供事务保证并减轻 OOM 问题。 �→ 该功能与用于数据加载的导入、加载和恢复操作不同。 • 默认开启 TiDB 分布式执行框架，提升并行执行 ADD INDEX 或 IMPORT INTO 任务的性能和稳定性 #52441 @D3Hunter TiDB 分布式执行框架在 v7.5.0 中成为正式功能 (GA)，但默认关闭，即一个 ADD INDEX 或 IMPORT INTO 任务 默认只能由一个 TiDB 节点执行。 从 v8.1.0 起，该功能默认开启（tidb_enable_dist_task 多个 TiDB 节点并行执行同一个 ADD INDEX 或 IMPORT INTO 任务，从而充分利用 TiDB 集群的资源，大幅提 36 升这些任务的性能。此外，你还可以通过增加 TiDB 节点并为新增的节点配置tidb_service_scope 来线 性提升 ADD INDEX 和 IMPORT INTO 任务的性能。 更多信息，请参考用户文档。 2.2.1.4 安全 • 增强 TiDB