Microsoft Orleans框架提供了一种构建分布式、高规模系统的方法,而不需要太多复杂性。
对于Orleans来说,缩放是很自然的;如果一台主机宕机,该主机上的活动颗粒会在其他地方重新激活,因为它们的状态会持久保存在存储中。
考虑到这一点,像Docker这样的容器服务如何应用于生产中的Orleans应用程序?如果Orleans已经在默认情况下进行了扩展,那么为什么我们还需要一个编排的容器服务来进行扩展呢?
我得到了以下错误(在SystemOut.log在决策中心),正好5分钟后,我们的规则,它一直是5分钟。规则集从决策中心发送到决策服务器,因为我可以在决策服务器中看到规则。
VVV -- Project name :RTE Placement Determination---- VVVVV
[9/26/14 12:42:25:725 CDT] 0000008d Builder I Use of the Rule Common Engine...
[9/26/14 12:42:32:314 CDT] 0000008d IlrRulesetArc I Ruleset archiv
我正在寻找一种快速的方法将数据从在我服务中的侦听器获取到一个活动中。
我尝试使用变量来存储当前值并在活动中读取它,但这是为了减缓速度!
我从一个活动开始我的服务。我读到,可以独立于活动启动服务,也可以将活动绑定到此服务。这会是个荡妇吗?会是什么样子?
这是我服务的一部分:
公共类DataService扩展服务{
private VehicleManager mVehicleManager;
public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
context = getApplicationContext
我正在使用tensorflow-gpu版本的2.0.0和,我安装了gpu驱动程序、CUDA和cuDNN (CUDA version 10.1.243_426和cuDNN v7.6.5.32,我正在使用windows!)
当我编译模型或运行时:
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
它将打印出来:
2020-01-12 19:56:50.961755: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Y