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完全调度

1.介绍针对没有实时需求的普通进程,Linux内核使用完全调度器(Completely Fair Scheduler,CFS)。 为了兼顾进程优先级和性,完全调度引入了虚拟运行时间,如下。 完全调度使用红黑树(一种衡的二叉树)把进程按虚拟运行时间从小到大排序,每次调度时选择虚拟运行时间最小的进程。调度器选中进程以后分配的时间片是多少呢? 当从负载重的处理器迁移进程到负载轻的处理器的时候,迁移过来的进程的虚拟运行时间小很多,导致进程调度器在一段时间内总是选中它,对其他进程不。完全调度的解决方如下。 3.选择进程的完全调度通常选择虚拟运行时间最小的进程,但是选择还需要考虑下面的特殊情况。

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Linux 完全调度

Linux 进程调度经历了以下几个版本的发展:基于时间片轮询调度。(2.6之前的版本)O(1) 调度。(2.6.23之前的版本)完全调度。 (2.6.23以及之后的版本)之前我写过一篇分析 O(1)调度 的文章:O(1)调度,而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全调度。 分析 完全调度 前,我们先了解下 完全调度 的基本原理。完全调度基本原理完全调度 体现在对待每个进程都是的,那么怎么才能做到完全呢? 为了解决上面两个问题,Linux内核的开发者创造了 完全调度。 完全调度实现有了上面的基础,现在可以开始分析 Linux 内核中怎么实现 完全调度 了。我们先来看看怎么更新一个进程的虚拟运行时间。1.

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    社会规范偏差:感知的残余危害

    许多现代学习通过在与性别或种族等敏感属性相关的粗略定义的群体中实施来减轻偏见。然而,相同的很少考虑由于群体成员的异质性而产生的群体内部偏差。 在这项工作中,我们描述了社会规范偏见(SNoB),这是一种微妙但后果严重的歧视,可能会在自动化决策系统中表现出来,即使这些系统实现了群体的目标。我们通过传记职业分类中的性别偏见来研究这个问题。 我们通过测量的预测如何与性别规范相关联来量化SNoB,这是用机器学习方测量的。这一框架表明,对于男性主导职业的分类任务,具有意识的分类者更喜欢以符合男性性别规范的方式编写的传记。 我们通过干预技术比较了SNoB,发现后处理干预根本不能减轻这种偏见。 社会规范偏差 感知的残余危害.pdf

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    社会规范偏差:感知的残余危害(CS)

    许多现代学习通过在与性别或种族等敏感属性相关的粗略定义的群体中实施来减轻偏见。然而,相同的很少考虑由于群体成员的异质性而产生的群体内部偏差。 在这项工作中,我们描述了社会规范偏见(SNoB),这是一种微妙但后果严重的歧视,可能会在自动化决策系统中表现出来,即使这些系统实现了群体的目标。我们通过传记职业分类中的性别偏见来研究这个问题。 我们通过测量的预测如何与性别规范相关联来量化SNoB,这是用机器学习方测量的。这一框架表明,对于男性主导职业的分类任务,具有意识的分类者更喜欢以符合男性性别规范的方式编写的传记。 我们通过干预技术比较了SNoB,发现后处理干预根本不能减轻这种偏见。 techniques and show that post-processing interventions do not mitigate this type of bias at all.社会规范偏差 感知的残余危害

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    一起玩转: 的糖果棒交换

    描述系数:☆☆爱丽丝和鲍勃有不同大小的糖果棒:A 是爱丽丝拥有的第 i 根糖果棒的大小,B 是鲍勃拥有的第 j 根糖果棒的大小。 示例:输入:A = , B = 输出: 思路使用哈希表实现计出A、B的和,并将A的数据保存到哈希表中。得到它们之间的差值的一半sub,此时sub即为A与B需要交换值之间的差值。

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    与精确同样重要!CMU提出学习表征方,实现

    然而,随着人工智能技术逐渐融入日常生活,人们对于性」的要求与日俱增。在本文中,来自 CMU (卡内基 · 梅隆大学)的研究人员赵晗提出了一种通过学习表征来实现的方。 从广义上讲, 有关性的文献中包含两个核心的「性」概念:第一个概念是「个体」。简而言之,它要求以类似的方式对待相似的个体。 如图 2 所示,得益于近期深度神经网络表征学习方面的研究进展,我们可以通过对抗性训练实现上面的优化问题。 图 2:学习表征的一种实现。中间的表征 Z 试图骗过对抗者 A,A 的目标是识别出输入变量的群体属性是「圆形:A=0」还是「方形:A=1」。整体的网络架构可以使用梯度下降训练。 具体而言,根据鸽巢原理,我们很容易发现任意的分类器必然会至少在其中一个群体上产生至少 的误差率。此外,该结论是预无关的,它在群体层面上成立(即使用大的训练集并不能有所帮助)。

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    Nature:如何将原则融入开发过程

    对此,纽约大学坦顿工程学院和纽约大学全球共卫生学院(NYU GPH)的研究人员在Nature Machine Intelligence上发表论文,论文中写到,“共和人口健康中的机器学习和”中 该团队展示了这一模型的原则如何用于开发,以表明如何设计和更地使用。 作为这种方的一个例子,同一团队的成员最近在AAAIACM人工智能、伦理和社会会议上提出了一种使用“因果多层次性”的新方,更大的相关数据网络用于评估性。 这项工作建立在“性”领域的基础上,到目前为止,该领域由于只关注性别和种族等个人层面的属性而受到限制。 “正如在医疗保健领域,性往往集中在标签上,比如男人和女人、黑人和白人等,但没有从因果的角度考虑多层影响,以决定预测中什么是和不”,Chunara说,“我们的工作提出了一个框架,不仅要思考中的

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    时代的雇佣(CS HC)

    数据和不透明模型中的偏见放大了人类的偏见,催生了亚马逊(Amazon)(现已停止运行)实验性招聘等工具。人们发现,当在某项活动之前添加“女性的”一词时,该会不断降低简历的质量。 本文批判性地调查了围绕招聘的现有律和技术前景。 我们认为雇佣的负面影响,可以通过雇主向众提供更大的透明度来减轻,这将使民事辩护团体追究雇主的责任,并允许美国司部提起诉讼。 我们的主要贡献是一个自动化招聘透明度的框架,透明度报告,使用自动化招聘软件的雇主必须依发布。 我们还解释了现有的就业和商业秘密的规定,如何能够扩大由等就业机会委员会和国会,以适应这些报告。 原文作者:Maximillian Langenkamp原文地址:https:arxiv.orgabs2004.07132时代的雇佣.pdf

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    锁与非

    锁:表示线程获取锁的顺序是按照线程启动顺序来获取的,即先来先得先进先出。非锁:表示获取锁是随机获得的,先启动的也不能保证一定先获得锁。下面我们用两个例子来演示一下锁与非锁。 锁????我们看输出线程的运行顺序和线程获取锁的顺序是一致的。这就是锁的特征,先到先得。下面我们看一下非锁。 非锁我们只需要将测试类中的Userinfo对象的参数为true改成false即可。??我们看线程获取锁的顺序和线程的执行顺序没有什么规律,这就是非锁,不能保证,先执行的线程一定能够先获得到锁。 锁与非锁的区别:锁的性能要比非锁的性能要低ReentrantLock类默认的构造参数为false也就是默认是非

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    ReentrantLock的与非

    ReentrantLock的与非ReentrantLock锁与非锁的区别非锁在调用 lock 后,首先就会调用 CAS 进行一次抢锁,如果这个时候恰巧锁没有被占用,那么直接就获取到锁返回了 非锁在 CAS 失败后,和锁一样都会进入到 tryAcquire 方,在 tryAcquire 方中,如果发现锁这个时候被释放了(state == 0),非锁会直接 CAS 抢锁,但是锁会判断等待队列是否有线程处于等待状态 . * 在加锁的时候直接进行了cas操作去获取锁,不加入等待队列,当然如果失败,还是会和锁一样 *final void lock() { if (compareAndSetState(0, 1)) overflow throw new Error(Maximum lock count exceeded); setState(nextc); return true; } return false;}锁 Dont grant access unless * recursive call or no waiters or is first. * 这里与非锁只有一个区别:判断等待队列是否有线程处于等待状态

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    锁与非

    其实好多人,在面试的时候都被问到过,可能是因为没有碰见过,在这里说一下吧,也当是为大家填一个坑所谓锁的与非:  如果在时间上,先对锁进行获取的请求,一定先被满足,这个锁就是的,不满足,就是非的 ,就类似先到先得,就是的,有人插队没人管,就是非的效率对比:  非锁的效率,是普遍高于锁的,因为锁,需要排队等待,会造成锁的挂起和唤醒,非锁不用等待,谁拿到就是谁的,java的Synchronized 和ReentrantLock默认都是非的?  可以看到源码中,默认的创建是,非的锁?  同时在构造参数中提供了一个Boolean类型的变量,可以在创建的时候控制这个锁是否为锁,true就是锁,false就是非锁,相当于无参构造作者:彼岸舞时间:20201102内容关于:并发编程本文来源于网络

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    Savitsky-Golay

    本文首发于 社区 dspstack.com,转载请注明出处,谢谢。 名称 Savitsky-Golay 作用 信号滑处理可以除去高频噪音对数据信号的干扰,是消除噪音最常用的一种方 原理 通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合,出窗口内中心点关于其周围点的加权均和 计式: 式(3-1)中的 和 为滑前、后的数据, 是移动窗口滑中的权重因子(窗口长度 2r + 1)。 设有5个数据对(等间隔): ,进行二次多项式拟合: 应用最小二乘,使误差 达到最小,所以分别对 进行求导 ,得: 由于等间隔,所以 ,式(4-1)可化为 注意式(4-2)下标的改变 而 由式 (4-2)和式(4-3)即可求得: 对于中心点,也即所求的滑点,其值为: , 由式(4-4)知 , 故权重为 ,即可利用权重对中心点进行滑 本文首发于 社区 dspstack.com,转载请注明出处

    1.1K00

    最大约数的

    的原理:  对于辗转相除:i和j的最大约数,也就是i和j都能够除断它。换句话讲,就是i比j的n倍多的那个数k(i = j*n + k,即i % j = k)应该也是最大约数的倍数。 所以就能转换成求k和j的最大约数。同理,对于更相减损术,同样的道理,i比j大的部分也是最大约数的倍数。 代码: 1 ** 2 * 求最大约数汇总 3 * 4 * 5 public class GCD { 6 public static void main(String[] args) { 7 GCD i - j : j - i);42 }43 }44 45 46 **47 * 第二种方:九章术的更相减损术,即如果i>j,那么先用i-j得到其差k.然后将问题转换成求k和m的最大约数.依此类推,直到差为 辗转相除, 即如果i>j, 那么先用i%j得到余数k.将问题转换成求k和m的最大约数.依此类推,直到余数为0.71 * 该方有一个比较大的问题问题是取模的性能。

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    :最大约数(GCD)

    ,an 的因数。因数中的最大的那一个数叫做 a1,a2,a3,...,an 的最大因数,表示为 (a1, a2, ..., an) = d。?2. 辗转相除? 辗转相除, 又名欧几里德(Euclidean algorithm),是求最大约数的一种方。 方是:用较大数除以较小数,再用出现的余数(第一余数)去除除数,再用出现的余数(第二余数)去除第一余数,如此反复,直到最后余数是0为止。那么最后的除数就是这两个数的最大约数。 例:求 123456 和 7890 的最大因数。图:辗转相除过程?答: 123456 和 7890 的最大因数是 6.?3. 数学解释? 辗转相除的关键是一个数学事实GCD(a, b) = GCD(b, a mod b)图:辗转相除数学证明??4. 程序代码? 图:辗转相除 ??

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    BP式推导

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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    Mesh的面切割

    把注释和代码的步骤整理了一下, 变成了人话:把切割面从World转换到Local空间对于每个Section(SubMesh), 计包围盒与切割面的关系 如果在背面, 移动到另一半(新产生Mesh)里去如果在正面 , 保留不动如果相交, 创建两个空的Section1和Section2 对于每个顶点, 计到切割面的距离 如果顶点在正面, 添加Index到Set1里如果顶点在背面, 添加Index到Set2里对于每个三角形 把三角形加到Section2如果三角形与切割面相交, 需要创建一两个新的三角形 对于三角形的每条边 如果起点在正面, 加到SliceSet1, 否则加到SliceSet2如果终点跟起点不在一边 求边与面的交点

    1.4K70

    模板——衡树Treap

    求x的后继(后继定义为大于x,且最小的数)本程序的实现原理为Treap衡树详见BZOJ3224 1 var 2 i,j,k,l,m,n,head,ts:longint;f1:text; 3 a,b,fix

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    Java实现抢红包,附完整代码(版和手速版)

    不过也可以有拼手速的方 ?二倍均值版)这是一种很合理很的抢红包了,绝对不会让你拼手速的,就别天真了。 在此我们假设红包剩余金额为 M红包剩余数量为 N这种就是每次都在区间 随机取一个数假设100元红包发10个人,那么合理的做应该是每个人领到10元的概率相同。 第一个人随机金额的范围为 ,也就是,这样均可以领到10元,此时剩余金额为100-10=90。第二个人随机金额的范围为 ,也就是,这样均也可以领到10元,此时剩余金额为90-10=80。 第三个人随机金额的范围为 ,也就是,这样均也可以领到10元。这样推导下去,每个人领到相同金额的概率应该就是相同的了。

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    ​AQS中的锁与非锁,Condtion

    本文关注以下几点内容:深入理解 ReentrantLock 锁和非锁的区别深入分析 AbstractQueuedSynchronizer 中的 ConditionObject深入理解 java 锁和非锁Condition1. 将节点加入到条件队列2. 完全释放独占锁3. 等待进入阻塞队列4. signal 唤醒线程,转移到阻塞队列5. 唤醒后检查中断状态6. 获取独占锁7. ReentrantLock 默认采用非锁,除非你在构造方中传入参数 true 。 非锁在 CAS 失败后,和锁一样都会进入到 tryAcquire 方,在 tryAcquire 方中,如果发现锁这个时候被释放了(state == 0),非锁会直接 CAS 抢锁,但是锁会判断等待队列是否有线程处于等待状态 锁和非锁就这两点区别,如果这两次 CAS 都不成功,那么后面非锁和锁是一样的,都要进入到阻塞队列等待唤醒。相对来说,非锁会有更好的性能,因为它的吞吐量比较大。

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    理解ReentrantLock的锁和非

    那怎么实现非锁呢?查阅了一些资料,总知道了。首先从锁开始看起。ReentrantLock 的锁ReentrantLock 默认采用非锁,除非在构造方中传入参数 true 。 new FairSync() : new NonfairSync(); } 锁的 lock 方: static final class FairSync extends Sync { final 非锁的lock方 static final class NonfairSync extends Sync { final void lock() { 2. 而在nonfairTryAcquire方中并没有判断是否有前驱节点在等待,直接CAS尝试获取锁,如注释3。由此实现了非锁。 非锁在 CAS 失败后,和锁一样都会进入到 tryAcquire 方,在 tryAcquire 方中,如果发现锁这个时候被释放了(state == 0),非锁会直接 CAS 抢锁,但是锁会判断等待队列是否有线程处于等待状态

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