# 背景 jenkins持续集成,需要任务后台执行(nohup执行)结果发现jenkins的job执行完后,看不到运行的进程 # 步骤 原因就是这么一个情况:J...
后台运行 commands &:但一旦关闭对应终端则后台程序也会被强制关闭。 nohup commands:即使关闭对应终端后台程序也不会被强制关闭。
一、如何采用Daemon进行后台程序的部署在C++中,如果要让一个程序一直在后台运行并且和终端会话分离,我们可以将其作为守护进程运行,以下是创建C++守护进程的一般步骤。图片1.
我一年半前我参与某省联通的网管项目的开发,曾经写过一个这样的后台程序,它要不间隔的从各种类型服务器上,下载各种类型的数据文件(每个文件都有几兆大小),并将这些文件解读成一条条记录插入到数据库中。...这个后台程序直接使用java中的线程,由于线程的复杂性,调试也困难,很不幸这个后台程序很不稳定,每周都会有一两次会停在那里不再往下执行,原因至今天未找到,成为我心中永远的痛。 ...任务很简单,为了今后扩展方便,我将这个设计成了一个多任务可管理的后台程序。周未我设置了两个任务同时执行,一任务每10秒执行一次,另一任务每1秒执行一行,运行了两天,运行较果良好。
面对的问题: 做后台程序经常会被问一句话,你的程序能撑多少人。一般官方一点的回答是这个得根据实际情况而定。实际上后台程序的性能是可以被量化的。...《unix编程艺术》上关于性能优化的总结: 最有效的优化往往是优化之外的,如清晰干净的设计 最有效的优化就是不优化,摩尔定律会为你优化 如果确定要优化,必须找到真正的瓶颈 还有一种跟性能有关的情况是,后台程序经常有很多组件组成...实时了解各个系统组件的性能,某组件发生故障,可以及时发现 获得程序接口调用热点,调用多且慢的接口才需要优化 解决方案: 后台程序开发一个专门统计性能的组件,其需要有如下功能: 可以汇总性能数据,如定时将
接下来,我们通过非利率产品、和 LIBOR 挂钩的利率产品,和 CMS 挂钩的利率产品来讲解时间调整。...因为 S/P 是鞅,那么漂移项为 0,解得 风险因子 S(T) 在 M 和 T 远期测度下的期望的关系如下,两者的差异就是时间调整。...用 S(t) 代表 Sn,m(t),A(t) 代表 An,m(t),求 S(T) 在 Tp 时点的期望有两个调整项: 凸性调整:从年金测度 QA 到 T 远期测度 时点调整:从 T 远期测度到 Tp 远期测度...4 总结 到目前三种类型的估值调整已经全部讲完,我们总结一下: 凸性调整:在风险中性测度和远期测度下变量的差异 Quanto 调整:在货币一测度和货币二测度下变量的差异 时间调整:在 T1 远期测度和...T2 远期测度下变量的差异 之所以要做调整,本质上是因为变量在不同测度下的值不同,因此量化这些调整需要测度变换(change of measure),这是下帖的内容。
Quanto 是 quantity-adjusting 的缩写,字面上是变量调整的意思。由于 Quanto 没有好的中文翻译,我们就直接用 Quanto。...XσLσX 对比在 TDOM 和 TQUT 测度下的 LDOM(t, U, T) 的两个 SDE,发现唯一区别就是后者比前者多了个漂移项,±ρL,XσLσX 因此在估值 Quanto 合约时,我们只需调整...因此在估值 Quanto合约时,我们只需调整即期汇率 XFORDOM(T) 的远期值 FFORDOM(0, T),然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 4 总结 一表胜千言。...可写成 两者之间的唯一差异就是 μ,计算 M(U) 在对应的两个测度下的期望,得到 因此定价 Quanto 产品分三步: 首先计算标的资产在到期日 U 的期望值 F(0, U) 接着乘上 Quanto 调整项...exp(μU) 得到 F(0, U) × exp(μU) 最后将其带入已推导出来的非 Quanto 产品定价公式 下帖讲时间调整(Time Adjustment)。
偏微分方程有限差分法 (PDE-FD) 产品估值 - 蒙特卡洛模拟法 (MC) 产品风险理论 (AAD) 风险计量 - 敏感度 (Greeks & Sensitivities) 风险计量 - 风险价值 (VaR) 价值调整...- 凸性调整 价值调整 - 时间调整 价值调整 - Quanto 调整 价值调整 - CVA 价值调整 - DVA 价值调整 - FVA 价值调整 - MVA 价值调整 - KVA 金融产品的估值调整分两类...: 和远期变量有关:凸性调整、时间调整和 Quanto 调整 XVA 系列:CVA、DVA、FVA、MVA 和 KVA 本帖讲凸性调整,先介绍什么是凸性,再定性分析得到远期和期货之间的差异,最后定量分析计算各类期货的凸性调整项...弄清了凸性偏差产生的原因后,接着就要调整凸性,即做凸性调整(convexity adjustment),有定性(qualitive)和定量(quantitative)两种方法。...3 定量方法 3.1 理论推导 定性方法可以大概分析出不同资产类别下面的凸性调整项(CA 项)的符号,要精确计算其值还需要定量方法。
2016年11月份,他利用开发中心内的电脑编写了一个后台程序,并将其放在银行主系统上,“编写这个程序是为了验证银行核心系统的漏洞是否存在,这个缺陷大概是在跨行ATM机取款后,取款成功但不会计入账户。”...覃某称,自己将后台程序放到核心系统后,就用一张银行卡到ATM机内取款,测试时间与漏洞触发的关系,“正常情况下银行有规定不允许在生产环境下测试,而且他没有权利这样做,每次进行测试前都要向领导汇报,作预案,
前期一个项目与外部厂商联调时,由于外部某几个网络环节存在超时或不通的情况,排查到可能需要修改部分网络环节的MSS参数信息,以下对相关操作进行记录,留待后续参考。
最近在Windows服务器上部署nodejs后台程序时,想要将其设置为开机自启动,在Linux下很简单,使用pm2 startup命令即可。...这样如果服务器重启或者因为故障断电重启对应的node.js后台程序就能做到开机自启动了。
('image',img) if cv2.waitKey(1)==ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() 亮度正常 算法:图像明暗调整是检测画面亮度和调节画面亮度与对比度
volumes | 15 | +----------------------+-------+ Dashboard 配额修改 ---- 标题:openstack配额调整
选中需要设置的段落
聊下写作思路的调整。 本文约0.3k字,阅读大约1分钟。 发现问题 哈迪目前是以边学边写+查缺补漏的方式写文章,即自顶向下。
1. 设置和查看lustre参数 创建文件系统时,使用mkfs.lustre。 当服务器停止运行时,使用use trnefs.lustre。 当文件系统正在运行...
即可将挂起的job的状态由stopped改为running,仍在后台执行;当需要改为在前台执行时,执行命令fg %num即可; 前台进程的挂起: ctrl+Z; 以上这篇在Linux中查看及终止正在运行的后台程序方法就是小编分享给大家的全部内容了
LDO是常见的电源架构,线性调整率和负载调整率是两个重要的参数。 线性调整率(line regulation)指的是,在特定负载电流条件下,当输入电压变化时,引起的对应输出电压的变化量。...从定义可以看出,线性调整率越小越好,当输入电压变化时,对输出的影响就越好,LDO性能越好。...负载调整率(Load regulation)指的是,在特定的输入电压条件下,当负载电流变化时,引起的输出电压的变化。...从定义可以看出,负载调整率也是越小越好,当负载电流突然变化时,引起的输出变化越小,LDO性能就越好。 下图中绿色的Iout突然上升时,使得LDO输出有个下冲,这就是负载调整率。
} 5.11向上调整法 目的: 当向堆中插入新元素时,为了维护堆的性质,需要对该元素进行向上调整。...可得高度与向上调整的关系 时间复杂度 5.21向下调整法 目的: 当从堆中移除元素(通常是堆顶元素)后,为了维护堆的性质,需要对剩余的元素进行重新调整。...这个参数确保我们知道何时停止向下调整,即当child索引超过最后一个下标时。 parent表示当前要调整的节点的索引。...可得高度与向下调整次数的关系 可得时间复杂度: 六、堆排序的实现 有一个数列,请用堆排序升序排列 如果使用向下调整法建小堆,先把0视为堆根,0和3交换,然后当3视为堆根时: 所以要建大堆: 堆排序的时间复杂度与向上调整法建堆时差不多...如果子节点不小于父节点,则循环终止,调整完成。
('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",result) 算法:图像阴影调整是通过填充全图像的最大值和最小值来调整图像阴影
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云