- 授权协议: MPL
- 开发语言: Google Go
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/iamduo/workq
- 软件文档: https://github.com/iamduo/workq
软件介绍
Workq 是一个用 Go 开发的作业调度服务器。主要特性:
异步和同步的作业处理
提交作业,然后在作业完成后返回结果,最多等待 TTL
提交作业并马上获得执行结果
在任意时间临时安排作业调度
使用数值表示作业优先级
可以制定每个作业的 TTR (time-to-run) - 限制最大执行时间
可以制定每个作业的 TTL 超时 - 限制作业最大存活时间
每个作业可单独设置重试策略,包括 max-attempts 和 max-fails 参数
示例代码:
job := &workq.FgJob{
ID: "6ba7b810-9dad-11d1-80b4-00c04fd430c4",
Name: "ping",
TTR: 5000, // 5 second time-to-run limit
Timeout: 60000, // Wait up to 60 seconds for a worker to pick up.
Payload: []byte("ping"),
Priority: 10, // @OPTIONAL Numeric priority, default 0.
}
result, err := client.Run(job)
if err != nil {
// ...
}
fmt.Printf("Success: %t, Result: %s", result.Success, result.Result)
TensorFlow实战
黄文坚、唐源 / 电子工业出版社 / 2017-2-1 / 79
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlow Serving,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Wind......一起来看看 《TensorFlow实战》 这本书的介绍吧!
