


Tugas bermasa dan teknologi tugas terancang dalam PHP
Dengan perkembangan pesat Internet, semakin banyak laman web dan aplikasi perlu melaksanakan beberapa tugas yang dijadualkan dan tugas yang dirancang di latar belakang, seperti pembersihan data, sandaran, analisis statistik, dsb. Sebagai bahasa pembangunan web yang popular, PHP juga menyediakan tugas berjadual dan teknologi tugas terancang yang sepadan Artikel ini akan memperkenalkan tugas berjadual dan teknologi tugas terancang dalam PHP secara terperinci.
1. Konsep dan senario penggunaan tugas berjadual
1.1 Konsep
Tugas berjadual merujuk kepada melaksanakan beberapa tugasan atau tugasan tertentu secara automatik dalam titik masa atau selang masa tertentu .
1.2 Senario Penggunaan
Dalam pembangunan web, selalunya perlu melakukan beberapa tugas latar belakang yang tidak perlu diperhatikan oleh pengguna Contohnya, mengira lawatan tapak web setiap bulan, Sandaran setiap hari pangkalan data, dsb. Masa pelaksanaan dan kekerapan tugasan ini agak tetap, dan kita boleh melaksanakan fungsi ini melalui tugasan yang dijadualkan.
2. Teknologi tugas berjadual dalam PHP
PHP menyediakan pelbagai cara untuk melaksanakan tugas berjadual. Kedua-dua kaedah berdasarkan Crontab dan berdasarkan perpustakaan pihak ketiga diperkenalkan di bawah.
2.1 Melaksanakan tugas berjadual berdasarkan Crontab
Crontab ialah alat yang digunakan untuk melaksanakan tugas secara kerap dalam sistem Linux/Unix Melaluinya, kami boleh melaksanakan tugas berjadual. Langkah pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:
Langkah 1: Edit jadual crontab
Buka jadual crontab melalui cron -e dan tambah tugas berjadual yang sepadan, contohnya:
0 1 * /usr/bin/php /home/yourusername/cron.php
Laksanakan fail /home/yourusername/cron.php pada 1 pagi setiap hari.
Langkah 2: Mulakan semula perkhidmatan cron
$ sudo /etc/init.d/cron restart
Dengan cara ini, tugas yang dijadualkan disediakan.
2.2 Tugas berjadual berdasarkan perpustakaan pihak ketiga
Selain Crontab, terdapat juga beberapa perpustakaan pihak ketiga yang boleh digunakan untuk melaksanakan tugas berjadual. Perpustakaan ini biasanya menyediakan API yang lebih mudah dan sesuai untuk tugas yang lebih kompleks. Pustaka yang biasa digunakan termasuk yang berikut:
2.2.1 Komponen Symfony/Console
Komponen Symfony/Console ialah komponen dalam rangka kerja Symfony yang digunakan untuk mengendalikan tugas baris arahan. Untuk menyelesaikan tugas, anda perlu menulis kelas Perintah dahulu, dan kemudian menambah, mengedit, melaksanakan dan operasi lain melalui alat baris arahan komponen Symfony/Console.
2.2.2 Komponen Laravel/Jadual
Komponen Laravel/Jadual ialah perpustakaan pengurusan tugas berjadual yang disediakan oleh rangka kerja Laravel Ia menyediakan API yang ringkas dan mudah digunakan untuk melaksanakan pelbagai jadual tugasan, menyokong pelbagai strategi perancangan seperti titik masa dan selang masa.
2.2.3 Komponen EasyTask
EasyTask ialah komponen pengurusan tugas berjadual PHP yang dibangunkan oleh orang Cina Ia mudah dan mudah digunakan, menyokong pelbagai strategi perancangan seperti titik masa dan selang masa. dan mempunyai kepraktisan yang tinggi.
3. Konsep dan senario penggunaan tugas berjadual
3.1 Konsep
Tugas yang dirancang merujuk kepada melaksanakan beberapa tugas atau operasi tertentu secara automatik pada masa tertentu pada masa hadapan. Tidak seperti tugas berjadual, tugas berjadual biasanya perlu dilaksanakan selepas tempoh masa tertentu, yang mungkin beberapa hari atau minggu.
3.2 Senario Penggunaan
Senario penggunaan tugas yang dijadualkan juga agak meluas. Sebagai contoh, dalam platform e-dagang, jika pengguna membeli item, transaksi perlu disahkan dan dihantar dalam masa yang ditetapkan Proses ini boleh diselesaikan secara automatik melalui tugasan yang dijadualkan.
4. Teknologi tugas berjadual dalam PHP
Teknologi tugas berjadual dalam PHP biasanya dilaksanakan melalui CRON. CRON membenarkan kami melaksanakan tugasan tertentu pada masa tertentu atau selang waktu tertentu, termasuk melaksanakan tugas pada jam tertentu pada hari tertentu atau hari tertentu dalam bulan tertentu, atau melaksanakan tugas secara kitaran dalam selang masa tertentu. Berikut menerangkan cara menggunakan CRON untuk melaksanakan tugas yang dijadualkan.
4.1 Edit skrip tugas berjadual
Sama seperti tugas berjadual, kita perlu menulis skrip tugas berjadual khusus mengikut peraturan CRON. Skrip biasanya terdiri daripada kod PHP dan dijalankan secara automatik bila-bila masa ia perlu dilaksanakan.
Sebagai contoh, jika kita ingin melaksanakan tugas pada pukul 12 setiap malam, kita boleh mengedit skrip PHP dan menamakannya planned_task.php Kodnya adalah seperti berikut:
< ;?php
/ / Kod yang perlu dilaksanakan
gema "Ini adalah tugas yang dirancang!";
?>
4.2 Konfigurasikan CRON
Seterusnya kita perlu mengkonfigurasi masa pelaksanaan skrip melalui CRON . Masukkan arahan berikut dalam terminal:
crontab -e
akan membuka editor teks dan masukkan peraturan tugas berjadual berikut:
0 0 * /usr/bin/php /var/www/html/planned_task.php
Peraturan di atas bermakna skrip PHP /var/www/html/planned_task.php dilaksanakan pada 0:00 setiap hari.
Selepas menyimpan dan menutup editor, CRON akan menyemak tugasan yang dijadualkan pada selang waktu yang dijadualkan. Jika terdapat tugasan yang perlu dilaksanakan, ia akan dilaksanakan mengikut peraturan yang dijadualkan.
4. Ringkasan
PHP menyediakan pelbagai cara untuk melaksanakan tugas berjadual dan tugasan yang dirancang Antaranya, kaedah berdasarkan Crontab boleh memenuhi tugas berjadual yang paling mudah, dan kaedah berdasarkan ketiga -perpustakaan parti Ia lebih sesuai untuk tugas yang kompleks dan pelbagai. Apabila menggunakan teknologi ini, kita perlu memilih pelaksanaan yang paling sesuai berdasarkan keperluan perniagaan tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Tugas bermasa dan teknologi tugas terancang dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ringkasan beberapa sebab mengapa tugas berjadual crontab tidak dilaksanakan Masa kemas kini: 9 Januari 2019 09:34:57 Penulis: Harapan di medan ini terutamanya meringkaskan dan memperkenalkan kepada anda beberapa sebab mengapa tugas berjadual crontab tidak dilaksanakan setiap orang Penyelesaian diberikan untuk setiap pencetus yang mungkin, yang mempunyai rujukan dan nilai pembelajaran tertentu untuk rakan sekerja yang menghadapi masalah ini. Pelajar yang memerlukan boleh mengikuti editor untuk belajar bersama-sama: Saya telah menghadapi beberapa masalah di tempat kerja yang dijadualkan tugas tidak dilaksanakan Kemudian, apabila saya mencari di Internet, saya mendapati bahawa Internet terutamanya menyebut lima insentif ini: 1. Perkhidmatan crontab bukan fungsi kernel Linux, tetapi bergantung pada cron.

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Sila ambil perhatian bahawa lelaki persegi ini berkerut dahi, memikirkan identiti "tetamu tidak diundang" di hadapannya. Ternyata dia berada dalam situasi berbahaya, dan apabila dia menyedari perkara ini, dia segera memulakan pencarian mental untuk mencari strategi untuk menyelesaikan masalah itu. Akhirnya, dia memutuskan untuk melarikan diri dari tempat kejadian dan kemudian mendapatkan bantuan secepat mungkin dan mengambil tindakan segera. Pada masa yang sama, orang di seberang sana memikirkan perkara yang sama seperti dia... Terdapat adegan sedemikian dalam "Minecraft" di mana semua watak dikawal oleh kecerdasan buatan. Setiap daripada mereka mempunyai latar identiti yang unik Contohnya, gadis yang disebutkan sebelum ini adalah seorang kurier berusia 17 tahun tetapi bijak dan berani. Mereka mempunyai daya ingatan dan pemikiran serta hidup seperti manusia di bandar kecil yang terletak di Minecraft ini. Apa yang mendorong mereka adalah sesuatu yang baru,

Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.
