在进行APS（高级计划与排程）系统开发时，绝大多数情况下是需要考虑多目标的。但面对多目标问题进行规划求解时，我们往往极容易因处理方法不当，而影响输出结果，令结果与用户期望产生较大差别。事实上很多时候用户，面对此类问题也无法给出一个确定的合理的期望，因为多个目标混合在一起的时候，产生复杂的规划逻辑，用户自身也会被迷惑，到最后就错误地提出一些所有目标都达到极致的“完美”计划要求；但客观上是不存在这种“完美”计划的。
为发送到服务的请求确定优先级，以便高优先级请求能够得到比低优先级请求更快速地接收和处理。 在向各个客户端提供不同服务级别保障的应用程序中，此模式非常有用。
本文是在Optaplanner创始人 Geoffrey De Smet先生的一篇文章《Formula for measuring unfairness》的基础上进行翻译而成。因为其博文发表在Optaplanner的官网上，因此，其行文过程中存在一定的上下文默认情况，如果直译原文，将会大大降低其可读性。因此，本文是在原文的基础上添加一些本人修饰的表达而成。
OptaPlanner创办人Geoffrey De Smet及其团队，在Red Hat 技术峰会上主题会场上，演示了一个通过OptaPlanner实现实时规划与调度的示例。Geoffrey及其团队专门为此分三篇博文描述了该程序。该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作。本系列也分三篇对博文进行翻译，以飨各位ORer, APSer和Planner.
前言 生活的智慧，有时不在于多，而在于少。 同理适用于测试用例的管理中。 一. 热身：数一数你的用例数 随着互联网时代节奏的日益加快，许多产品都会在版本迭代中对功能做加法，于是累计的测试用例似乎都无可避免地越来越多。从小编自己的经验，作为测试人员，最开始设计测试用例的时候追求做到“全面”，导致我们的用例似乎也不知不觉中在做加法。你有没有思考过一个问题，你的产品总用例究竟有多少？而当下你是否也感受着用例多带来的效率不高的痛点？ 不妨坐下来，随小编一起打开这几个版本产品的总用例。你的用例是否也有以下几个问题中
01 热身：数一数你的用例数 随着互联网时代节奏的日益加快，许多产品都会在版本迭代中对功能做加法，于是累计的测试用例似乎都无可避免地越来越多。从小编自己的经验，作为测试人员，最开始设计测试用例的时候追求做到“全面”，导致我们的用例似乎也不知不觉中在做加法。你有没有思考过一个问题，你的产品总用例究竟有多少？而当下你是否也感受着用例多带来的效率不高的痛点？ 不妨坐下来，随小编一起打开这几个版本产品的总用例。 你的用例是否也有以下几个问题中的任意一个： 1、用例量庞大：以笔者的用例为例子，每个版本
释义：文中提到的资源，是指需要完成一个生产作业（或称任务，生产任务）所需的生产条件，例如机台、原料等，称为广义资源。 对于生产计划，常见有以下四种类型：
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序，并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念，功能，及使用方法进行讲解。但在此之前，我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以，本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容，作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法，毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来，更不是要研究各种寻优算法；只是理解一些概念，用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中，可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。
交付价值贯穿敏捷项目执行始终。为了完成这个目标，团队应该利用精益的最大化价值交付活动和最小化浪费或者合规活动(非增值)原则。例如，一些组织中必需的但是不直接专注于交付价值的活动，像在项目执行期间也许会减少时间追踪和报告活动的时间。当我们以最大化价值为目标时，回顾下帕彭迪克(Poppendieck)的七个软件浪费。
让运行Hadoop的公司产品都能够确保高优先级任务按时完成。 Apache Hadoop近十年的成长证明，用开源技术处理与访问海量数据并不是什么炒作。然而，Hadoop的一个缺点是不可预测性。Hadoop不能确保企业的关键任务按时完成，也不能完全发挥集群的性能。 YARN（一种新的Hadoop资源管理器）能够实现任务抢占，为队列中的其它任务腾出调度空间。容量调度器与公平调度器可以通过静态配置杀死那些占用集群资源的任务，从而让高优先级任务进行调度。 当队列中堆积了等待资源的任务，这些工具就可以派上用场了。不
业务价值可以通过商业论证进行评估，通常会通过常用的财务术语进行评估。商业论证开发是敏捷项目管理中重要的起步点。商业论证是对项目的构想、目标、达到目的的策略、重大事件、所需投资和预期回收所做的简明概要文件。商业论证向客户阐明了该项目为什么以及怎样带来价值。
见识了智能合约以及以太坊的工作方式，现在我们就尝试将它部署到两种测试网络里面。
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
车载网络是早期的汽车内部传感器、控制和执行器之间的通讯用点对点的连线方式连成复杂的网状结构。
北京时间8月11日凌晨，React团队发布了React17第一个RC版本。该版本的最大特性是“无新特性”。
yum源就像是一个宝库，里面有许多rpm包，谁想去里面取东西只要指定路径就可以，那么我们如何搭建自己的仓库呢？
翻看目前关于 iOS 开发锁的文章，大部分都起源于 ibireme 的 《不再安全的 OSSpinLock》，我在看文章的时候有一些疑惑。这次主要想解决这些疑问:
PS：在多进程并发的环境里，虽然从概念上看，有多个进程在同时执行，但在单个CPU下，在任何时刻只能有一个进程处于执行状态，而其他进程则处于非执行状态。那么问题来了，我们是如何确定在任意时刻到底由哪个进程执行，哪些不执行呢？这就涉及到进程管理的一个重要组成部分：进程调度，跟随本篇来一起复习下进程调度吧！
没有软件系统是完美的，任何系统都有BUGS。但是每一次得迭代都有一个期望，测试工程师需要知道本次迭代的项目关系人的预期，找到对应的目标和风险。
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