WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Все фоновые задания завершаются сбоем, при этом достигнуто максимальное количество одновременных заданий — синтаксический анализ

У меня есть фоновая работа, которая запускается каждую минуту, и последние несколько недель она работала нормально. Внезапно, когда я вхожу в систему сегодня, каждое задание мгновенно завершается сбоем с достижением максимального количества одновременных заданий. Я попытался удалить задание и подождать 15 минут, чтобы любое задание, выполняющееся в настоящее время, могло завершиться, но когда я снова планирую задание, оно просто начинает давать сбой каждый раз, как и раньше. Я не понимаю, почему parse думает, что я выполняю задание, когда это не так.

03.11.2015

  • Просто пошел, чтобы сообщить об этом, чтобы разобрать. Похоже, это известная ошибка, которая возникла пару дней назад, и они ее исправляют. Оставлю это до тех пор, пока не будет исправлено, чтобы другие люди могли узнать, что происходит. 03.11.2015
  • У меня такая же проблема. Что мы можем сделать в это время? 03.11.2015

Ответы:


1

Кто-то удалил мой предыдущий ответ (не знаю почему). Это есть и остается ошибкой синтаксического анализа. См. эту группу Google, чтобы узнать о других людях, сообщивших о проблеме (https://groups.google.com/forum/#!msg/parse-developers/_TwlzCSosgk/KbDLHSRmBQAJ) также есть несколько открытых ошибок Parse по этому поводу.

06.11.2015
  • Предыдущий ответ был удален, потому что он на самом деле никак не отвечал на вопрос. Просто я тоже комментарий. 06.11.2015
  • Не хватило представителей, чтобы оставить это как комментарий! Что дает? 08.11.2015
  • Что ж, в в этом есть немного полезной информации, поэтому его не удалят так быстро :) 08.11.2015
  • Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]