四种调度算法，可以通过一个生活中的例子来理解：假设你是一家餐厅的经理，需要决定哪些订单先做哪些后做。你的目标是确保顾客满意并且高效地使用厨房资源。
嵌入式操作系统是一种专为控制和管理嵌入式系统硬件而设计的操作系统。它们通常在资源有限的环境中运行，比如微控制器和专用处理器上。根据对时间敏感程度的不同，嵌入式操作系统可以分为实时和非实时操作系统。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
今天就为大家科普一下电梯调度算法，为在等电梯之余，打发时间做出一点贡献。（电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法，下面内容整理自网络）
先来先服务(FCFS-First Come First Serve)算法，是一种随即服务算法，它不仅仅没有对寻找楼层进行优化，也没有实时性的特征，它是一种最简单的电梯调度算法。它根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单，且每个乘客的请求都能依次地得到处理，不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况。这种方法在载荷较轻松的环境下，性能尚可接受，但是在载荷较大的情况下，这种算法的性能就会严重下降，甚至恶化。人们之所以研究这种在载荷较大的情况下几乎不可用的算法，有两个原因：
发生进程切换时，本质是CPU资源占用者间的切换。此时需要保存当前进程在PCB中的执行上下文(CPU状态)，然后恢复下一个进程的执行上下文。
软件开发工具是帮助软件开发者进行有效编程、调试、维护、测试和管理应用程序的软件。这些工具的目标是提高开发效率、简化开发过程、增强代码质量，并支持团队协作。软件开发工具涵盖了从简单的编程工具到复杂的管理系统的广泛范围。
但说起电梯调度算法，我觉得还是可以给大家科普一下，好为大家在等电梯之余，打发时间而做出一点贡献。（电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法，下面内容整理自网络）
长按识别上方二维码，关注公众号：后端面试那些事 回复“报告”，获取你的GitHub年度报告！ 来源 | GitChat / DS 作为程序员，今天你决定翘掉晚上的加班，约女朋友看电影。 电影是 20:00 开始。 虽然翘掉了加班，但你从公司出来，就已经 19:00 了。 公司在望京 SOHO，约会地点在朝阳大悦城。 （这点时间，祝你好运吧） 也许你运气真的很好，19:50 就赶到商场了。 心里想：“还有10分钟才开始，电影院在 F8，乘个直梯，两分钟就到，今天真美好。” 你按了上行按钮，并行的 3 部电梯，
在多道程序环境下，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法，动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源，提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间)，在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏，因而，处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
严格来说，Linux 不是实时操作系统，但 Linux 却支持实时调度算法。与通用调度算法（如完全公平调度算法）相比，实时调度算法更注重任务（进程）的实时性。为什么 Linux 支持实时调度算法，却不是实时操作系统呢？有兴趣的同学可以去网上查阅相关的文献或者资料。
进程控制块PCB（Process Control Block）描述的是进程的基本信息以及进程的运行状态，我们说的创建及撤销进程都是对进程控制块PCB的操作。
进程优先级 📷 Linux内核中进程优先级一般分为动态优先级和静态优先级，动态优先级是内核根据进程的nice值、IO密集行为或者计算密集行为以及等待时间等因素，设置给普通的进程；静态优先级是用户态应用设置给实时进程。在调度中静态优先级的进程优先级更高。 📷 一般应用分为IO密集型和计算密集型；I/O密集型是进程执行I/O操作时候等待资源或者事件时候，数据读取到后恢复进程的运行，这样基本出于等待IO和运行之间进行交替，由于具有这样的特性，进程调度器通常会将短的CPU时间片分配给I/O密集型进程。计算密集型是进
Linux内核的DL调度器是一个全局EDF调度器，它主要针对有deadline限制的sporadic任务。注意：这些术语已经在本系列文章的第一部分中说明了，这里不再赘述。在这本文中，我们将一起来看看Linux DL调度器的细节以及如何使用它。另外，本文对应的英文原文是https://lwn.net/Articles/743946/，感谢lwn和Daniel Bristot de Oliveira的分享。
题目可以翻译为“硬实时环境下多程序的调度算法”，发表于1973年，引用情况如下图，文章推导了很多针对硬实时调度算法的定理，如最优静态调度算法RM、RM调度算法最小资源使用率上界……这些定理堪称实时调度算法的经典。由于当时还没有多核多处理器的概念，所以文章推导的公式都是针对单处理器的。
调度：就是按照某种调度的算法设计，从进程的就绪队列中选择进程分配CPU，主要是协调进程对CPU等相关资源的使用。
所属行业：人工智能 融资情况：A轮 研发团队规模：100-200人 研发团队分布：杭州、广州、深圳、北京 图普科技（广州）有限公司（简称图普科技）是专注于图像识别的国家级高新技术企业。依托先进的人工智能和计算机视觉技术，图普科技已迅速落地包括互联网产品线、商业智能和安防教育三大领域。 公司目前已服务数百家客户，包括迅雷、小米、美图、秒拍、映客、爱回收、OPPO、美的、名创优品等知名企业。 近日，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以99.087%的最新成绩
深度优先搜索是图里面一种基础的搜索算法，英文简写DFS（depth First Search），深度优先搜索采用的方式是“”耿直boy型恋爱方式”--不撞南墙不回头，本文采用的图如下图所示：
看过很多压缩相关的技术文章，大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比，哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好，可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度，和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，该程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
人生不是书上的故事，喜怒哀乐，悲欢离合，都在书页间，可书页翻篇何其易，人心修补何其难。——烽火戏诸侯《剑来》
摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展，边缘计算技术应运而生，通过将计算和存储配置在互联网边缘，处理物联网终端产生的大量数据，应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率，优化性能指标，边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求，增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型，给出优化的指标、调度模型及其求解算法，包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等，归纳典型应用案例，指出有待进一步研究的内容和方向，有助于促进边缘计算的发展。
一、 I/O调度程序的总结 1) 当向设备写入数据块或是从设备读出数据块时,请求都被安置在一个队列中等待完成. 2) 每个块设备都有它自己的队列. 3) I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,以更有效地利用介质.I/O调度程序将无序的I/O操作变为有序的I/O操作. 4) 内核必须首先确定队列中一共有多少个请求,然后才开始进行调度. 二、I/O调度的4种算法 1) CFQ(Completely Fair Queuing, 完全公平排队) 特点: 在最新的内核版本和发行版中,都选择CFQ做为默认的I/O调度器
标准定义：进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集合上依次动态执行的过程。进程是一个正在执行程序的实例，包括程序计数器、寄存器和程序变量的当前值。
调度器类型 , 定义在 Linux 内核源码 linux-5.6.18\kernel\sched\sched.h 头文件中的
截止到2月23日，阿里达摩院医疗AI团队研发的新冠肺炎CT影像识别算法，已对3万多个临床疑似病例进行了诊断。实际结果显示，单个病例影像数据的上传和分析可在20秒内完成，准确率达到96%。
FIFO（First In, First Out，即先进先出）是一种简单且直观的缓存替换算法。它的工作原理是，当缓存满了需要替换时，优先移除最早进入缓存的项。FIFO算法类似于排队系统，最早进入的缓存项最先被移除。
现代计算机都是多道程序设计系统。在多道程序设计系统中，通常会有多个进程或线程同时竞争同一个CPU。只要有2个或更多的进程处于就绪状态，那么这种情形就发生了：CPU必须要在多个就绪的进程中选择下一个要运行的程序。在操作系统中，完成这个选择工作的程序叫做调度程序（scheduler）。该程序使用的算法叫做调度算法。 许多适用于进程调度的方法同样也适用于线程调度。内核管理线程的时候，调度是按照线程级别进行的，与线程所属的进程没有关联。本文主要讨论同样适用于进程和线程调度的问题。然后介绍线程调度所独有的问题。本文讨论的问题假设机器是单CPU单核。
（3） 模块接口法的优缺点： 优点： ①提高OS设计的正确性，可理解性，可维护性 ②增强OS的可适应性 ③加速OS的开发过程 缺点： ①接口很难满足实际需求 ②无序模块法，无法寻找一个可靠的决定顺序
作业调度算法 1、FCFS算法（先来先服务算法）：算法每次从后备作业队列中选择最先进入该队列的一个或几个作业，将它们调入内存，分配必要的资源，创建进程并放入就绪队列。FCFS调度算法的特点是算法简单，但效率低；对长作业比较有利，但对短作业不利（相对SJF和高响应比）；有利于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型作业。 2、SJF算法（短作业优先算法）：从后备队列中选择一个或若干个估计运行时间最短的作业，将它们调入内存运行。SJF调度算法的平均等待时间、平均周转时间最少；但对长作业非常不利。 3、HRN算法（
在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
现代计算机体系中，硬盘是数据存储的持久化介质，硬盘的访问速度相比内存存在数量级的差距，因此有效的调度能更好利用资源，优化响应。 和CPU调度算法相似,调度的本质是对请求排序。在Linux系统中，这由I/O调度层负责。 在I/O调度之前，如果多个I/O在同一个sector中，或者是相邻sector。Linux可以把多个请求合并为一个来减少请求数量。这是在Block层处理的，可以设置开启或关闭。
拓扑排序是通过对有向无环图进行深度优先搜索实现的，对于一个有向无环图G来说，其拓扑排序是G中所有节点的一种线性排序，有很多生活活动都可以使用有向无环图来指明事件的优先顺序，比如下图所示的早晨起床过程：
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。 那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
采用(微内核)结构时，将OS分成用于实现OS最基本功能的内核和提供各种服务的服务器两个部分。
这个算法的关键在于：当深度优先遍历访问到顶点u时，假设图中还有顶点v是没有访问过的点，如何判断顶点v在不经过u
Yarn的内存参数设置之后一定要重启Yarn使之生效，否则Kylin提交的任务是会由于资源限制而无法执行；
一个批处理型的作业，从进入系统并驻留在外存的后备队列上开始，直至作业运行完毕，可能要经历的三级调度：
要说计算机系统里，什么技术把tradeoff体现的淋漓尽致，那肯定是缓存无疑。为了协调高速部件和低速部件的速度差异，加入一个中间缓存层，是解决这种冲突最有效的方案。
与主要处理网络带宽不确定性的传统视频不同，360°视频还必须处理用户与视频交互方式的不确定性（运动不确定性）。目前关于 360° 视频的传输有两类解决方案：
A supermarket has a set Prod of products on sale. It earns a profit px for each product x∈Prod sold by a deadline dx that is measured as an integral number of time units starting from the moment the sale begins. Each product takes precisely one unit of time for being sold. A selling schedule is an ordered subset of products Sell ≤ Prod such that the selling of each product x∈Sell, according to the ordering of Sell, completes before the deadline dx or just when dx expires. The profit of the selling schedule is Profit(Sell)=Σx∈Sellpx. An optimal selling schedule is a schedule with a maximum profit. For example, consider the products Prod={a,b,c,d} with (pa,da)=(50,2), (pb,db)=(10,1), (pc,dc)=(20,2), and (pd,dd)=(30,1). The possible selling schedules are listed in table 1. For instance, the schedule Sell={d,a} shows that the selling of product d starts at time 0 and ends at time 1, while the selling of product a starts at time 1 and ends at time 2. Each of these products is sold by its deadline. Sell is the optimal schedule and its profit is 80.
最早是去年夏天一次和朋友聊天提到CZ（赵长鹏）即将要上线自己的交易所Binance币安，开始关注这位技术出身，又曾经为okcoin的首席运营官的CZ，虽然网上也有各种所谓“赵长鹏黑历史”，如今互联网本身就是信息爆炸的年代，就是抱着人红是非多的心态，也认真去研究了Binance社区发展的白皮书。 事后觉得整体规划的都比较不错，主要是个人倾重于对CZ这位圈内资深“IT男”的认可，当时认识的一些币圈好友也都在激动的等待抢注册BNB白名单，由于关注度比较高，当时网站服务器都被挤爆，屡次抢注册失败也阻挡不了大家的
1、成员组成 （1）组长：张俊怡 （2）组员：孟令军 2、文献基本情况介绍 （1）文献名称：Performance Testing as aService for Web Applications （2）文献作者：Amira Ali,Nagwa Badr （3）发表时间：2015 （4）文献出处：IEEE Seventh International Conference on Intelligent Computing and Information Systems （5）文献页数：6 3、文献内容概述
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