草庐IT

指挥调度

全部标签

具有模板化函数的 C++ 调度表

我在一些C++代码中有一个调度表。它将标签映射到可以处理这些标签的函数。在第一个版本中,它采用接受两个字符串并返回一个字符串的函数。字符串是序列化的protobuf。map>converters={...{'dog',ProcessTwoDogs},{'cat',ProcessTwoCats},...};这里的转换器函数看起来像这样stringProcessTwoDogs(conststring&dog_1_str,conststring&dog_2_str);在实现了相当多的此类转换器之后,我意识到它们通常超过了一半的样板文件:错误检查、反序列化、序列化等。因此我编写了一个快速模板,

开源AGV调度系统OpenTCS 5.11手把手开发实战(三):使用IDEA进行源码调试

前两篇已经配置好了OpenTCS的运行环境,启动了官方发布的编译版本,下面用IDEA进行源码的调试。1、源码下载从官方github下载:openTCS源码也可以直接下载省心打包版5.11源码+JDK13打包下载2、源码导入IDEAIDEA打开源码文件所在路径,等待加载完成。2.1配置gradle因为opentcs是gradle项目,直接build会从官网下载gradle,大概率下载失败。推荐自己先下载好gradle,并在项目中进行手动配置。使用gradle版本gradle-8.3-all,下载地址:百度网盘请输入提取码 提取码:8300下载完成后解压,在idea选择Settings 搜索gra

c++ - 为什么 std::condition_variable 使调度不公平?

我正在尝试创建一个简单的池对象,我想将对一组共享资源的访问或多或少公平地分配给任何请求它的线程。在Windows中,我通常会有一个Mutexes数组并使用bWaitAll=FALSE执行WaitForMultipleObjects(请参阅下面的windows_pool_of_n_t)。但我希望有一天能够将其移植到其他操作系统,所以我想坚持使用标准。在size()!=0上使用condition_variable的资源双端队列似乎是显而易见的解决方案(请参阅下面的pool_of_n_t)。但是由于我不明白的原因,该代码序列化了线程访问。我并不期待严格的公平性,但这几乎是最坏的情况——上次获

c++ - cocos2d-x 如何暂停层的 Action 和调度,然后恢复它们

我有一个场景包含很多层(层包含很多Sprite),我怎样才能暂停计划和Action,然后我可以恢复它们。 最佳答案 使用函数:voidCCNode::pauseSchedulerAndActions();voidCCNode::resumeSchedulerAndActions();如果您希望图层的所有子级都暂停,则需要一个循环来执行此操作。CCArray*childs=this->getChildren();CCObject*child;CCARRAY_FOREACH(childs,child){CCSprite*sprite=(

hiveSql解析DolphinScheduler调度系统7位crontab表达式

背景先说下我们数仓大致的数据链路。各个业务系统的数据库->hive->doris->报表/邮件/系统hive里ods层几乎所有的数据都依赖于从业务库拉取,但是偶尔也难以避免的会遇到拉取失败或者集群(主要是业务库)宕机的情况,导致ods层数据大批量的拉取失败,从而影响到dwd层、dws层、ads层等数以千计的hive表,进而影响到数据。每当遇到宕机的情况我们的解决方案是——重新拉取数据后把失败的工作流从后往前一个个重跑,一上午甚至大半天的时间就这么过去了,手累,心也累。最主要的问题在于,各个DS工作流之前的顺序是不能搞错的,否则还需要重跑。所以单纯按照工作流失败的顺序来执行,不仅麻烦且容易出错。

基于MATLAB的多无人机多任务调度算法——CBBA带时间窗

基于MATLAB的多无人机多任务调度算法——CBBA带时间窗简介:多无人机(Multi-UAV)的多任务调度是无人机应用领域的重要问题之一。CBBA(Consensus-basedBundleAlgorithm)是一种用于多无人机多任务调度的经典算法之一。本文将介绍基于MATLAB的CBBA算法,并对其进行改进,加入时间窗概念,以提高多无人机系统的调度效率和性能。多无人机系统的调度问题在多无人机系统中,需要将若干个任务分配给不同的无人机完成,以实现高效的任务执行。同时,还需要考虑资源约束、误差控制、冲突避免等问题。CBBA算法的原理CBBA算法基于共识理论,通过无人机之间的信息交换和共识达成一

Square App API(调度)

目前,SquareAppAPI是否包括SquareUp的调度服务?我到处都看,没有设法找到有关API安排的任何内容看答案目前没有方形约会的API。

防止调度程序中的月份视图上的外部事件下降

这是一个很容易在标准演示中看到的问题,用于全卡伦多-安排仪,显示外部事件drag-n-drop:https://fullcalendar.io/js/fullcalendar-scheduler-1.6.2/demos/external-dragging.html将事件正确放在日历上,需要从左侧抓住事件并将其放在正确的房间和时间上。但是,这些房间均未在一周或一个月的观看次数中显示。问题在于,您仍然可以在每周和月份的视图中将事件拖到日历上,但是无法在这些视图中选择房间,因此您只是在创建错误。尝试这个。进入月视图,将事件拖到日历上,并显示您丢弃它的地方。现在回到一天或3天的观看次数,您刚刚丢弃的活

Zookeeper:分布式系统的指挥家

ZooKeeper1.定义ZooKeeper是一个分布式的协调服务,通常用于协助分布式系统中的各个部分进行协同工作。提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。集群角色leader处理所有的事务请求(写请求),可以处理读请求,集群中只能有一个leader。follower​只能处理读请求,同时作为leader的候选节点,即如果leader宕机,follower节点要参与到新的leader选举中,有可能成为新的leader节点。observer​只能处理读请求,不能参与选举。2.特点Zooke

监管场所无人机系统建设方案、监管场所无人机日常巡查应急指挥系统建设技术

无人机可完成包括巡航、实时监控、取证拍摄等一体化飞行及监控任务,并能将高清视频或高像素照片实时传输到执法终端,它不仅可用于监管设施及周边区域的隐患排查,维护监管安全,为监狱指挥中心作出实时部署提供第一手资料;它还对开展隐蔽督察、视频督察、掌握狱情灾情和处置突发事件发挥重要作用。无人机系统在监管场所中的应用主要体现在如下几个方面:一)、日常巡查旋翼无人机具有大航程和长滞空时间的优势,适用于监管场所进行日常的例行自动飞行巡查。日常巡查是利用无人机沿固定巡逻航线执行,需可挂载可见光电视吊舱实时监控园区及周边的所有状况,通过数据链将视频实时回传至监控中心。指挥中心值守人员通过大屏图像即可观察监管场所内