1、背景
在我们访问一个十分耗时的请求的时候(这里以web请求举例)
如果请求执行到一半的时候,用户把页面关掉了,那后台还在执行请求就会造成资源的浪费,所以需要引入取消请求机制
2、举例
代码很简单,直接居个小例子
[HttpGet("GetFile")] public async Task<string> GetFile(string file) { CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();//通过CancellationTokenSource产生Token cts.CancelAfter(3000);//超时时间3s cts.Token.Register(() => Console.WriteLine($"超时取消"));//注册一个取消请求后的执行事件 return await DownFile(file, cts.Token); } private async Task<string> DownFile(string file, CancellationToken cancellationToken) { for (int i = 1; i <= 10; i++) { Console.WriteLine($"执行进度{i}"); if (cancellationToken.IsCancellationRequested) { return "超时"; } await Task.Delay(1000); } return file + ":下载完成"; }
执行结果:请求在3s的时候取消掉了
3、那怎么监听页面情况呢?
在action注入CancellationToken(net core),框架会自己监听页面情况,如:
[HttpGet("GetFile2")] public async Task<string> GetFile(string file, CancellationToken cancellationToke) { cancellationToke.Register(() => Console.WriteLine($"超时取消"));//注册一个取消请求后的执行事件 return await DownFile(file, cancellationToke); }
关闭跳转Web/Postman取消等,都是断开了http请求建立的链接,断开后即触发CancellationToken
北京市气象台又发布暴雨蓝色预警信号了,特殊天气、高峰时段坐地铁,那就……知道复仇者联盟里的灭霸吧?打一个响指一半人就消失了,如果灭霸去坐地铁,可以这么说,一个响指过后...他肯定还是没座。听说之前有人挤地铁的时候带着一盆仙人球,结果下地铁秒变仙人掌,也不知道这位带仙人球的朋友手痛不痛,我觉得可能周围的人挺痛的……你们坐地铁都遇到些什么奇葩经历呀?在如今疫情依旧紧张的局势下,当好多事情开始发展为网络上处理后,可视化的道路也更加明朗,查看地理位置,远程控制仓库,远程视频控制,温湿度自动控制。这种在以往常常是去现场监控的事情,现在完全可以由可视化来进行操作,可视化将温湿度、人流量、以及3D模型与现实结合,并通过一系列采集器采集各种监控数据、温湿度数据,将采集到的数据通过数据总线或者传感器传递到数据网关中,再由网关传递到云平台进行处理,最终展现在用户的数据大屏或者手机或者电脑上面,通过这样一系列操作,远程的数据以及实景则会被处理成一个可监测可控制的三维可视化应用。本系统采用ThingJS来构造地铁站的3D可视化场景,从正面展示了一个地铁站的现实场景,包括地铁的实时运行情况,地铁上下行情况,视频
一、使用Bundle在一个进程中使用另外一个进程的Activity,Service,Receiver,在Bunlder中附加我们需要传输给远程进程的信息,然后用intent发送过去,当然,我们传输的数据必须能够序列化,比如基本数据类型,实现了Parcelable接口的对象,实现了Serializable接口的对象以及一些Android支持的特殊对象(具体内容可以看下Bundler这个类,Bundler不支持的类型我们无法通过他在进程间传递数据)——这是一种很简单的进程间通信方式。二、使用文件共享 1、文件共享是一种不错的进程间通讯的方式,两个进程通过读/写同一个文件来交换数据,比如A进程把数据写入文件,B再去读取。 2、通过文件共享的方式也是有局限性的,如果并发读/写,那么我们读出的内容就有可能不是最新的,如果是并发写的话那就更严重了。3、SharedPreferences也属于文件的一种,但是由于系统对它的读/写有一定的缓存策略,即在内存中会有一份SharedPreferences文件的缓存,因此在多进程模式下,系统对它的读/写就变得不可靠,当面对高并发的读/写访问Sharedpre
Python基础知识(10):函数(Ⅱ)一、全局变量和局部变量局部变量:在函数内定义的变量,在函数内使用全局变量:在函数外定义的变量,在程序任何地方都可以使用1、全局变量与局部变量同名这时函数内部只调用局部变量,如果要调用全局变量需要在函数内加一句“global同名变量”x=1 #x:全局变量 deftest(): globalx x=5 #x:局部变量 print(x) returnx test()复制结果:12、一个函数中的内层函数调用外层函数中的变量内层函数调用外层函数中的变量要在内层函数中加一句“nonlocal变量”defdemo1(): num=2 defdemo2(): nonlocalnum num+=1 returndemo2() demo1() demo1()复制结果:33、全局变量一般不可修改,如果函数中想要修改全局变量要加上“global变量”语句如果B函数要调用A函数中的c变量,需要在A函数内部加一句“globalc”x=1 deftest1(): globalx globaly y=2 x=x+y print(x) returnx deftest2()
机器学习和社会科学交叉领域的研究为社会行为提供了重要的新视角。与此同时,学者们已经发现了许多机器学习方法,如果不小心使用,也会导致关于人的错误和有害的主张(例如关于性别的生物学本质),和/或产生歧视性的结果。在这里,我们认为这些问题的出现主要是因为缺乏或误用了社会理论。通过机器学习管道的每一步,我们确定了社会理论必须参与的方式,以解决技术本身无法解决的问题,并提供了一条将理论用于这一目的的途径。原文标题:ComputersandSociety:TheoryIn,TheoryOut:Howsocialtheorycansolveproblemsthatmachinelearningcan't原文:Researchattheintersectionofmachinelearningandthesocialscienceshasprovidedcriticalnewinsightsintosocialbehavior.Atthesametime,scholarshaveidentifiedmyriadwaysinwhichmachinelearning,whenappliedwit
介绍zookeeper-3.4.10的安装配置1.环境准备服务器集群 我准备了4台虚拟机,主机名分别是hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04 虚拟机集群的准备,可以参考以下两篇文章: 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机zookeeper安装包 下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/ 我用是的:zookeeper-3.4.10.tar.gz2.角色说明hadoop01:leader或followerhadoop02:leader或followerhadoop03:leader或followerhadoop04:observerleader:能接收所有的读写请求,也可以处理所有的读写请求,而且整个集群中的所有写数据请求都是由leader进行处理 follower:能接收所有的读写请求,但是读数据请求自己处理,写数据请求转发给leader observer:跟follower的唯一的区别就是没有选举权和被选举权 因为hadoop01、hadoop02和hadoo
前言昨天初次接触GIT及码云,虽然用了2个多小时才搞定,但是还是挺开心的。码云是一个可以储存我们写的代码的一个平台,而Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统,可以敏捷高效地处理任何或小或大的项目。如果能掌握这两个工具,我们的工作效率将大大提高。 现在我就跟大家介绍一下如何安装和配置GIT以及如何上传代码到码云。复制安装GIT1、下载安装包要安装GIT,当然少不了安装包。英文好的同学可以自行到GIT官网下载,当然我也给大家准备了一个安装包,还是中文版的哦(〃'▽'〃)。复制GIT官网地址:https://git-scm.com/ 百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/12_V_Fmzrtq3rX7FVVsM08w密码:0onr下载后,就会得到这样的一个安装包,官网下载的版本可能不一样。复制2、安装GIT打开下载好的安装包。不懂得那些英文的意思的同学可以一直点next,直到安装完成。懂的同学可以根据自己的需要进行修改,我就不多说了。复制3、创建版本库首先,我们先一个硬盘,在硬盘里创建一个新的文件,并更名。注意的是,文件夹名不得含有中文,需要
黄翊和机器人”库卡“给机器人编舞是一种怎样的体验?在黄翊眼中,名叫“库卡”的机器人有呼吸、有温度,和一只小狗,一头小象,或是一个孩子没什么分别。这个中国台湾新生代编舞家三年前专门去学习了机器人的“语言”,编写程序,教库卡如何“跳舞”。最终,他与库卡的20分钟“双人舞”,在中国台湾数位艺术表演奖抱走了百万大奖。之后,原本要和库卡说再见的黄翊获得广艺基金会的资助,这才有了升级的60分钟版《黄翊与库卡》。升级版今年初在纽约首演,第二站便抵达北京,于上周末在“两岸小剧场艺术节”上演。舞台上,等人身高的库卡,如同被赋予了生命一般,不仅可以模仿黄翊的动作,甚至在双人舞中给他支撑,成为可靠的“舞伴”。不过,这个死脑筋的“舞伴”动作精准得吓人,再厉害的真人舞者到“他”面前都要乖乖“认错”。“驯服”机器人绝非易事●写程序消磨耐心:10小时才能编1分钟●和库卡跳舞有“危险”:留出空间确保安全 自儿时起,学舞的黄翊就幻想着与机器人共舞。在他的想象中,机器人不是冰冷的机械体,而是像小叮当一般陪伴人类的宠物或朋友,“这是我对机器人的想象,很忠心,不会背叛,也不太有情绪”。然而“驯服”一个机器人绝非易事,舞者胡
今天,英特尔发布了一个新的开源增强学习框架Coach。该框架利用多核CPU处理能力,用于训练和评估增强学习Agent。Coach包含一些领先的增强学习算法的多线程实现,适用于各种游戏和机器人环境。它能够在台式计算机上高效地训练强化学习Agent,而无需任何额外的硬件。自从2016年推出用于深层加强学习的异步方法以来,许多算法通过在许多CPU内核中并行运行多个实例,能够更快地实现更好的策略。到目前为止,这些算法包括A3C、DDPG、PPO、DFP和NAF,而Coach不仅包括上述等最新算法的实现,更可以帮助用户现场搭建使用。要使用Coach首先需要定义想要解决的问题,或选择一个现有问题,然后选择一套强化学习算法来解决问题。Coazh可以使用现有算法进行简单的实验,并用作沙盒(AI研习社注:沙盒是在受限的安全环境中运行应用程序的一种做法,这种做法是要限制授予应用程序的代码访问权限,便于在开发测试中的调试)以简化新算法的开发。框架定义了一组用于强化学习的API和关键组件,使用户能够轻松地重用组件,并在现有的组件之上构建新的算法。Coach可与如OpenAIGym、Roboschool和ViZ
工具:fastjson1.2.9 用其他工具也行,比如json-lib、gson 用法都差不多 先来一段json { "page":{ "pagenow":"1", "pagesize":"20" }, "file":{ "name":"jpg" }, "catalogs":[ { "id":"1" }, { "id":"2" } ] } 复制 这个json里面有对象也有数组 JSON—javabean 思路: 先得到JSONObject 然后用getString(key)拿到要解析的JSON片段 然后用JSON.parseObject(要解析的JSON片段,class)得到javabean Stringjson="{\"page\":{\"pagenow\":\"
作者:陈业贵华为云享专家51cto(专家博主明日之星TOP红人)阿里云专家博主 文章目录cyg.php点击提交的内容是:原先的1.txt文件里面的内容:替换后的:cyg.php<!DOCTYPEHTMLPUBLIC"-//W3C//DTDHTML4.01Transitional//EN""http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>文本内容查找替换</title> <metaname="Generator"content="EditPlus"> <metaname="Author"content="author"> <metaname="Keywords"content="cstp"> <metaname="Description"c
网上已经有很多人翻译了,但我做这工作只是想让自己印象更深刻 论文地址:基于DSP/深度学习的实时全频带语音增强方法 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/15144882.html 论文代码:https://github.com/xiph/rnnoise 主页:https://jmvalin.ca/demo/rnnoise/ 摘要 尽管噪声抑制已经是信号处理中一个成熟的领域,但仍然需要对它的估计算法和参数进行调优。文章演示了一种融合DSP和深度学习的方法来抑制噪声。该方法在保持尽可能低的计算复杂度的同时,实现了高质量的增强语音。使用具有四个循环神经网络来估计理想临界频带增益(idealcriticalbandgains),并用传统的pitch滤波器抑制谐波(pitch)之间的噪声。与传统的最小均方误差谱估计器相比,该方法可显着提高语音质量,同时将复杂度保持在足够低的水平。 关键词:噪声抑制,循环神经网络 1 引言 至少从70年代开始,噪声抑制就成为了人们关注的话题。尽管质量有了显著提升,但算法结构基本保持不变。一些谱估计技
Java内置注解 @Override:重写,标识覆盖它的父类的方法 @Deprecated:已过期,表示方法是不被建议使用的 @SuppressWarnings:压制警告,抑制警告 元注解(作用在注解上的注解) @Inherited:使被它修饰的注解具有继承性,注意,仅针对类,成员属性、方法并不受此注释的影响 @Documented:描述在使用javadoc工具为类生成帮助文档时是否要保留其注解信息 @Retention:描述注解保留的时间范围 @Target:描述注解的使用范围 Spring中的注解 声明bean的注解 @Component组件,没有明确的角色 @Service在业务逻辑层使用(service层) @Repository在数据访问层使用(dao层) @Controller在展现层使用,控制器的声明 注入bean的注解 @Autowired由Spring提供 @ConfigurationProperties批量给bean绑定配置文件的配置 @Validated对传入参数进行校验,具体校验注解如下图所示 Swagger注解 @A
很久没来博客园发表文章了,今天就分享15款效果很酷的最新jQuery/CSS3特效,废话不说,一起来看看吧。 1、3D图片上下翻牌切换 一款基于jQuery+CSS3实现的3D图片上下翻牌切换效果,支持按钮切换和鼠标滚动切换,也能自动切换 DEMO演示 源码下载 2、jquery实现的横向平滑移动轮播切换效果 jquery横向平滑移动轮播切换效果是一款依次错位排列的多张图片通过运动依次展示的效果,兼容firefox、chrome和ie6、7、8等主流浏览器 DEMO演示 源码下载 3、NivoSlider 演示 | 下载 4、MicroImageGallery:AjQueryPlugin 演示 | 下载 5、jQuery实现的打飞机游戏感觉超牛逼! jQuery实现牛逼的打飞机游戏是一款很牛逼的打飞
MongoDB安装教程 首先进入https://www.mongodb.com/download-center/community下载MongoDB,选择适用的版本 然后打开下载的文件,双击运行。 下一步安装"installmongoDBcompass"可以不勾选,,MongoDBCompass是一个图形界面管理工具,可以在https://www.mongodb.com/download-center/compass下载安装。 继续下一步,finish即可。安装了MongoDBCompass的在完成会出现 MongoDB配置: 在新版本的MongoDB中,无需创建data和log文件夹,因为在安装时会自动生成该文件夹,但是要在目录下创建data文件夹,在data文件夹下的db文件夹下创建mongo.log文件(先创建一个mongo.txt文件然后更改后缀名为log) 我们换需要修改一个配置文件mongod.cfg。 修改文件内容如下(注意目录的大小写): systemLog: destination:file
一、cat显示文件连接文件内容的工具 cat作用cat(“concatenate”的缩写)命令用于连接并显示指定的一个和多个文件的有关信息,是一个文本文件(查看)和(连接)工具,通常与more搭配使用,与more不同的是cat可以合并文件。查看一个文件的内容,用cat比较简单,就是cat后面直接接文件名。 1、cat语法结构: cat[选项][文件]... 选项 -A,--show-all等价于-vET -b,--number-nonblank对非空输出行编号 -e等价于-vE -E,--show-ends在每行结束处显示$ -n,--number对输出的所有行编号 -s,--squeeze-blank不输出多行空行 -t与-vT等价 -T,--show-tabs将跳格字符显示为^I -u(被忽略) -v,--show-nonprinting使用^和M-引用,除了LFD和TAB之外 --help显示此帮助信息并离开 2、cat查看文件内容实例: [root@localhost~]#cat/etc/profile注:查看/etc/目录下的profile文件内容; [root@localh
内容来自官方文档,以前是通过源码参考学习,目前官方文档已经有了完整的说明了 参考图 实际上此图关于workflow部分有点老了,新版本支持不少其他pipeline能力了 简单说明:元数据存储基于mysql,索引使用了es,httpserver基于了dropwizard框架(内部基于jersey开发很方便)对于元数据部分,openmetadata基于自己的schema框架开发了python的以及支持通过sdk模式(push),索引的处理基于了changeeventhandler(实际上是利用了jersey的filter),schema部分基于了jsonschema2pojo,api基于了swaggeropenapi标准生成 说明 openmetadata新版本的设计还是比较简洁的,而且官方内部设计文档也是很不错的参考(基于c4模型画的) 参考资料 https://docs.open-metadata.org/developers/architecture/code-layout
layui对于一些前端小白来说,例如我,真的非常的好用,不用去花很多很多的心思在前端美化中,并且提高了很大的工作效率。所以建议一些觉得自己前端技术不是很强,但是想让前端美化一点的可以使用layui。 layui有开发文档,不用自己去刻意去记一些语法,用的多了,自然就记住了。开发文档链接:https://www.layui.com/doc/ layui是一款我比较喜欢的框架,它的界面风格和颜色搭配都是让人比较舒服的,所以我非常喜欢使用layui。 接下来就是在工作中使用layui遇到了一些比较细节的问题: 第一:layui上传文件的问题, 第二:layui表格的问题。 首先第一个问题,就是layui上传文件的问题,首先我们来看layui是如何上传文件的: functionUpdateFile(){ layui.use('upload',function(){ varupload=layui.upload; //执行实例 varuploadInst=upload.render({ elem:'#upload'//绑定元素 ,url:'/ExcelTemplate'//上传接口 ,meth
今天笔者,准备使用青云上的一台windows虚拟机,使用远程桌面连接笔者的其他windows服务器 却始终连接不通,通过telnet也测试了、连接外部windows主机的TCP/3389就是不通 最后在想是不是青云windows服务器的安全组上有出口策略的限制 但是看了一下,出口策略,在青云上称为上行规则,中是空的,那么应该是能主动访问所有的外网呢、 仔细的检查了一会儿,最后突然发现,在上行规则中看到有一个提示, 系统判定了一些高危端口,默认将其加入了安全组并禁止。对于Windows云服务器,系统默认限制了几个“上行安全组”规则: 协议TCP,端口3389,1433,445,135,139; 协议UDP,端口1434,445,135,137,138。 Windows云服务器向外发起远程桌面连接,您需要在安全组中放行规则tcp上行3389端口; Windows云服务器向外发起SQLServer连接,您需要在安全组中放行规则tcp上行1433端口。复制 点开查看详情,才发现,为了安全青云默认是禁止了一些外网端口访问的,需要单独添加上行规则放行,其中就包括远程桌面,如下: 当然没有在
tar 解包:tarzxvffilename.tar 打包:tarczvffilename.tardirnamegz命令 解压1:gunzipfilename.gz 解压2:gzip-dfilename.gz 压缩:gzipfilename .tar.gz和 .tgz 解压:tarzxvffilename.tar.gz 压缩:tarzcvffilename.tar.gzdirname 压缩多个文件:tarzcvffilename.tar.gzdirname1dirname2dirname3.....bz2命令 解压1:bzip2-dfilename.bz2 解压2:bunzip2filename.bz2 压缩:bzip2-zfilename &nb
select是Go中类似于用于通信的switch语句。每个case必须是一个通信操作,要么是发送要么是接收 select随机执行一个可运行的case,如果没有case可运行,它将阻塞,直到有case可运行 一个默认的子句应该总是可运行的 当select中的其它分支都没有准备好时,default分支就会执行 select{ case操作 } select{ casec<-x: x,y=y,x+y case<-quit: fmt.Println("quit") return }复制 例子: funcmain(){ tick:=time.Tick(100*time.Millisecond) boom:=time.After(500*time.Millisecond) for{ select{ case<-tick: fmt.Println("tick.") case<-boom: fmt.Println("BOOM!") return default: fmt.Println(".") time.Sleep(50*time.Millisecond) } } }复