流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。 流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时， 流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。
作者提出一种在矢量装箱问题下的，基于深度强化学习的，资源调度算法（原文称作业调度），该算法可自动获得合适的计算方法，该方法将最小化完成时间（最大化吞吐量），本文从trace-driven的仿真演示了DeepJS的收敛和泛化性以及DeepJS学习的本质，同时实验表明DeepJS优于启发式的调度算法
最开始开发者都是C语言流派， 所以标准的源代码安装三部曲即可，即使 configure+make+ make install 来安装
n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析
各位读者大家好，好久没有介绍算法的推文了，感觉愧对了读者们热爱学习的心灵。于是，今天我们带来了一个神奇的优化算法——遗传算法！
云计算并非无中生有的概念，它将普通的单台PC计算能力通过分布式调度软件连接起来。其最核心的问题是如何把一百台、一千台、一万台机器高效地组织起来，灵活进行任务调度和管理，从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器。目前，业界已存在多种分布式调度实现方案，比较知名的有 Hadoop YARN、Mesos、Google Borg 等。 区别于以上调度系统，腾讯云的 VStation 从诞生之初，便肩负着大规模调度、海量并发和支持异构计算的历史使命，历经五年的打磨和历练，VStation 通过消息压缩、镜像缓存、快照
转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
对于流水车间调度问题，n个工件在m台设备上加工，已知每个工件每个工序使用的机器和每个工件每个工序所用时间，通过决策每个机器上工件的加工顺序和每个工序的开始时间，使完成所有工序所用时间(makespan)最小。具有下列约束：
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
通俗的讲，AGV 就是一个用来运输的移动机器人，它是一个搬运工，把货物从A处运到B处，因此AGV的大部分研究也是包含在移动机器人领域内的。
主流操作系统的线程模型有三种：内核线程模型、用户线程模型、混合线程模型，感兴趣的可以自己查阅相关资料 HotSpot虚拟机使用的是内核线程模型(Kernel-Level Thread, KLT)：由操作系统内核（Kernel，下称内核）支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换，一个线程对应一个内核线程，注意内核线程也是进程
嵌入式岗位，是介于硬件工程师和软件工程师之前的一个岗位。他的工作内容需要他既懂代码编写，也会硬件板子。
删除个人词库及配置文件即可，目录在C:\Users\ 用户名\AppData\Roaming\Microsoft\InputMethod\Chs。
四、实验要求 1． 产生的各种随机数的取值范围加以限制，如所需的CPU时间限制在1~20之间。 2． 进程数n不要太大通常取4~8个 3． 使用动态数据结构 4． 独立编程 5． 两种调度算法
这个领域最困难的问题之一是作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP)，该问题中，一组机器需处理一组工件，每个工件由一系列具有先后顺序约束的工序形成，每个工序只需要一台机器，机器一直可用，可以一次处理一个操作而不会中断。决策内容包括如何对机器上的工序进行排序，已优化给定的性能指标。JSP的典型性能指标是完工时间 (makespan)，即完成所有工作所需的时间。JSP是一个众所周知的NP难题。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
1.专业性强，普通人用不来。 2.资源浪费，程序启动速度慢，人工输入时计算机闲置，一人独占全机。
只有硬件没有软件的计算机系统被称之为“裸机”，我们很难用“裸机”来完成计算机日常的工作（如存储和运算），所以必须用特定的软件来控制硬件的工作。最靠近计算机硬件的软件是系统软件，其中最为重要的就是“操作系统”。“操作系统”是控制和管理整个计算机硬件和软件资源、实现资源分配和任务调配、为系统用户以及其他软件提供接口和环境的程序的集合。
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling，简称“ APS” )，是解决生产排程和生产调度问题，常被称为排序问题或资源分配问题。它是利用许多先进的规划管理技术，包括限制理论（Theory Constraints， TOC）、运筹学（Operations Research， OR）、遗传算法（Genetic Algorithms， GA）、限制条件满足技术（Constraint Satisfaction Technique， CST）等，在有限资源下，寻求供给与需求之间的平衡规划；同时，利用信息的储存与分析能力，以最短的期限，达到最有效的规划。
混合流水车间调度问题（Hybrid Flow-shop Scheduling Problem, HFSP）是车间调度中的一类经典问题。混合流水车间调度问题，在一道工序有一台或多台机器，工件的加工需要满足一定的工艺顺序。
一道工序一旦开始加工，就不能中断。每台机器一次只能加工一道工序。在初始加工时刻，所有工件和机器都是可用的。
嵌入式学习是一个循序渐进的过程，如果是希望向嵌入式软件方向发展的话，目前最常见的是嵌入式Linux方向，关注这个方向，我认为大概分3个阶段： 1、嵌入式linux上层应用，包括QT的GUI开发 2、嵌入式linux系统开发 3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是，LINUX，WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的，而且其源代码是开放的，更加适合我们学习嵌入式。 你可以尝试以下路线： (1) C语言是所有编程语言中的强者，单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
Rust作为一门新兴语言，主打系统编程。提供了多种编写代码的模式。2019年底正式推出了 async/await语法，标志着Rust也进入了协程时代。下面让我们来看一看。Rust协程和Go协程究竟有什么不同。
在同程倒腾Go语言一年有余，本次记录《闻道Go语言，6月龄必知必会》，形式是同我的主力语言C#做姿势对比。
为了充分发挥 GPU 算力，需要尽可能多的将任务交给 GPU 执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这 1s 内新增的任务个数，且每秒都有新增任务。假设 GPU 最多一次执行 n 个任务，一次执行耗时 1s，在保证 GPU 不空闲的情况下，最少需要多长时间执行完成。
我们平时分享的µC/OS、FreeRTOS、RT-Thread、ThreadX这些都是实时操作系统（RTOS），那么有读者问：什么是分时操作系统，Linux属于实时操作系统吗？
人类文明的发展史，可以说就是人造工具的发展史，单单是代步工具，就从以前的八抬大轿发展到了现代的四轮汽车，舒适程度和时间效率不知道翻了多少番。
进化算法是一类模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，来优化问题的解。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于鱼群行为模拟的进化算法，它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为，用于解决优化问题。
Github开源地址：https://github.com/DawnMagnet/JSInterpreter-TencentOS
本文作者 / 鹏飞师兄 专注于OpenStack计算、Python； 热爱大海、雪山。 Cell V2详解 Cell V2 第一次出现是在 Ocata 版本，但当时仅仅只支持单个 Cell，对多个 Cell 的支持是在 Pike 版本中实现的。它的出现是为了解决单个 OpenStack 集群下计算节点过多，而导致数据库和消息队列压力过大，无法支持大规模部署的问题。 在 Pike 版本以前，一个 OpenStack 集群下，只有一个消息队列和一个数据库。由于计算节点需要定时进行资源上报，电源状态同步
我可以通过Thread类new一个出来，也可以通过Runnable实现出来。另外我跟各个系统平台还有很大关系，我虽然诞生自JVM的虚拟环境，但运行时的程序本身是用C语言之类的开发语言编写的本机程序，因此我还占用了本机资源，比如本机内存，这点可以观察Thread类里面有很多的native方法就能明白我确实不能像其他类那样"潇洒"，因为这意味着我所拥有的这些方法往往是没有使用或者没有办法来使用跟平台无关的手段来实现。另外多啰嗦一句，有时候需要本机内存的操作随jvm的实现不同也会有差别，但有些操作很常见，比如启动我这个线程的时候，加载类的时候，还有网络或者文件I/O操作等等，这些操作都需要本机内存的参与，这得益于JNI的支持使得JAVA运行时能够很方便的调用类似C语言编写的本机代码。所以说到这里的话，因操作系统不同因而实现不同，也就不仅仅是我自己不那么"潇洒"了，当然多数基本的类型还是都自由自在的畅游在JVM这个环境下的。
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
学习初期最难找的就是找学习资料了，本贴精心汇总了一些嵌入式相关资源，包括但不限于编程语言、单片机、开源项目、物联网、操作系统、Linux等资源，并且在不断地更新中，致力于打造全网最全的嵌入式资料库。
在目前快节奏的移动互联网时代，快速把握瞬息万变的市场需求，以最短时间上线自己的应用以抢占市场，成为众多企业在竞争白热化的市场洪流中占有一席之地的制胜利器。天下武功唯快不破，显然传统的开发模式已经无法适应这种快节奏的市场需求，在此背景下催生出敏捷、精益、DevOps等新概念的诞生，尤其以云原生为代表的下一代架构更是进入火箭式发展阶段，以容器、Kubernetes、Serverless等为代表的新技术引领移动互联网进入急速赛道。
写多了多线程程序，对程序的串行与并行和操作系统的并发概念会有点混乱，现在整理一下概念。 并发： 并发原本是处在操作系统层次上，讲的是处理器的逻辑核可以在同一个时间段处理多个任务 在多个任务上采用比如：时间片轮转法，多级反馈优先队列，高响应比等的算法来协调对每个任务的处理时间。 这里的任务是指运行在操作系统范围内的进程或者线程。对于执行实体在干什么并不关心。事实上，执行实体干的活就是程序的逻辑。 并行与串行： 这两个概念应用在编程范围内比较恰当，当然也非常适用于硬件指令流水线。 与并发最大
处理机：是计算机中存储程序和数据，并按照程序规定的步骤执行指令的部件。包括中央处理器、主存储器、I/O接口。
还是在朋友圈里一边喝着洗衣粉一边计划着晚上裸奔，想要出轨结果表白被拒，狠下心决定今晚谁追自己就答应谁？
该文介绍了如何利用C语言实现字符串的反转、检查字符串中的特定字符、字符串替换以及字符串比较等操作。同时，文章还介绍了如何使用C语言中的指针、数组和结构体等数据结构来实现字符串操作，并给出了相应的示例代码。
即使在高成熟度级别 Kubernetes 集群中 pod pending 也是无处不在。
以前做课程设计时候，在51上实现了一个简单的合作式操作系统内核。写的时候，主要是出于检验自己单片机原理和操作系统知识的目的。这个内核现在看来，功能非常简单，实时性也不高，但是它毕竟是在51单片机上用不到每个线程17B的内存实现了一个多任务并行处理功能，而且完全用C语言写成，没有用到汇编。所以整理发出，权为资料整理。
3. 使用过javascript，Python，PHP：经历过其代码和类型在运行时的自由性
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。
从事嵌入式开发十几年，对于C语言这门编程语言还算熟悉。C语言的指针是灵魂这是毋容置疑的，因为指针的存在让C语言这门编程语言增加了非常多的灵性，但这其中必须要搞清楚的一个道理，语言的学习在于实践，实践的前提是理解但对于初学者来讲单纯意义上的理解概念也是十分困难的事情，真正能够让自己的编程知识学起来更加的顺畅需要理解的基础上实践，实践完了再回归升华理论，实践最快的方式就是在工作中做实际的项目，早期编程企业要求相对低一些，现在很多企业对于程序员都是要求有经验，所谓的经验就是项目实战。
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