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1.概述 1.1什么是任务调度 我们可以思考一下下面业务场景的解决方案: 某电商平台需要每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券 某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒 某财务系统需要在每天凌晨0:10分结算前一天的财务数据，统计汇总 以上场景就是任务调度所需要解决的问题 任务
## 什么是 MySQL 和 MongoDB MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景
摘要：随着软件迭代模式的不断发展，测试环节的自动化程度也得到了有效的、持续的提升，智能化测试是结合AI算法和测试数据对测试多个环节进行针对性的优化。 本文分享自华为云社区《【智能化测试专题】智能化测试技术探索》，作者： DevAI。 1. 发展阶段 测试是评估和验证输入是否能得到符合预期输出的过程。
摘要：“边云协同”，即云端与边缘的协同。通过边云通道，部署在边缘节点上，并实现在云端远程管理应用，保障部署在边缘的应用能够正常运行，并通过与云端的连线，将业务执行结果在云端呈现。 本文分享自华为云社区《使用华为云IoT平台的IoT边缘体验“边云协同”【我的IoT端边云体验】》，作者：Jan-tao
摘要：本文主要介绍图像形态学处理，详细讲解了图像开运算、闭运算和梯度运算。数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法，其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中对应形状以达到对图像分析和识别目的。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十八.图像增强及运算篇之形态学
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a； 然后计算 a 与样本标签值 y 的
摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 本文分享自华为云社区《Backbone 网络-ResNet 网络详解》，作者： 嵌入式视觉 。 摘要 残差网络(ResNet)的提出是为
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
摘要：Redis事务包含两种模式：事务模式和Lua脚本。 本文分享自华为云社区《一文讲透 Redis 事务》，作者： 勇哥java实战分享。 准确的讲，Redis事务包含两种模式：事务模式和Lua脚本。 先说结论： Redis的事务模式具备如下特点： 保证隔离性； 无法保证持久性； 具备了一定的原子
摘要：鸿蒙的出现，让硬件、软件行业面临着变革与重构的洪流，但激流勇进中，也潜藏着巨大机遇。物联网设备与鸿蒙结合成为必然趋势，本文将解读华为云IoT+鸿蒙如何强强联合，为物联网行业提供新的思路和方法。 本文分享自华为云社区《华为云IoT携同鸿蒙打造万物智联新机遇》，作者：华为云IoT DTSE团队。
摘要：本文介绍了实现分页列表缓存的三种方式。 本文分享自华为云社区《分页列表缓存，你真的会吗》，作者： 勇哥java实战分享 。 1 直接缓存分页列表结果 显而易见，这是最简单易懂的方式。 我们按照不同的分页条件来缓存分页结果 ，伪代码如下： public List getPage
摘要：在本篇文章中，我们将深入探讨Spring框架中的重要组件——BeanPostProcessor。首先，我们将了解其设计理念和目标，然后通过实际的例子学习如何基础使用它，如何通过BeanPostProcessor改变Bean的初始化结果以及如何利用它修改Bean的属性。 本文分享自华为云社区《S
摘要：本文以技术方案视角，对华为云Astro低代码平台的一些核心功能进行简要介绍。 背景介绍 低代码开发基于可视化开发的概念，结合了云原生和多终端体验技术，它可以在大多数业务场景中，帮助企业显著的提升效率。同时为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发方式，让不懂代码的人通过“拖拉拽”开发组件来完成应
向ES发送请求时，如何创建请求对象呢？官方推荐的builder patter，在面对复杂的请求对象结构时还好用吗？有没有更加直观简洁的方法，尽在本文一网打尽
数据测试不仅关注数据加工的代码逻辑，还要考虑大数据执行引擎带来的影响，因为各种引擎框架将对同一份数据产生不同的计算或检索结果。本文将从一个年度账单bug引入，讲解在数据测试实践中对大数据执行引擎兼容性
在一次上线时，按照正常流程上线后，观察了线上报文、接口可用率十分钟以上，未出现异常情况，结果在上线一小时后突然收到jsf线程池耗尽的报警，并且该应用一共有30台机器，只有一台机器出现该问题，迅速下线该机器的jsf接口，恢复线上。然后开始排查问题。
