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...............................

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

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

+ 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

MT-BERT 在文本检索任务中的实践 192 美团无人车引擎在仿真中的实践 204 美团无人配送 CVPR2020 论文 CenterMask 解读 215 WSDM Cup 2020 检索排序评测任务第一名经验总结 225 美团内部讲座｜清华大学莫一林：信息物理系统中的安全控制算法 235 KDD Cup 2020 多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用 252 对话任务中的“语言 - BERT 模型预估，并将预估输出值作 为特征，用于最终的模型打分。这就需要 Augur 提供 Model as a Feature 的能力。 得益于 Augur 抽象的流程框架，我们很快超额完成了任务。Model as a feature， 虽然要对一个 Model 做预估操作，但从更上层的模型角度看，它就是一个特征。既 然是特征，模型预估也就是一个计算 OP 而已。 所以我们只需要在内部实现一个特 相关性却不一致。 2018 年底，以 Google BERT[1] 为代表的预训练语言模型刷新了多项 NLP 任务的 最好水平，开创了 NLP 研究的新范式：即先基于大量无监督语料进行语言模型预 训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成下游的 NLP 任务（文本分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等）。美团 AI 平台搜 索与 NLP 部算法团队基于美团海量业务语料训练了