明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “脑袋”里只有空气，就能弹奏出8小节的乐章。 这个软体机器手弹钢琴，核心居然全靠空气驱动。 最近，加州大学河滨分校的学者们开发出了一个气动随机存取存储器 （RAM），并成功用它操纵软体机器人演奏了一首曲子。 用气流阀取代电子晶体管，用气动逻辑取代计算机逻辑，研究人员成功让这个机器人摆脱了传统机电元件的控制系统。 连接其“手”、“脑”的也不再是电线，变成了透明的气流管道。 它们一端连接着气动RAM，另一端连接着机器人的手指。 通过改变管道内的气压，
工业机器人的手部也称末端执行器,它是装在工业机器人手腕上直接抓握工件或执行 作业的部件。对于整个工业机器人来说手部是完成作业好坏、作业柔性优劣的关键部件 之一。工业机器人的手部可以像人手那样具有手指,
原文标题：Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁 未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net 在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管
当你从桌子上拿起一块虚拟拼图时，能真切地感受到拼图就在手中，就是手指会停住的那种，效果大概就像下面这样。
在使用 Apache Spark的时候，作业会以分布式的方式在不同的节点上运行；特别是当集群的规模很大时，集群的节点出现各种问题是很常见的，比如某个磁盘出现问题等。我们都知道 Apache Spark是一个高性能、容错的分布式计算框架，一旦它知道某个计算所在的机器出现问题（比如磁盘故障），它会依据之前生成的 lineage 重新调度这个 Task。
从收购Oculus VR至今，Facebook已经走过7年。这一路走来，公司将VR“游戏世界”扩容为“虚拟世界”，用“元宇宙”的名号叫出响来，并将Meta扶持为公司大icon，力证7年之路，若非暗痒，则为裂动。触觉手套落眼于2030年，旨在解决元宇宙的核心挑战之一：我们将如何接触虚拟世界？ 作者 | 吴彤 编辑 | 青暮 在Meta之前，许多玩家都想做出真正通往虚拟世界的“触手”，它不仅是VR眼镜，还有更加真实感的、超越视觉与听觉的新方式：触觉反馈手套！ 从今年3月开始，Meta(原名Facebook)的
本文主要分享 Elastic-Job-Cloud 作业失效转移。对应到 Elastic-Job-Lite 源码解析文章为《Elastic-Job-Lite 作业作业失效转移》。
最常用的当然是springboot集成方式，下面我们就以该示例研究下xxl-job客户端执行器的启动流程。
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
小明是一家大型公司的运维支持经理，凌晨三点他收到了批量中断的报警信息，他不得不拖着疲惫的身体来到电脑前，点开报警信息，又是熟悉的数据库异常，他点了点鼠标，重新启动批量作业处理。经常需要半夜处理的批量中断使他感到非常沮丧，他想这种情况能否有所改变？
用户提交Spark应用到Yarn上时，可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor个数，随后，ApplicationMaster会为这些executor申请资源，每个executor作为一个Container在Yarn上运行。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执行。所有任务执行完后，executor被杀死，应用结束。在job运行的过程中，无论executor是否领取到任务，都会一直占有着资源不释放。很显然，这在任务量小且显示指定大量executor的情况下会很容易造成资源浪费。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
作者 | 中国工商银行金融科技研究院云计算实验室 工商银行早在 2018 年便启动了 Serverless 技术的研究，通过将业界主流 Serverless 技术栈与行内“云计算 + 分布式”体系融合，建设了具备极致弹性伸缩能力的全托管 Serverless 平台，并在 AI 模型、批量任务、接口聚合等多个场景落地，有效提升了云上资源利用率和业务迭代效率。我们在这篇文章里分享了工商银行 Serverless 实践至今的经过、效果和经验，希望对大家有所帮助。 1 Serverless 的发展历程和业界现状
机器人传感器技术。机器人技术是融合了机械、电子、传感器、计算机、人工智能等许多学科的知识，涉及到当今许多前沿领域的技术。机器人技术应用范围遍及工业、科技和国防的各个领域。近20年来，机器人技术有了很大的发展，特别是工业机器人已经达到产业化水平，智能机器人技术也有了相当的发展。机器人技术及相关自动化装备的发展水平和拥有量已成为衡量一个国家工业水平的重要指标。 机器人传感器分类。机器人传感器主要包括机器人视觉、力觉、触觉、接近觉、距离觉、姿态觉、位置觉等传感器。机器人传感器可分为内部传感器和外部传感器两大类。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以Spring Batch为例，和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分，spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）研究人员开发了一款软机器人，将为完全无绳机器人铺平道路，可用于太空探索，搜索和救援系统，仿生学，医学外科，康复等领域。
总之，要提高F1赛车在比赛中的圈速，需要综合考虑技术、战术和车队战略等多个因素。需要不断练习、尝试和调整，逐步提高自己的驾驶技能和竞争水平。
cron也有缺点: 1、不适合复杂的定时任务 2、定时任务修改,需要重启crontab管理 3、定时任务,没有状态存储,也不是知道是否执行了
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术，腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会，聚焦干货赋能创新，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束，错过直播的小伙伴也不要拍大腿，本期带来腾讯云数据库产品经理陈昊分享《数据库统一纳管平台DBhouse技术路线的最佳实践》的文字回顾。 大家好，我是陈昊，我的分享包括四个部分：产品建设背景，为什么要做DBhouse；产品架构，包括技术架
没有什么比缓慢的持续集成系统更令人沮丧的了。它减慢了反馈循环并阻止代码快速投入生产。虽然像使用性能更好的服务器可以为您争取时间，但您最终必须投资于维持持续集成工作流程的成本。
什么是工业机器人TCP？ 为了描述一个刚体在空间的位姿，需在物体上固连一个坐标系，然后确定该坐标系位姿（原点位置和三个坐标轴姿态），即需要6个DOF来完整描述该刚体的位姿［1］。对于工业机器人，需要在末端法盘安装工具（Tool）来进行作业。为了确定该工具（Tool）的位姿，在Tool上绑定一个工具坐标系TCS （Tool Coordinate System），TCS的原点就是TCP（Tool Center Point，工具中心点）。在机器人轨迹编程时，需要将TCS在其他坐标系的位姿记录到程序中执行。TCP
这是大疆新版农业无人机的第一次公开作业展示。「人工智能时代果树精准防疫已经从设想变成了现实。」大疆创新公关总监谢阗地在发布会上表示。
在上一篇常见分布式任务调度工具浅析中，简单地分析了一下目前比较热门的三个分布式调度中间件。今天，我们就从大众点评许雪里大佬开源的xxl-job开始学习。 什么？你问我为什么从xxl-job开始学习？别问，问就是简单，好学，易上手。
Lite调度作业( LiteJob )，作业被调度后，调用 #execute() 执行作业。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-local-executor/
前面已经讲过Celery做定时任务的场景，现在分享另一个框架Apscheduler。Apscheduler的全称是Advanced Python Scheduler。它是一个轻量级的 Python 定时任务调度框架。同时，它还支持异步执行、后台执行调度任务。本人小小的建议是一般项目用APScheduler，因为不用像Celery那样再单独启动worker、beat进程，而且API也很简洁。
了解物联网 （IoT）技术和IoT技术堆栈的第一层：IoT设备（包括传感器和执行器），IoT网关 （和设备管理）和IoT平台。
xxl-job支持七种作业类型：Bean、GLUE(Java)、GLUE(Shell)、GLUE(Python)、GLUE(PHP)、GLUE(Nodejs)、GLUE(PowerShell)。其中，GLUE类型作业都是在admin管理端编辑业务代码，而Bean类型作业是将用户业务代码逻辑集成到xxl-job进行调度，源码位于用户项目中，而非xxl-job的admin模块。
一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成。数据在 worker 上进行分片和复制，而 coordinator 存储有关这些分片的元数据。向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行。 coordinator 将查询划分为更小的查询片段，其中每个查询片段可以在分片上独立运行。然后协调器将查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果，并将最终结果返回给用户。查询处理架构可以通过下图进行简要描述。
搭乘飞机的旅客人数，以及在天空中飞行的飞机数量皆不断成长，科学家 Peter Vincent 想要减少飞机起飞时所产生的排放量。 Vincent 及其在伦敦帝国学院的研究团队，正在致力于让制造商易于设计和测试更环保的飞机。 “在大西洋两侧的欧美各国都认同这项议题，我们急切需要新式科技来解决它。”身为伦敦帝国学院航空学系助理教授，同时也是英国工程暨物理科学研究委员会会员的 Vincent 说。 重量较轻的飞机排放出较少量的温室气体，而许多设计师将注意力集中在减少喷射引擎涡轮机的重量上。研究团队创造出一套开放源
随着我国社会经济的发展，对煤炭的需求量日益增加，相应煤炭储存工作的安全性也开始受到人们的广泛关注。本文根据煤炭多种储存形式下的火灾危险性分析，提出了针对性的安全防治措施。
导读：如今，无论是互联网应用还是企业级应用，都充斥着大量的批处理任务，常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。
又消失了一阵子，最近用了一款比较好的定时任务开源项目XXL-JOB来给大家分享一下。
总体描述：nimbus下命令（分配任务），zk监督执行（心跳监控，worker、supurvisor的心跳都归它管），supervisor服从命令（下载代码），招募人马(创建worker和线程等)，worker、executor就给我干活！task就是具体要干的活。
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
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Kubernetes的目标不仅是使分布式应用程序的部署和运维变得简单可靠，还旨在能轻松地创建“云原生”应用程序，即易于创建在云环境中运行的分布式应用程序和服务，于是从1.18版本开始K8S将原生支持生命周期类型为SideCar的容器。
在我们的日常工作自动化测试当中，几乎超过一半的功能都需要利用定时的任务来推动触发，例如在我们项目中有一个定时监控模块，根据自己设置的频率定时跑测试用例，定时检测是否存在线上紧急任务等等，这些都涉及到了有关定时任务的问题，很多情况下，大多数人会选择window的任务计划程序，但如果程序不在window平台下运行，就不能定时启动了；当然也可利用time模块的time.sleep()方法使程序休眠来达到定时任务的目的，但定时任务多了，代码可能看起来不太那么友好且有很大的局限性，因此，此时的Apscheduler
经过前面的学习，想必大家对xxl-job都有了一个初步的认识。为了更进一步的深入了解xxl-job，下面我们一起来撸一撸源码，跑一跑示例，探索一下大佬是如何写出这么优秀的工具。
麻省理工学院的研究人员开发了一个自动化系统，设计并3D打印复杂的机器人部件，名为执行器（actuators），根据大量的规格进行优化。简而言之，该系统自动完成了几乎不可能由人类手动完成的任务。
无论是互联网应用或者企业级应用，都充斥着大量的批处理任务。我们常常需要一些任务调度系统来帮助解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。在此背景下，很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求，于是出现了一些基于分布式的任务调度平台。
Celery 是一个与django很好地集成的异步任务队列。在这篇文章中，我不会写一篇关于如何设置和使用 celery 的教程，已经有很多文章了。我将讨论我在我从事的一些项目中使用的 celery 的一些高级功能。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
本教程深入探讨了在 Linux 中管理进程的实际方面，这对于故障排除和资源管理来说是一项非常实用的技能。
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
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