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一种改进的作业车间调度转换瓶颈算法，黄志，，本文讨论了车间调度最小完工时间问题，简洁地证明了以Schrage算法做单机调度的转换瓶颈算法对任何实例都能得到可行解。本文还给出��

springboot整合xxl-job详解（采坑记录）.doc

工装清洁工 自动删除完成的作业。 在某些情况下，您无法自定义kubernetes的组件参数。 因此，不可能通过在controller ， apiserver ， scheduler参数列表中添加--feature-gates=TTLAfterFinished=true来支持作业的ttlSecondsAfterFinished功能。 因此，它来了。 您只需要在kube-job-cleaner/ttlSecondsAfterFinished添加注释（ kube-job-cleaner/ttlSecondsAfterFinished ）。 例如， apiVersion : batch/v1 kind : Job metadata : name : pi annotations : kube-job-cleaner/ttlSecondsAfterFinished : " 3

xxl-job修改数据库为postgreSQL版本

Job interview 面试英文对话范例.pdf，这是一份不错的文件

测试Job 序号 任务名称 任务一 准备MapReduce输入文件 任务二 将输入文件上传到HDFS 任务三 运行MapReduce程序测试Job 任务一 准备MapReduce输入文件 在master主节点，使用 root 用户登录，然后切换为 hadoop用户 [root@master ~]# su – hadoop --从root用户切换为hadoop身份 [hadoop@master ~]$ 创建新文件：wc.input 作为 MapReduce输入文件，输入以下内容，然后保存文件 [hadoop@master ~]$ vi wc.input hadoop mapreduce hive spark hbase spack storm sqoop hadoop hive spark hadoop 查看输入的文件内容 [hadoop@master ~]$ more wc.input 任务二 将输入文件上传到HDFS 在master主节点，使用 root 用户登录，然后切换为 hadoop用户 [root@master ~]# su – hadoop --从root用户切换为hado

一款为大学生勤工俭学提供短时工作平台。 平台将在前端使用 Vue.js 框架（MVVM 模型）完成网站及小程序端用户界面的创建，在后端使用 SpringMVC 框架完成 Model 层、View 层、Control 层、持久化层（MyBatis框架）与数据库的建立。以解决大学生勤工俭学的切实问题，为广大需要勤工助学却难以实行的大学生提供方便、安全的勤工俭学平台。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-大学生勤工俭学短时工作平台——嘿！Job！-参考

通过selenium自动化爬取51.job的职位信息。期间因为对csv的写入不是很了解，耗费了好多时间，后来才发现是对齐方式弄错了。真是什么问题都会遇到。问题自己解决后还是感觉挺有收获的，对这几天学习的定位方式有了新的理解，同时对页面跳转以及如何跳转回当前页面有有了新的认识。详细代码如下： #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ '''使用selenium爬取51.job网站的职位信息，并将爬取职位信息结果保存在csv文件中''' from selenium import webdriver import time import csv cla

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