checkpoint

和at连用。At the checkpoint，在检查站。

我也是win8系统自己建了个windows defender checkpiont卸载还原点 可是没有主动卸载什么呀

security checkpoint1. 安全检查站2. 安检关卡3. 检查哨4. 安检站

multipleadj.多样的, 多重的n.倍数, 若干v.成倍增加checkpointn.检查站, 车站的行李房合在一起应该就是“多样的检查站”、“多重的检查站”或者是“多重检查”之类的表达严密检查的意思吧~~

上文中，我们一起了解了 一文搞定 Flink 消费消息的全流程 ，接下来呢，我们一起来看一下 checkpoint barrier 的全流程。 首先呢，Job 启动的时候，Flink 会 startCheckpointScheduler 通过定时任务来触发 checkpoint。 到 Task.triggerCheckpoint 到 Task.triggerCheckpointBarrier 我们以 SourceStreamTask 为例，进入 StreamTask.performCheckpoint 整个 Flink Graph 首次出现 checkpoint barrier。 需要注意的是主动触发 checkpoint 的只有 trigger operator( 在生成 ExecutionGraph 时会生成 trigger operator，ack operator，confirm operator，这些task 本质上是 operator chain ) ，trigger operator 我们可以简单的理解成 streamSource operator。 换言之，streamSource operator 触发了 checkpoint，一直到把 checkpoint 广播到下游，最后做 checkpoint state ( StreamSource operator 的 state )。 具体是怎么广播到下游的，其实与普通消息的传递类似，可以参考 一文搞定 Flink 消费消息的全流程 然后下游的算子 比如 flatMap 在 OneInputStreamTask ( 以此为例 ) 中消费消息 接下来，直接到 BarrierBuffer (当设置 checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE) 时 ) 接下来就是最为关键的逻辑 处理 barrier 最终 notifyCheckpoint 有会调用 StreamTask 的 performCheckpoint ，开始 flatMap 的 checkpoint barrier 一些列操作，比如广播 barrier，然后做自己的 checkpoint state。循环往复，直至最后。

Flink 容错机制主要是 状态的保存和恢复，涉及 state backends 状态后端、checkpoint 和 savepoint，还有 Job 和 Task 的错误恢复 。 Flink 状态后端是指 保存 Checkpoint 数据的容器 ，其分类有 MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend ，状态的分类有 operator state 和 keyed state 。 Flink 状态保存和恢复主要依靠 Checkpoint 机制和 Savepoint 机制，两者的区别如下表所示。 快照的概念来源于相片，指照相馆的一种冲洗过程短的照片。在计算机领域， 快照是数据存储的某一时刻的状态记录 。 Flink Snapshot 快照是指作业状态的全局一致记录 。一个完整的快照是包括 source 算子的状态（例如，消费 kafka partition 的 offset）、状态算子的缓存数据和 sink 算子的状态（批量缓存数据、事务数据等）。 Checkpoint 检查点可以自动产生快照，用于Flink 故障恢复 。Checkpoint 具有分布式、异步、增量的特点。 Savepoint 保存点是用户手动触发的，保存全量的作业状态数据 。一般使用场景是作业的升级、作业的并发度缩放、迁移集群等。 Flink 是采用轻量级的分布式异步快照，其实现是采用栅栏 barrier 作为 checkpoint 的传递信号，与业务数据一样无差别地传递下去 ，目的是使得数据流被切分成微批，进行 checkpoint 保存为 snapshot。当 barrier 经过流图节点的时候，Flink 进行 checkpoint 保存状态数据。 如下图所示，checkpoint n 包含每个算子的状态，该状态是指checkpoint n 之前的全部事件，而不包含它之后的所有事件。 针对用户作业出现故障而导致结果丢失或者重复的问题，Flink 提供3种语义： ① At-Least-Once 最少一次 ：不会丢失数据，但可能会有重复结果。 ② Exactly-Once 精确一次 ：checkpoint barrier 对齐机制可以保障精确一次。 ① FailureRateRestartStrategy ：允许在指定时间间隔内的最大失败次数，同时可以设置重启延时时间。 ② FixedDelayRestartStrategy ：允许指定的失败次数，同时可以设置重启延时时间。 ③ NoRestartStrategy ：不需要重启，即 Job 直接失败。 ④ ThrowingRestartStrategy ：不需要重启，直接抛异常。 Job Restart 策略可以通过 env 设置。 上述策略的父类接口是RestartStrategy，其关键是restart（重启操作）。 ① RestartAllStrategy ：重启全部 task，默认策略。 ② RestartIndividualStrategy ：恢复单个 task。如果该 task 没有source，可能导致数据丢失。 ③ NoOpFailoverStrategy ：不恢复 task。 上述策略的父类接口是FailoverStrategy，其关键是Factory的create（创建 strategy）、onTaskFailure（处理错误）。 如何产生可靠的全局一致性快照是分布式系统的难点，其传统方案是使用的全局时钟，但存在单点故障、数据不一致等可靠性问题 。为了解决该问题， Chandy-Lamport 算法采用 marker 的传播来代替全局时钟 。 ① 进程 Pi 记录自己的进程状态，同时生产一个标识信息 marker（与正常 message 不同），通过 ouput channel 发送给系统里面的其他进程。 ② 进程 Pi 开始记录所有 input channel 接收到的 message 进程 Pj 从 input channel Ckj 接收到 marker。如果 Pj 还没有记录自己的进程状态，则 Pj 记录自己的进程状态，向 output channel 发送 marker；否则 Pj 正在记录自己的进程状态（该 marker 之前的 message）。 所有的进程都收到 marker 信息并且记录下自己的状态和 channel 的状态（包含的 message）。 Flink 的分布式异步快照实现了Chandy Lamport 算法，其核心思想是 在 source 插入 barrier 代替 Chandy-Lamport 算法中的 marker，通过控制 barrier 的同步来实现 snapshot 的备份和 Exactly-Once 语义 。 Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Checkpoint。 source task向下游广播barrier。 当source task备份完自己的状态后，会将备份数据的地址（state handle）通知 Checkpoint Coordinator。 map和sink task收集齐上游source的barrier n，执行本地快照。下面例子是RocksDB增量Checkpoint 的流程：首先RocksDB会全量保存到磁盘上（红色大三角表示），然后Flink会从中选择没有上传的文件进行持久化备份（紫色小三角）。 map和sink task在完成Checkpoint 之后，将状态地址state handle返回通知 Coordinator。 当Checkpoint Coordinator收到全部task的state handle，就确定该Checkpoint已完成，并向持久化存储中备份一个Checkpoint Meta（元数据，包括该checkpoint状态数据的备份地址）。

纺锤体装配检测点

细胞DNA受到损伤时可通过信号转导途径激活DNA损伤检查点（DNAdamagecheckpoint）对损伤感应信号进行转导，或引起细胞周期的暂停，从而使细胞有足够的时间对损伤DNA进行修复，或最终导致细胞发生凋亡，或者可能发展为癌细胞。DNA损伤检查点途径与DNA损伤修复、基因组稳定性以及肿瘤发生等过程之间存在某些内在的联系。该反应途径在通过协调细胞针对DNA损伤做出各种反应的基础上，直接或间接地参与或调控DNA损伤修复过程，并与DNA损伤修复途径协同作用最终保证染色体基因组结构的完整性。

你说的这个cia应该是游戏安装文件，这个只需要你放在Tf卡的根目录就可以了，建个文件夹放在里面也行，Cia文件是安装的，不是直接放进去就可以显示游戏的，你要先点进去安装的软件，就会看到你拷进tf卡的游戏，执行安装，最后安装进度到百分百就表示安装成功，然后退回到主机界面就可以看到你安装的游戏图标了。

CHECKPOINT 是做什么产品？经理待遇么样？急急用！！！！！

当我们进行redo 切换的时候，会触发checkpoint 事件。 触发该事件有5个条件。 下文有说明。 Checkpoint做的事情之一是触发DBWn把buffer cache中的Dirty cache磁盘。另外就是把最近的系统的SCN更新到datafile header和control file（每一个事务都有一个SCN），做第一件事的目的是为了减少由于系统突然宕机而需要的恢复时间，做第二件事实为了保证数据库的一致性。Checkpoint will flush dirty block to datafile, 从而触发DBWn书写dirty buffer，等到redo log覆盖的dirty block全部被写入datafile后才能使用redo log（循环使用），如果DBWn写入过慢，LGWR必须等待DBWn完成，则这时会出现“checkpoint not completed！”。 所以当出现checkpointnot competed的时候，还会伴随cannot allocate new log的错误。如果遇到这个问题，可以增加日志组和增大日志文件，当然也可以修改 checkpoint参数使得检查点变频繁一些。在出现这个错误的时候，数据库是短暂hang住的，等待checkpoint的完成。 在hang住的时候，没有日志产生。

checkpoint[英][ˈtʃekpɔɪnt][美][ˈtʃɛkˌpɔɪnt]n.检查站，车站的行李房; 复数：checkpoints例句:1.After all, she was a female checkpoint officer. 毕竟，她是一位女性检查站军官。

restart checkpoint 再启动检查点 [计]

不是的 . any 可以指 任何选项。 可以是指各种服务， 各种端口，或者任何IP地址。要看 any配置的位置。

通过Cisco路由器的Syslog服务转发系统日志到采集服务器，具体配置方法如下：device#conf tdevice(config)#logging ondevice(config)#logging IP //日志服务器的IP地址device(config)#logging trap critical //日志记录级别，可用"?"查看详细内容device(config)#logging source-interface f0/1 //日志发出用的源IP地址(f0/1为发出日志的端口，使用哪个端口由实际情况决定)device(config)#service timestamps log datetime localtime //日志记录的时间戳设置检验device#sh logging保存配置device#copy runningconfigure startingconfigure

如果不开启checkpoint机制，flink job 在运行时如果遇到异常整个job就会停止。 如果开启了checkpoint机制，就会根据恢复点进行数据重试，这个是一个非常复杂的机制，需要单独的文章进行解析。 所以开启checkpoint是必然要做的配置。 在与rabbitmq集成时有个点必须要注意，就是mq 发送消息时候，必须要带上CorrelationId。我们看一下flink的官方文档。 env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(10000); DataStream dataStreamSource = env.addSource(new RMQSource(connectionConfig, " kgraph",true,new SimpleStringSchema()) ); dataStreamSource.print(); 上面是构造RMQSource(…)的参数，如下 queueName: The RabbitMQ queue name. usesCorrelationId : true when correlation ids should be used, false otherwise (default is false). deserializationScehma : Deserialization schema to turn messages into Java objects. 根据参数不同，有如下三种模式 Exactly-once (when checkpointed) with RabbitMQ transactions and messages with unique correlation IDs. At-least-once (when checkpointed) with RabbitMQ transactions but no deduplication mechanism (correlation id is not set). No strong delivery guarantees ( without checkpointing) with RabbitMQ auto-commit mode. 那么 开启 exactly-once 确保消费一次的特性，就必须在传递 mq消息的时候带上 correlationId。 correlation Id 是 mq 消息的一个基本属性，可以用来标识消息的唯一id，通常是mq实现rpc调用时使用，flink 利用其唯一id的特性来做 exactly once的消费。所以在发送mq消息时 加上 correlation_id 的properties 就不会有问题了。如果使用 spring 结合 rabbitmq 作为客户端，需要对 correlationId 做一个特别的处理 就是需要自己手动设置correaltionId， rabbittemplate 没有自动的封装这个属性， convertAndSend这个方法非常让人confuse， 里面支持传入correlationData字段，但是这个是写入到消息头的，而不是correlation_id，flink那边永远无法读取到。 public void sendMsg(KgraphUpdateMessage kgraphUpdateMessage) { CorrelationData correlationId =new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()); ObjectMapper jsonReader =new ObjectMapper(); try     { MessageProperties properties =new MessageProperties(); properties.setCorrelationId(correlationId.getId().getBytes()); Message message =new Message(jsonReader.writeValueAsBytes(kgraphUpdateMessage), properties); rabbitTemplate. convertAndSend (KgraphMqConfig.KGRAPH_EXCHANGE, KgraphMqConfig.KGRAPH_TOPIC_EVENT, message,correlationId); }catch (JsonProcessingException e) { e.printStackTrace(); } }

检查站，如果是机场的话就是登机取票的地方

您是想问checkpoint防火墙通电不能开机是什么原因吗？checkpoint防火墙通电不能开机是因为设备默认启动介质不正确，当checkpoint设备默认启动介质不正确，就会出现防火墙通电不能开机的现象，所以checkpoint防火墙通电不能开机是因为设备默认启动介质不正确。

checkpoint是什么 （1）、Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存； （2）、Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进行复用，就可以极大的提升效率； （3）、如果采用persist把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；如果把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏，系统管理员可能清空磁盘。 （4）、Checkpoint的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据，在Checkpoint的时候可以指定把数据放在本地，并且是多副本的方式，但是在生产环境下是放在HDFS上，这就天然的借助了HDFS高容错、高可靠的特征来完成了最大化的可靠的持久化数据的方式； 假如进行一个1万个算子操作，在9000个算子的时候persist，数据还是有可能丢失的，但是如果checkpoint，数据丢失的概率几乎为0。 checkpoint原理机制 1.当RDD使用cache机制从内存中读取数据，如果数据没有读到，会使用checkpoint机制读取数据。此时如果没有checkpoint机制，那么就需要找到父RDD重新计算数据了，因此checkpoint是个很重要的容错机制。checkpoint就是对于一个RDD chain（链）如果后面需要反复使用某些中间结果RDD，可能因为一些故障导致该中间数据丢失，那么就可以针对该RDD启动checkpoint机制，使用checkpoint首先需要调用sparkContext的setCheckpoint方法，设置一个容错文件系统目录，比如hdfs，然后对RDD调用checkpoint方法。之后在RDD所处的job运行结束后，会启动一个单独的job来将checkpoint过的数据写入之前设置的文件系统持久化，进行高可用。所以后面的计算在使用该RDD时，如果数据丢失了，但是还是可以从它的checkpoint中读取数据，不需要重新计算。 2.persist或者cache与checkpoint的区别在于,前者持久化只是将数据保存在BlockManager中但是其lineage是不变的，但是后者checkpoint执行完后，rdd已经没有依赖RDD，只有一个checkpointRDD，checkpoint之后，RDD的lineage就改变了。persist或者cache持久化的数据丢失的可能性更大，因为可能磁盘或内存被清理，但是checkpoint的数据通常保存到hdfs上，放在了高容错文件系统。 问题：哪些 RDD 需要 cache？ 会被重复使用的（但不能太大）。 问题：用户怎么设定哪些 RDD 要 cache？ 因为用户只与 driver program 打交道，因此只能用 rdd.cache() 去 cache 用户能看到的 RDD。所谓能看到指的是调用 transformation() 后生成的 RDD，而某些在 transformation() 中 Spark 自己生成的 RDD 是不能被用户直接 cache 的，比如 reduceByKey() 中会生成的 ShuffledRDD、MapPartitionsRDD 是不能被用户直接 cache 的。 运算时间很长或运算量太大才能得到的 RDD，computing chain 过长或依赖其他 RDD 很多的 RDD。 实际上，将 ShuffleMapTask 的输出结果存放到本地磁盘也算是 checkpoint，只不过这个 checkpoint 的主要目的是去 partition 输出数据。 问题：什么时候 checkpoint？ cache 机制是每计算出一个要 cache 的 partition 就直接将其 cache 到内存了。但 checkpoint 没有使用这种第一次计算得到就存储的方法，而是等到 job 结束后另外启动专门的 job 去完成 checkpoint 。 也就是说需要 checkpoint 的 RDD 会被计算两次。因此，在使用 rdd.checkpoint() 的时候，建议加上 rdd.cache()， 这样第二次运行的 job 就不用再去计算该 rdd 了，直接读取 cache 写磁盘。其实 Spark 提供了 rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 这样的方法，相当于 cache 到磁盘上，这样可以做到 rdd 第一次被计算得到时就存储到磁盘上，但这个 persist 和 checkpoint 有很多不同，之后会讨论。 RDD 需要经过 [ Initialized --> marked for checkpointing --> checkpointing in progress --> checkpointed ] 这几个阶段才能被 checkpoint。 Initialized： 首先 driver program 需要使用 rdd.checkpoint() 去设定哪些 rdd 需要 checkpoint，设定后，该 rdd 就接受 RDDCheckpointData 管理。用户还要设定 checkpoint 的存储路径，一般在 HDFS 上。 marked for checkpointing： 初始化后，RDDCheckpointData 会将 rdd 标记为 MarkedForCheckpoint。 checkpointing in progress： 每个 job 运行结束后会调用 finalRdd.doCheckpoint()，finalRdd 会顺着 computing chain 回溯扫描，碰到要 checkpoint 的 RDD 就将其标记为 CheckpointingInProgress，然后将写磁盘（比如写 HDFS）需要的配置文件（如 core-site.xml 等）broadcast 到其他 worker 节点上的 blockManager。完成以后，启动一个 job 来完成 checkpoint（使用 rdd.context.runJob(rdd, CheckpointRDD.writeToFile(path.toString, broadcastedConf)) ）。 checkpointed： job 完成 checkpoint 后，将该 rdd 的 dependency 全部清掉，并设定该 rdd 状态为 checkpointed。然后， 为该 rdd 强加一个依赖，设置该 rdd 的 parent rdd 为 CheckpointRDD， 该 CheckpointRDD 负责以后读取在文件系统上的 checkpoint 文件，生成该 rdd 的 partition。 有意思的是我在 driver program 里 checkpoint 了两个 rdd，结果只有一个（下面的 result）被 checkpoint 成功，pairs2 没有被 checkpoint，也不知道是 bug 还是故意只 checkpoint 下游的 RDD： checkPoint是一种容错机制，当我们的程序需要很多transformation操作的时候，如果我们担心中间某些关键的后面会反复几次使用的RDD，可能会因为节点的故障，导致持久化数据的丢失，那么就可以针对该RDD额外启动checkpoint机制， 实现容错和高可用。 首先要调用 SparkContext的setCheckPointDir()方法，设置一个容错的文件系统的目录，比如HDFS； 然后对RDD调用checkpoint()方法。之后，在RDD所处的job运行结束之后，会启动一个单独的job，来将checkPoint的RDD的数据写入之前设置的文件系统，进行高可用、容错的类持久化操作。 此时就算在后面使用RDD时，它的持久化的数据，不小心丢失了，但是还是可以从它的checkpoint文件中直接读取其数据，从而不需要重新计算。 (CacheManager) 答：首先使用SparkContext.setCheckpointDir() ,设置checkpoint的目录，然后使用RDD.checkpoin进行checkpoint。 剖析，当我们使用了checkpoint之后，发生的一系列操作： 1、 对RDD调用了checkpoint()方法之后，它就接受RDDCheckpointData对象的管理。 2、 RDDCheckpointData对象，会负责将调用了checkpoint()方法的RDD的状态，设置为MarkedForCheckpoint。 3、 在RDD所在的那个job运行结束之后，会调用job中，最后一个RDD的doCheckPoint()方法，该方法沿着finalRDD的lineage向上查找，标记为MarkedForCheckpoint的RDD，并将其标记为CheckpointingInProgress。 4、 然后启动一个单独的job，来将lineage中，标记为CheckpointingInProgress的RDD，进行checkpoint的操作，也就是将这个RDD写入到Sparkcontext.setCheckpointDir()方法设置的文件系统中。 答：最主要的区别： 在于持久化，只是将数据保存在BlockManager中，但是rdd的lineage没有发生改变。 但是checkpoint执行完以后，rdd已经没有之前所谓的依赖rdd了，而只有一个强行为其设置的checkpointRDD，也就是说，checkpoint之后，rdd的lineage就改变了。 其次，持久化的数据丢失的可能性更大，无论是磁盘、或者是内存，都有可能丢失；但是checkpoint的数据，通常是保存在容错、高可用的文件系统中的，比如HDFS，依赖于这种高容错的文件西永，所以checkpoint的数据丢失可能性非常低。 答：如果一个RDD没有缓存，而且还设置了checkpoint，这样的操作是很悲剧的，细想，本来当前RDD的这个job都执行结束了，但是由于中间的rdd没有持久化，那么checkpoint job想要将rdd 的数据写入到外部文件系统中的话，还得从rdd之前所有的rdd，全部重新计算一次，然后才能计算出rdd的数据，再将其checkpoint到外部的文件系统中， 所以我们通常建议，对要checkpoint的rdd使用persisit(StorageLevel_DISK_OMLY)，该rdd计算之后，就直接将其持久化到磁盘上去，然后后面进行checkpoint操作是，直接从磁盘上读取rdd的数据，并checkpoint到外部文件系统即可，不需要重新计算一次rdd。

根目录下建一个switch的文件夹，插件放里面就行了。

本文主要研究一下flink的CheckpointedFunction flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/checkpoint/CheckpointedFunction.java flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/FunctionSnapshotContext.java flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/ManagedSnapshotContext.java flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/FunctionInitializationContext.java flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/runtime/state/ManagedInitializationContext.java

重新注册所有dll点左下角“开始”“运行”输入“CMD”，确定，在弹出的命令窗口中输入for%1in(%windir%system32*.dll)doregsvr32.exe/s%1然后确定。

题主是否想询问“instagram登录时显示checkpointrequire如何修复吗”？1、卸载并重新安装Instagram。2、从Wi-Fi切换到移动数据。3、等待错误消息消失。4、以上是instagram登录时显示checkpointrequire修复的方法。

玩游戏时，当游戏自动保存时，会出现“checkpoint”字样。这个小东西可不简单。有些人在制定目标的过程中，会不自觉的把目标定的很模糊，以至于理所当然的造成拖延。而我认为迫切需要的，是一种“测试”。有了明确的测试标准，就更容易付出明确的行动，并且充满干劲儿。做了许多事儿，而没有验证，没有评估，人们就收不到“反馈”，没有“反馈”，就很容易丢失掉做这些事的意义，从而半途而废。

当我们进行redo 切换的时候，会触发checkpoint 事件。 触发该事件有5个条件。 下文有说明。 Checkpoint做的事情之一是触发DBWn把buffer cache中的Dirty cache磁盘。另外就是把最近的系统的SCN更新到datafile header和control file（每一个事务都有一个SCN），做第一件事的目的是为了减少由于系统突然宕机而需要的恢复时间，做第二件事实为了保证数据库的一致性。Checkpoint will flush dirty block to datafile, 从而触发DBWn书写dirty buffer，等到redo log覆盖的dirty block全部被写入datafile后才能使用redo log（循环使用），如果DBWn写入过慢，LGWR必须等待DBWn完成，则这时会出现“checkpoint not completed！”。 所以当出现checkpointnot competed的时候，还会伴随cannot allocate new log的错误。如果遇到这个问题，可以增加日志组和增大日志文件，当然也可以修改 checkpoint参数使得检查点变频繁一些。在出现这个错误的时候，数据库是短暂hang住的，等待checkpoint的完成。 在hang住的时候，没有日志产生。

checkpoint save是检查点保存，圣安地列斯PC版并无自动存档功能，你所说的可能是手机版圣安地列斯，具有自动存档功能，也就是checkpoint save，在游戏任务进行的过程中会按照游戏设计的检查点进行自动保存，如果任务失败则无需重头开启任务而会自动开启距离失败时间最近的检查点并读取

checkpoint英 [ˈtʃekpɔɪnt] 美 [ˈtʃɛkˌpɔɪnt] n.检查站，车站的行李房网络检验点; 校验点; 限制点复数： checkpoints双语例句 Soldiers opened fire on a car which failed to stop at an army checkpoint. 士兵向那辆拒绝在军事检查站停车检查的汽车开了火

在训练机器学习模型时，经常需要缓存模型。 ModelCheckpoint 是Pytorch Lightning中的一个Callback，它就是用于模型缓存的。它会监视某个指标，每次指标达到最好的时候，它就缓存当前模型。 Pytorch Lightning文档 介绍了ModelCheckpoint的详细信息。 我们来看几个有趣的使用示例。 示例1 注意，我们把epoch和val_loss信息也加入了模型名称。 示例2 这个使用例子非常像示例1，唯一的差别在于指标的名称是由我们自己指定的，而不是由Pytorch Lightning自动生成的 （ auto_insert_metric_name=False )。通过这样的方式，我们可以使用类似 val/mrr 的指标名。从而统一tensorboard和pytorch lightning对指标的不同描述方式。 Pytorch Lightning把ModelCheckpoint当作最后一个CallBack，也就是它总是在最后执行。这一点在我看来很别扭。如果你在训练过程中想获得best_model_score或者best_model_path，它对应的是上一次模型缓存的结果，而并不是最新的模型缓存结果

检验点（checkpoints）是存在于细胞周期中的一种调控装置，包括G1/S期检验点，S期检验点和G2/M期检验点，通过检验各个细胞周期中的物质累积是否符合进入下一周期的条件，控制细胞周期的正常运转。

原因1.病毒木马导致的，比较典型的病毒是绑架类木马，它是一种新型破坏性极强的木马与传统病毒不同，它是通过绑架系统文件dll实现开机启动，该木马主要表现，可以百度搜索时“顽固木马专杀工具”扫描查杀。2. 升级某个软件导致的。重装该软件即可解决该问题。3.自己误操作造成的。

录制的时候 才不会显灰........

last checkpoint最后一个检查点

[步骤一]1，登录命令行界面（Nokia IPSO 4.2 BUILD096），执行：cpconfigReistlin.com[admin]# cpconfigThis program will let you re-configureyour Check Point products configuration.2，选择：2，配置 “SNMP Extension”Configuration Options:----------------------(1) Licenses and contracts(2) SNMP Extension(3) Group Permissions(4) PKCS#11 Token(5) Random Pool(6) Secure Internal Communication(7) Enable cluster membership for this gateway(8) Enable Check Point SecureXL(9) Automatic start of Check Point Products(10) ExitEnter your choice (1-10) : 23，选择：y，启用 “SNMP Extension daemon”Configuring SNMP Extension...=============================The SNMP daemon enables Check Point products module to export its status to external network management tools.Would you like to activate Check Point products SNMP daemon ? (y/n) [n] ? y4，选择：10，退出配置界面Configuration Options:----------------------(1) Licenses and contracts(2) SNMP Extension(3) Group Permissions(4) PKCS#11 Token(5) Random Pool(6) Secure Internal Communication(7) Enable cluster membership for this gateway(8) Enable Check Point SecureXL(9) Automatic start of Check Point Products(10) ExitEnter your choice (1-10) : 105，系统提示需要 “restart ALL Check Point modules”，选择：nThank You...You have changed Check Point products Configuration.You need to restart ALL Check Point modules (performing cpstop & cpstart)in order to activate the changes you have made.Would you like to do it now? (y/n) [y] ? nOK，到此为止，已经配置了以后防火墙如果重启，会自动启动 “SNMP Extension daemon” 服务。但是，目前仍然没有将 SNMP Extension 进程启起来（因为我们中断了 “restart ALL Check Point modules“ 的操作！），继续。[步骤二]1，登录命令行界面（Nokia IPSO 4.2 BUILD096），执行如下命令：/opt/CPsuite-R65/svn/bin/cpsnmpd -p 2602，check 一下防火墙的 snmp进 程：Reistlin.com[admin]# ps -aux | grep snmproot 407 0.0 0.1 4224 744 ?? Ss 19Apr10 13:17.56 /bin/snmpd -froot 18751 0.0 0.0 2928 296 ?? Ss 11May10 12:42.04 /opt/CPsuite-R65/svn/bin/cpsnmpd -p 260OK，Nokia 的 SNMP，CheckPoint 的 SNMP Extension 进程均正常，可以使用 snmpwalk 或者 solarwinds 测试了。

可以不用双击鼠标的消息响应.可以记录两次单击的时间差.当进行某次单击的时候,如果过了500个毫秒没第二次单击,就认为是单击操作,执行单击操作的内容.当进行某次单击操作的时候,如果这次单击操作与上次的时间差在500毫秒内.就认为是双击操作.实现起来比较麻烦.方法二,当双击的时候,执行双击之前,取消上次的单击操作.

难啊，加密文件不好破解

根目录下建一个switch的文件夹，插件放里面就行了。

ORACLE CHECKPOINT的作用首先CHECKPOINT是什么，起什么作用，在什么时候起作用，谢谢。 以下解答仅供参考,不代表电脑爱好者网站观点checkpoint是一个数据库事件，它将已修改的数据从高速缓存刷新到磁盘，并更新控制文件和数据文件。我们知道了checkpoint会刷新脏数据，但什么时候会发生checkpoint呢？以下几种情况会触发checkpoint。1.当发生日志组切换的时候2.当符合LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT，LOG_CHECKPOINT_INTERVAL，fast_start_io_target,fast_start_mttr_target参数设置的时候3.当运行ALTER SYSTEM SWITCH LOGFILE的时候4.当运行ALTER SYSTEM CHECKPOINT的时候5.当运行alter tablespace XXX begin backup，end backup的时候6.当运行alter tablespace ,datafile offline的时候;

目前业界主流的实时计算框架包括 Flink、Spark Streaming、Storm。相比于 Batch，Stream 的容错则需要考虑更多。Batch 数据通常基于稳定性较高的分布式存储进行数据的读写（如 HDFS、S3 等），当数据计算出现异常时可以通过重新计算的方式保证最终结果的一致性，Spark 就是基于这样的思路设计的，它通过 lineage 机制来重新计算。并且 Batch 计算往往不需要过多的考虑数据的时效性，而且不需要做到 7×24 小时的运行。但相对于 Stream 而言则会更加复杂。 对于 Stream 而言需要面对不同的流式数据源，可以是 File Stream、队列（如 Kafka），甚至可能是某个服务发来的消息。数据源的多样性就注定了 Stream 的容错需要重新进行考虑。并且 Stream 数据的容错需要在短时间内进行恢复，否则将可能会导致大量的数据积压甚至丢失，因为 Stream 数据链路不会因为下游处理任务的异常而停止数据的产出。 让我们将问题描述的更具体一些，方便更清楚的了解 Stream 的容错思想。对于分布式计算而言，目前主流的思路都是采用 Master-Slave 架构。Master 主要用于进行 Slave 节点的管理（比如检测 Slave 是否存活，状态管理等），Slave 主要是担当数据计算的职责。因此，从容错角度而言分为： Master 容错相对而言较为简单，因为不需要直接参与数据计算。主要分为有状态的 Master 和无状态的 Master 两类。 像 Storm 这类无状态的实时计算框架，Master（即 Storm 的 Nimbus 节点）的异常往往不影响 Slave（即 Storm worker 节点）的数据计算，只需要重新启动一个 Master 即可，这个过程中不需要进行 Master 状态的恢复，也不会影响实时数据的处理。甚至 Slave 节点在无感知的情况下就完成了 Master 的恢复。但是这种方式会牺牲一定的功能，实时计算框架本身无法支持状态流的处理。 像 Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息（如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”）。Spark Streaming、Flink 的做法都是基于 checkpoint 机制对 Master 节点的状态进行备份，异常发生时需要基于上一次的状态备份进行恢复。 Flink 还提供了 HA 机制，即同时运行至少 2 个 JobManager 节点，但是只有其中一个真正的处理管理事务（称为主节点——Leader），其他的仅仅保持状态信息的同步（称为从节点——Standby）。一旦 Leader 发生异常，其中一个 Standby 将会代替异常节点继续进行任务的管理。 更多关于 Flink HA 可以参考官方文档 。这种机制是牺牲更多的资源来换取任务的稳定性，主从切换的成本相比于从状态备份中恢复速度更快。 Stream 数据处理整体而言可以分为 3 部分： 根据不同的保障级别，Stream 数据容错级别又分为 3 种语义： 我们之所以将数据接收和写入单独拿出来，是因为在面对不同的数据源时，实时框架的容错机制与最高语义保障级别是不同的。如 Flink 而言，它的 exactly-once 语义总的来说是针对于数据处理阶段而言，即只有框架内数据的处理可以保障 exactly-once，而数据的接收、写入是否是 exactly-once 语义取决于数据源本身与 Source、Sink 算子的实现逻辑。通常来说，我们将能够保障数据接收、数据处理、数据接入整体数据一致性称为 端到端（end-to-end） 的数据一致性。 端到端的数据一致性保障相对而言是很复杂的，因为数据源的种类众多，这些一般都不是分布式实时框架中的一部分，数据的发送与接收逻辑不受实时框架的控制。 对于 Storm 而言，框架内仅提供了相关的接口用于用户自己实现一致性语义，并没有直接提供各种存储的一致性 Spouts，数据写入也是如此。数据处理过程提供 at-least-once 语义保障（exactly-once 语义由 Storm Trident 提供了保障，本篇暂不做讨论）。Storm 通过 ACK 的机制保证 at-least-once 语义。简单来说，当 Storm 接收到一条数据后将会给这条数据唯一的 id，数据被下游 Bolts 处理但是处理后的 id 不会发生改变，当且仅当该 id 的数据经过的 Bolts 全部 ACK 后才认定该数据被 彻底处理（fully processed） ，否则 Spout 将再次发送该数据直到数据被彻底处理。 Spark Streaming 的数据接收通过预写入日志的机制保障了 at-least-once 语义。简单来说，就是将接收到的数据以日志的形式写入到稳定的存储中（存储位置基于 checkpoint 配置获取），这样一来就与数据源解耦，可以基于预写入日志实现数据重发的能力，从而保障 at-least-once 语义。数据处理过程中基于 RDD 的容错机制进行恢复，提供了精确一次的语义。数据写入需要用户自己实现，Spark Streaming 提供了两种思路：幂等写入和事务性写入。 Flink 全局基于 checkpoint 进行容错，通过向流数据中插入特殊的事件——checkpoint barrier 来触发各个算子制作状态快照，快照会写入到持久化的存储中。Flink Source、Sink 的语义保障需要依赖数据源以及自身的实现逻辑。但是 Flink 提供了多种状态接口，如 ListState、MapState，用于进行算子状态的记录，状态容错可以保障 exactly-once 语义。这也是与 Spark Streaming 的不同之处。 到这里我们大致了解了各个框架的容错机制，我们不禁想回味一下：分布式实时计算框架的容错机制的本质是什么？容错到底在保障什么？ 从本质上讲，容错在保障数据可以被正确的处理，即使在发生异常的情况下。实时流处理的正确性又体现在 处理过程的完整性 与 时序的正确性 。即一条数据要被所有的逻辑完整的处理一次（根据语义的不同也可能是多次），且多条数据之间的处理的时序不发生改变。 举个例子，如下图所示的数据流 DAG 图中，流数据序列 [1, 2, 3, …, n] 被输入到 A 中，然后最终流向 D。完整性即每一个事件都被完整的 DAG 路径处理，即 A -> B -> D 或 A -> C -> D ，时序性即事件 1 永远先于事件 2 被处理，即使在发生了异常后恢复的情况下也是如此。 从整体来看，实时分布式计算框架的容错机制核心思想是 确认 与 重试 ，但是不同的框架重试过程中回滚的数据量不同。 Storm 通过 ACK 机制判断数据是否完整处理，否则将重发数据，重新进行计算。这种单条数据粒度的 ACK 与重试机制即可以保障时序性，也可以保障处理过程的完整性。但是这样细的粒度牺牲了一定的性能。Storm 并没有将数据流进行冗余存储来保障容错，从这个角度而言它的容错是轻量级的。 Spark Streaming 通过微批次的方式将数据进行截断，以批次为单位进行容错。这种方式一旦发生了异常，可以从上一个批次中恢复继续执行。这种机制从一定程度上提升了性能，但是对时效性有损。因为微批次的思路对数据流进行了截断，时间语义上的单位时间也只能根据批次的大小来界定。Spark Streaming 提供了数据流的冗余（预写入日志）可以真正做到与数据源解耦，对于所有的数据源均可以保障容错的语义，但是这类的容错是重量级的。 Flink 的思路也是对数据进行截断，从而可以分段治之。相比于 Spark Streaming 而言这种截断并没有改变数据流的连续性，时间语义上的单位时间仍然是以事件粒度来界定。并且 Flink 不会对数据流进行冗余（虽然 unaligned-checkpoint 会产生一部分的数据冗余，但是与 Spark Streaming 这种全部数据冗余的思路是不同的），只关注计算中的状态容错。这种思路较为轻量级，并且能够保障 exactly-once 语义。但是这种思路无法应对所有的数据源场景，需要强依赖数据源的实现与 Source、Sink 算子的逻辑。 总体而言，实时流的容错核心是基于 数据截断 和 重试机制 。Storm 的数据截断粒度是单条数据级别的，通过 ACK 的机制实现的重试机制，此截断粒度不会影响数据的时效性。Spark Streaming 的截断粒度是微批次的，截断会影响数据的时效性，然后通过数据冗余的方式保障了重试机制，这种冗余数据的方式可以面对任何数据源时都能够保证数据一致性。Flink 是基于 checkpoint barrier 将数据流截断，barrier 会随着数据流而流动，避免了流量截断带来的时效性影响，并且 Flink 容错只关注状态，借助状态的回滚来保证数据一致性。 从容错实现来看，三种框架的侧重点有所不同。Storm 作为无状态计算框架，采用的是非常简单有效的机制保障容错。Spark Streaming 更注重数据的可恢复性，希望通过备份原始数据能够在任何情况下、面对任何数据源都能够保证数据一致性。Flink 相对而言更加轻量，更注重数据的时效性，不希望容错机制带来太多的时效性损失（例如 unaligned-checkpoint）。 感谢你读到这里，希望你现在对 Flink 容错机制和其他的实时计算框架的容错机制有了一个基本的了解，对其容错思路和本质有了不同的想法。 下一篇 我们将讨论 Flink checkpoint 的数据结构，探索它究竟是如何存储的？都存储了哪些内容？基于这些备份数据如何在异常中恢复？ 可可 @ 欢迎邮件联系我

1、系统补丁没打完全，导致关于系统数据库在执行io操作时，写数据的时间较长，且占用率较高，导致数据库checkpoint时间较长。2、informix的onconfig中的某些参数（如：buffer）配置不规范或者不符合现网需求，导致系统性能下降，不能发挥数据库的性能。3、数据库系统未对某些大数据量表进行优化，导致执行checkpoint的时间较长。

您是想问大气层checkpoint闪退是什么原因吗？大气层checkpoint闪退是由于switch服务器的用户越来越多，造成的网络繁忙，因此在登陆高峰时，由于网络繁忙，服务器有时会出现一些不可预知问题，建议切换网络等待一下重新尝试。

qq飞车checkpoint配置异常是网络问题。首先打开电脑检查网络。然后打开《qq飞车》游戏进行测试网络连接是否异常。最后点击checkpoint，重新加载，重新进入，配置即可恢复正常，可以正常玩。

外企说的checkpoint是内部事件的意思。一般来说，就是一个数据库事件。

＜strong＞大气层checkpoint可以卸载。＜/strong＞大气层checkpoint卸载方法如下：在下载的时候有备份游戏的需求，因此大气层checkpoint卸载记得要找到最开始下载的备份游戏然后删除。知道checkpoint对大气层最新版本不兼容，原作者也很久没有更新，在github上问题里面有玩家已经对checkpoint进行修改可以适配最新系统下载后，注意不要直接进入相册直接进入相册为applet mode会打不开软件。进入非applet mode方法：对任意主界面可以玩的游戏按R 进入即可。