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AGV管理监控调度系统能够对AGV进行实时状态监控和任务信息的下达与接收,是AGV系统重要核心技术之一。
大概20年这个时候,听过公司一位架构师的分享,他提到了基础架构团队的定位和主要产出,即为整个技术团队提供所有研发活动开展所必需的基础设施。关于技术基础设施的目标,他定义了如下三点:
2021年12月28日,江苏省应急管理厅(机关)发布《应急指挥窄带无线通信网建设项目》公开招标采购公告,预算 380 万元。 背景情况 应急指挥窄带无线通信系统是基于370MHz应急专用无线电频率,采用PDT(ProfessionalDigitalTrunking,专业数字集群)体制建设的数字集群通信系统。作为应急指挥工作当中的保底通信网络,建设完成后,可用于各级指挥机构的指挥指令上传下达。建设固定通信设施通过指挥信息网传输至各级应急指挥场所,建设移动通信设施实现灾害救援现场与后方指挥机构的互联互通,构建部
董晓聪,作业帮基础架构负责人,主要负责架构研发、运维、DBA、安全等工作。基于开源的力量,和云厂商一起完成作业帮技术体系的云原生重塑。 项目背景 作业帮教育科技(北京)有限公司成立于2015年,一直致力于用科技手段助力教育普惠,运用人工智能、大数据等前沿技术,为学生提供更高效的学习解决方案。随着业务需求的发展,作业帮的 IT 系统面临巨大挑战,现有基础平台架构已经无法满足快速增长的业务需求。业务对快速迭代、急速弹性、调用链追踪、统一的监控日志平台、提升计算资源利用率等需求迫在眉睫。 2019年下半年,作业
随着现代信息越来越丰富,更多的信息需要被处理及计算,仅仅的单台计算机已经满足不了计算,需要将更多的计算机进行同时计算,对操作系统的要求则越来越高,各种各样云计算的的操作系统也应运而生。
随着人工智能、大数据和高性能计算的发展,GPU技术在现代计算领域发挥着举足轻重的作用。本文将从创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度以及与云计算能力的结合等角度,深入解析GPU硬件技术的核心要点。
12月11日,2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度犀牛鸟精英计划首次发布(试运行)“犀牛鸟精英工程人才培养计划”,该计划由校/院级教学组织推荐学生及指导老师组队申报,入选团队及学生将借助产业真实问题和实战平台,深度参与推进技术在产业场景中应用落地。 首次试运行共发布8项课题,其中包含腾讯微信、地图、安全等与日常生活紧密相关的核心产品及技术领域。 本文推送计划中四个课题内容: 课题一场景化多模态聊天助手; 课题二面向抢占式资源的多云
在系统需要运行大量耗时定时任务的场景下,单使用类似Quartz或者Spring Task等定时任务框架无法满足对并发处理性能、监控管理及运维拓展的要求,以下,介绍公司使用过的分布式定时任务调度框架Saturn。
共享单车的分配与调度 摘要 随着共享经济的到来,共享单车发展迅速,已成为人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,本文通过研究共享单车的分配与调度模型,解决如何衡量在不同时空共享单车资源的需求量;如何分配不同地区共享单车,使共享单车数量趋于合理;设计优化资源配置的调度方案;以及作为共享单车公司负责人,设计一套运营方案这四个问题。针对以上问题解决如下: 针对问题一:建立合理指标分析不同时空共享单车资源的需求量。收集相关数据并分析,以10个区域为例,分别选取不同区域总需求量、不同时间段各区域实际骑行数量、不同区域不同时间段实际骑行数量等合理指标,分析不同时间和空间上共享单车资源的需求量。结果为短距离骑行人数较多,需求更大;区域6和区域8需要骑行的总人数较多;所有区域7:30-8:00、9:00-9:30、12:00-12:30为骑行高峰期,需求量更大。 针对问题二:本文基于马尔科夫链算法得到不同地区共享单车的分配方法。首先,利用各个区域实际骑行次数与各个区域总骑行次数得到转移矩阵,然后运用马尔科夫链,利用MATLAB软件得到各个区域共享单车数量最终趋于稳定值,且分配量与初始值的设定无关,从而得出不同区域共享单车的分配方法。最终得到共享单车分配数量从区域1到10分别为92辆、101辆、99辆、103辆、102辆、103辆、100辆、109辆、98辆、100辆。 针对问题三:结合不同区域的共享单车需求量和不同时间段不同区域共享单车的需求量以及不同区域共享的那车归还率,采取就近原则在三个高峰期分别从区域1向区域2调动20辆,区域7向区域5调度10辆,区域9向区域8调动10辆,区域10向区域8调动15辆的调度方案,从而解决共享单车的无车可用与车辆淤积问题。 针对问题四:作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的运营方案。主要考虑前期的市场调研以及后期的运维及盈利。前期主要调查共享单车的骑行需求、空间分布特征以及骑行行为(供给时段性及空间失衡性),后期考虑运维问题,包括成本、利润以及客户满意度。通过热量图实时观测投放量、骑行量、归还比例等数据,给出合理的投放及调度方案。 关键字:共享单车 马尔科夫链 转移矩阵 MATLAB 调度模型 一、问题重述 随着共享经济的到来,共享单车飞速发展,极大提高了生活的便利性。但共享单车资源配置还存在一定的不合理性,请基于我国共享单车行业现状,搜集相关数据,回答以下问题: (1)建立合理的指标,分析不同时空共享单车资源的需求量。 (2)给出不同地区共享单车的分配方法,使共享单车的数量分配趋于合理。 (3)依据以上研究结果,建立新的模型,设计出共享单车的调度方案。 (4)从共享单车公司负责人的角度,设计出一套合理的经营方案,并论述其合理性。 二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一需要建立合理的指标,来分析在不同时间和空间下共享单车的需求量。“不同时空”表示的含义是在一天中的不同时间段、不同区域。本文根据所搜集的资料,选择了十个区域,并且每30分钟划为一个时间段进行讨论。 首先,将搜集到的数据进行整理。分析在十个区域共享单车的需求量有什么区别,其次分析在不同时间段,需求量有什么差异。然后根据整理的数据建立不同时空下,共享单车的需求量模型。 2.2问题二分析 题目要求给出在共享单车数量能够趋于合理的情况下,不用同地区共享单车的分配方法。 根据已搜集到的数据,我们分别统计从第 个区域到第 个区域需要共享单车的人次,再统计实际骑行的从第 个区域到其他区域的总车辆数,得到转移矩阵。每个区域之间的共享单车的移动形成马尔可夫链(makov chain),最终得到线性系数差分方程组,得到不同地区的共享单车的分配方法。 2.3问题三分析 合理的调度方案能够促使在最低的投放量达到最好的运营效果。我们分析了调度的影响因素,主要分为两个:各个时间段各个区域共享单车的需求系数和共享单车的使用周转率。通过以上两个指标衡量共享单车的调度方案,我们求出需求矩阵以及不同时间段的各个区域的实际骑行量以及需求量,进而分析得到高峰期单车调度方案。 2.4问题四分析 原本定位在校园的共享单车开始在各大城市的地铁站点,公交站点,居民区,商业区等普及,共享单车成为了人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,用户无车可用,车辆淤积以及共享单车乱停乱放现象严重影响了用户体验,同时给城市管理也带来了挑战[1]。题目要求我们作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的经营方案,同时分析其合理性。主要从两个方面入手:前期的市场调研以及后期的经营利润,在以上两个方面,考虑到实际情况,包括投放量、市场调度、市场需求、归还等因素。 三、符号说明 符号 说明 四、模型假设 (1)假设共享单车在行驶过程中不计入任何一个区域;
在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条。
Google的Borg集群系统需要管理数十万个jobs,要能够提高资源使用率、隔离性,通过调度策略降低关联故障发生率,通过声明式job描述语言简化复杂性。
在项目研发的过程中,对于数据存储能力的依赖无处不在,项目初期,相比系统层面的组件选型与框架设计,由于数据体量不大,在存储管理方面通常容易被轻视,当项目发展进入到中后期阶段,系统的复杂性很大程度来源于数据层面;
近期线上出现一个bug,研发的小伙伴把测试环境的地址写死到代码中,在上线前忘记修改,导致线上发布的代码中使用了测试环境地址。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
为了实现一复杂系统的应用开发,我们可通过功能分解的方式对复杂问题简单化,最后将各个开发验证OK的子功能模块集成在一起即可实现开发目标。
正确性:正确性代表了指标的可信度,如果一个指标无法保证其正确性,那么是不能提供出去使用,因为很有可能会导致作出错误的业务决策,通常会使用明细数据对比、维度交叉对比、实时对比离线等方式校验数据的正确性;另外一方面可以增加一些DQC校验,例如唯一性验证、最大/最小值验证等。
10.24丨程序员节 有这么一群人:他们是理性的代名词,用代码改变世界;他们常常被羡慕,也时而被误解;他们擅于「自黑」,但更爱正能量...... 低调可爱的程序员,愿你们前途所见,皆是阳光。 加油!程序人! 腾讯大数据支撑着腾讯内部每天上万个业务的运行,平台每天新增超过45万亿条数据,日均千万级任务调度,数据存储量超过1400PB。不但以商业化产品对外输出技术能力,赋能各行业的数字智能化转型,也在开源社区大力投入,为社区发展做出贡献。 想要迎接更大的挑战,不断突破自己吗?我们将为你提供展现自我的舞台。腾讯
在 负载均衡算法 — 轮询 一文中,我们就指出了加权轮询算法一个明显的缺陷。即在某些特殊的权重下,加权轮询调度会生成不均匀的实例序列,这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象,导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷,就提出了 平滑加权轮询 调度算法。
有一次在使用时,我好奇的点了点几个入口,突然发现匿名的内容和实名确认名单,可以通过时间线进行关联,我简直惊呆了。
作为Hadoop的分布式计算框架,MapReduce扮演着分布式计算的任务,适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能,通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述:Spark是基于内存计算的,其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。
MVC(Model View Controller)是一种软件工程中的一种软件架构模式,把软件系统分为三个基本部分:
作为一名测试开发工程师,与我们密切相关的不止是开发的代码,还有功能依赖的需求文档。一份好的需求文档,不止能够加速开发和测试的脚步,还能够提前发现风险,是产品的第一道风险保障。
Hadoop 使用 HDFS 来解决分布式数据问题,MapReduce 计算范式提供有效的分布式计算。
随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功。
【编者按】互联网从诞生到现在,网站的规模不断扩大,存储和处理的数据量也远远超出了人们的想象,又随着对信息实时性、多媒体需求大幅增长的现象,互联网架构面临越来越大的挑战。CSDN致力于解决这一问题,在刚刚结束的 SDCC 2015中国软件开发者大会上,特举办了架构专场( 上午报报道、 下午报道),以及《程序员》电子刊10月B开设了 架构专题。在接下来也将继续深耕架构师、服务于开发者,推出更多的大牛访谈、知名互联网公司架构实践、技术公开课等,敬请期待。 日前,笔者采访了当当网架构师、当当技术委员会成员张亮,在本
本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮助读者领略线程池的设计思路,最后回归实践,通过案例讲述使用线程池遇到的问题,并给出了一种动态化线程池解决方案。
来一起认识下大数据的技术框架有哪些,它们分别用于解决哪些问题?它们的内在逻辑和适用场景有哪些?OK,一起去探索下。
在大规模数据采集的场景中,高效的任务调度是关键之一。通过利用优化算法,我们可以提高爬虫任务的调度效率,加快数据采集速度,并有效利用资源。本文将为您介绍如何利用优化算法来优化爬虫任务调度,实现高效的批量采集。
边缘计算作为一种分布式计算模型,将计算和存储资源放置在离用户近的边缘设备上,可以为物联网、大数据分析等应用提供更快速、更高效的服务。然而,在实现边缘计算的过程中,仍然存在一些挑战和待优化的问题。本文将探讨边缘计算面临的挑战,并重点讨论协议优化的重要性。
随着美团外卖业务的发展,算法模型也在不断演进迭代中。本文从特征框架演进、特征生产、特征获取计算以及训练样本生成四个方面介绍了美团外卖特征平台在建设与实践中的思考和优化思路。
近年来,大数据技术发展迅速,从过去的 Hive、Spark,到现在的 Flink、ClickHouse、Iceberg 等,各种大数据技术推陈出新,不断演进大数据存储和引擎系统的架构,来适应大数据时代的海量数据处理需求。
任务调度是指系统为了自动完成特定任务,在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力,而是由系统自动去执行任务。
任务调度是指系统为了自动完成特定任务,在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力由系统自动去执行任务。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新,许多GPU实现高度并行化设计,以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能,并采用先进制程降低功耗与提升能效。
作为前端攻城狮,和产品经理打交道必不可少,估计每个人都有一段辛酸史。今天看到一本书里总结了5个点,非常精辟,不亚于风清扬的独孤九剑。
学习过测试理论的同学肯定都知道,测试人员参与项目的第一步,大部分都是需求评审,但是不少测试同学反馈,自己很少参与需求评审,需求会议也很少喊测试人员参与。
说实话,我也不知道有没有通用公式。后来从不同的渠道陆陆续续的听到所谓的通用公式,看来流传甚广。 既然流传广,提示还是有一定道理,否则也不会有那么多人接受。 但流传广了,有没有可能造成负面影响呢?
大家好,很高兴又和大家见面了!!! 在上一篇中,咱们介绍了顺序表的基本概念,以及通过C语言实现顺序表的创建和对表长的修改。今天咱们将详细介绍一下使用C语言实现顺序表的增删改查。接下来,跟我一起来看看今天的内容吧!!!
数据备份和恢复是数据库管理中至关重要的任务,对于确保数据安全性和业务连续性具有重大的意义。以下是一些关键的重要性方面:
在目前的大量孟德尔随机化研究中,很多研究者只是单纯考虑单核苷酸多态性(SNP)的统计学显著性而忽视了一个非常重要的点------SNP的生物学相关性,这可能是因为SNP的生物学相关性评估起来比较繁琐,但切记不能因为繁琐而忽视这点,否则孟德尔随机化研究很可能就陷入“套路化“,但孟德尔随机化其实是个性化很强的研究方法,其个性化主要体现在工具变量(IV)的选择,米老鼠下面和大家按照Bradford Hill指南,和大家讨论一下“判断遗传变异作为工具变量的生物学合理性”。
任务调度 JDK 的几种实现方式如下: 1)多线程: 通过开启一个线程,while 循环执行业务逻辑,让线程 sleep 休眠,达到任务间隔执行。代码清单如下图所示:
注解@Scheduled的处理原理与spring其它注解基本一致,都是由BeanPostProcessor处理,对应的@Scheduled的注解处理是:
本教程提供了从XXL-JOB平台介绍到具体搭建流程的详细说明,旨在帮助开发者和系统管理员快速理解和部署XXL-JOB任务调度平台。通过Spring Cloud集成XXL-JOB任务调度平台,可以使微服务环境中的任务调度更加灵活和高效。整个过程中,调度中心和执行器的正确配置是关键。此外,通过XXL-JOB提供的控制台,用户可以轻松管理和监控任务的运行状态,实现任务的高效执行。
最近几年,数据中台概念的热度一直不减。2018 年起,马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。
选自arXiv 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 婴儿和许多动物对物体的相互作用有直观理解,并能逐步掌握物体恒常性、因果关系、重力、形状不变性等直观、非语言概念。受此启发,Facebook AI Research 等机构联合提出了一个评估框架和基准数据集 IntPhys,通过测试系统区分可能与不可能事件的能力,来诊断其对直观物理的理解程度。该项目对于无监督学习和现实交互系统等应用有重要意义。 1. 引言 尽管机器视觉在许多任务(面部识别 [ 68]、目标识别 [ 33,26] 、目标分
我们首先要明白,线程和进程有什么关系?从概念上来讲,线程是进程的一部分,只是任务调度相关的部分,所以我们才说,“线程是调度的最小单位”。进程拥有着资源,这些资源不属于某一个特定线程,因为所有线程共享进程拥有的资源,所以我们才说,“进程是资源分配的最小单位”。需要特别说明的是,Linux在线程与进程的实现上与概念上有少许差别,这个等下再讨论。
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