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更好的任务窃取可以使 Linux 更快吗？

通过可扩展的任务窃取进行负载平衡 Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU，以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。...当许多线程同时设置、清除和访问元素时，这可以减少缓存争用。每个末级缓存都有一个位图。当 CPU 空闲时，它将搜索该位图以查找第一个具有可迁移任务的过载 CPU，然后将其窃取。...这种简单的窃取会比单独的 idle_balance() 产生更高的 CPU 利用率，因为该搜索的成本很便宜，花费 1 到 2 微秒，因此每次 CPU 即将空闲时都可以调用它。...窃取不会减轻全局最繁忙的队列的负担，但是它比根本不执行任何操作要好得多。 结果 偷窃仅在调度程序代码中占用少量 CPU 开销即可提高利用率。...如果你的内核是使用 CONFIG_SCHED_DEBUG=y 构建的，则可以使用以下命令验证其是否包含窃取优化： # grep -q STEAL /sys/kernel/debug/sched_features

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pycharm编写的文件如何执行_pycharm可以写java吗

最近在做编译原理课设，准备用Java写个GUI整合一下，因为自己的LL1文法使用python写的，所以需要Java来实现运行python代码，网上给出了主要三种方法，但是使用Jython的方法有局限性且不太方便...+文件名的命令，调用python程序相同 建议先使用cmd方式确认代码能够正常运行，因为如果代码在pycharm下编写执行， 可能在cmd方式下会出现缺少包的情况 */ proc = Runtime.getRuntime...().exec(“python D:\\LL1.py”);// 执行py文件 proc.waitFor(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(...); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } 上面给出的是一个简单的执行python文件的方法， exec(“python...demo2.py”, String.valueOf(a), String.valueOf(b) }; Process proc = Runtime.getRuntime().exec(args);// 执行

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netty系列之:可以自动通知执行结果的Future,有见过吗？

Queue中，执行完一个任务再执行下一个任务的序列执行： class SerialExecutor implements Executor { final Queue tasks...但是他们都只能提交任务，提交任务之后就什么都不知道了。这对于好奇的宝宝们是不可忍受的，因为我们需要知道执行的结果，或者对执行任务进行管控。 于是就有了ExecutorService。...但是现在是2021年了，有些事情是可以发生改变了： Future submit(Runnable task, T result); 上面我们可以传入一个result，当Future中的任务执行完毕之后直接将...> f) { .. } }); 还有一个问题，每次我们提交任务的时候，都需要创建一个EventExecutorGroup，有没有不需要创建就可以提交任务的方法呢？ 有的！...(new Runnable() { ... }); GlobalEventExecutor是一个单线程的任务执行器，每隔一秒钟回去检测有没有新的任务，有的话就提交到executor执行。

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【QQ问题汇总】基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗

问题1：基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗？ 答：有区别，前者往往是cpu上的当时，而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。...最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。...因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。...在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一份kernel代码, N个work-item在同时执行它, 但对应不同的数据)。CUDA从来只建议使用数据并行的, 否则将十分低效。...(P2P = peer to peer) 一张显卡可以从同一个PCI-E Root Switch/Complex下的另外一张显卡身上,直接访问对方的显存, 或者直接的将对方的显存里面的东西复制到自己的显存里

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基于Redis在定时任务里判断其他定时任务是否已经正常执行完的方案

执行的定时任务是基于其他定时任务计算得到的结果基础上做操作的，那么如何来确定其他存在数据依赖的定时任务已经执行完成呢？...在分布式环境里，可通过集群的redis来解决这个问题： 即，在跑批任务开始时，将任务key+当日凌晨时间组成的key值进行加1，例如： 1 redisOperator.getJedis().incr(key...+ startDateStr); 2 redisOperator.setKeyExpireTime(key+ startDateStr, 60*60*24); 跑批完成后，再将任务key+当日凌晨时间组成的...key值减1,例如： 1 //跑批结束后自减 2 redisOperator.getJedis().decr(key+ startDateStr); 正常任务执行完，redis里对应的应该状态是0。...1 //阻塞循环，一直等到另外的定时任务跑成功了，才继续。 2 while (!

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​薛定谔高级总监｜AlphaFold模型可以用于基于结构的药物设计吗

问：AlphaFold结构可以作为基于结构的设计的起点吗？ 答：自AlphaFold2发布以来，这已成为药物发现中最紧迫的问题之一。...根据我们的经验，答案是肯定的，有时可以，但必须使用AlphaFold2程序之外的方法进行大量的计算改进和验证。在过去的两年里，我们一直在测试这些模型，并将我们最新的一些分子建模技术用于这项任务。...不过，如果使用IFD-MD与已知的hit分子对接，我们就能提高AlphaFold模型的性能。IFD-MD是一种基于分子动力学的诱导拟合对接技术，它可以重组蛋白质以适应结合配体。...就目前而言，AlphaFold2无法模拟这些非常重要的影响。 问：AlphaFold模型可以用于基于结构的GPCR设计吗？...我们的研究结果表明，一旦应用基于物理的技术对AlphaFold模型进行了适当的改进，它们就可以用于基于结构的GPCR设计。

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基于ASP.NET MVC（C#）和Quartz.Net组件实现的定时执行任务调度

在之前的文章《推荐一个简单、轻量、功能非常强大的C#/ASP.NET定时任务执行管理器组件–FluentScheduler》和《简单、轻量、功能非常强大的C#/ASP.NET定时调度任务执行管理组件–FluentScheduler...之实例篇》中，我们认识和了解了FluentScheduler这款轻量的定时任务调度执行组件。...今天再给大家介绍一款关于定时任务调度执行的组件–Quartz.Net，Quartz.Net是Java版Quartz的.NET实现。...下面我们就接合一个 ASP.NET MVC网站应用程序的定时执行任务调试的小实例来了解Quartz.Net的简单用法，当然Webform的Web应用也是可以使用Quartz.Net 来作定时任务的。...最后，我们还要做的一件事情就是启动我们定制好的定时任务，我们把这个任务放到项目程序的全局cs文件(Global.asax)的Application_Start方法中来执行： using System.Web.Mvc

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噪声总是有害吗？西工大李学龙教授提出基于任务熵的数学分析框架

研究者普遍认为噪声通常会对执行的任务产生不良影响，这已成为一个约定俗成的假设。因此，围绕着 “降噪” 这一核心任务产生了大量的研究工作。...然而，西北工业大学李学龙教授团队在执行信号探测和处理任务时通过实验观察验证，对这一假设产生了质疑：科学研究中的噪声真的总是有害的吗？...“正激励噪声” 指的是有用的噪声，能对完成任务起到正面的驱动作用。“纯噪声” 则是无用、有害的噪声，会妨碍任务的有效执行。...比如，在单目标分类任务中，数据集由数据样本集合 X 和标签集合 Y 组成，数据集 (X,Y) 可以看作是从某真实分布 中采样而来。...除此之外，论文还强调了，正激励噪声的产生与执行任务的变化和噪声量的大小相关，未来将对随机共振、对抗训练、多任务学习、对比学习等多个方向产生深远影响。

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PNAS:基于脑电在线神经反馈调节唤醒程度可以改善个体在高难度感觉运动任务中的表现

研究表明，研究者基于耶克斯-多德森定律、使用在线神经反馈任务设计的BCI系统，，可以改变个体的唤醒程度，进而提高个体的任务表现。...(A)基于耶克斯-多德森定律，在PIO下降期间，降低唤醒程度可以提高行为表现； (B)蓝斑-去甲肾上腺素(Locuscouleus-norepinephrine, LC-NE)可以调节个体从模型探索到随机探索...结果 神经反馈对个体飞行表现的影响 基于耶克斯-多德森定律，研究者假设在困难任务中，有神经反馈可以改善个体的飞行表现。...箱型图之间括号上的数值代表配对样本t检验未矫正p值。基于Holm矫正基本未改变结果显著性水平。 心率变异性与唤醒水平的关系 研究假设在BCI条件下，高心率变异性可以有效反映低唤醒水平。...研究结果表明，基于EEG信号的交叉验证解码性能更好。 ? 补充材料图8 基于脑电图的解码器 一句话总结：基于脑机接口的闭环神经反馈系统可以动态调节唤醒程度，提高个体在高负载的感觉运动任务中的实时表现。

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【超像素分割】开源 | 一种基于深度学习的超像素分割算法SIN，可以端到端与下游任务相结合

公众号回复：10090746870 来源： 华中科技大学 论文名称：SIN: Superpixel Interpolation Network 原文作者：Qing Yuan 内容提要 超像素以其高效的表征和计算能力在计算机视觉任务中得到了广泛的应用...与此同时，深度学习和端到端框架在包括计算机视觉在内的各个领域都取得了很大的进步。但是，现有的超像素算法无法端到端集成到后续的任务中。传统算法和基于深度学习的算法是超像素分割的两大主流。...前者是不可微的，后者需要一个不可微的后处理步骤来加强连通性，这限制了超像素与下游任务的整合。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的超像素分割算法SIN，该算法可以端到端与下游任务相结合。...由于一些下游任务，如视觉跟踪需要实时速度，生成超像素的速度也很重要。为了去除后处理步骤，我们的算法从一开始就加强空间连通性。超级像素由采样像素初始化，其他像素通过多个更新步骤分配给超级像素。...此外，我们设计了一个简单而有效的损失函数，减少了大量的训练时间。通过对超像素任务的改进，验证了算法的有效性。我们希望SIN能够以端到端的方式整合到下游的任务中，并使基于超像素的社区受益。

1.3K10

【 ASO项目使用的技术】之切换IP的实现（三种切换IP的方式，涉及两种实现方案：基于DoSources0、递归执行切换任务）

使用performSelectorOnMainThread 结合递归来执行切换IP的任务 应用场景：使用代理app进行切换 切换IP方式一： 直接调用注入SB的方法，而非请求 切换IP方式二：直接请求接口进行...IP切换 方案二： 使用基于CFRunLoopDoSources0自定义Operation执行切换IP任务 1、每个Operation 暂时定为尝试切换5次，5次失败之后（尝试切换Wi-Fi，）；直到OperationSucceed...IP任务 SwitchIPOperation的用法 // start 使用xxxx切换IP while (YES) { @autoreleasepool...否则会存在多次执行此方法的情况，可以采用dispatch信号量（dispatch semaphore）dispatch_semaphore_wait 实现同步,目前采用递归 [super run...CFRunLoopDoSources0自定义Operation执行切换IP任务 VPNOperation的用法

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如何借助 LLM 设计和实现任务型对话 Agent

1 引言 在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。...基于上面的意图、槽位配置信息，NLU 模块目前有两种实现范式: 3.1.1 基于大语言模型的 NLU 范式 利用 LLM 直接执行 NLU 任务是一种先进而高效的方法。...意图分类任务可以选择 BERT-base 后接 MLP 的网络结构，槽位提取任务可以使用 BERT-CRF 以及 BERT-Span 的网络结构。...例如下面的例子： User: 啥都看不清楚 -> NLU 理解的意图（调整灯具亮度）的置信度较低 Agent: 对不起，我没有完全理解您想做什么操作，是想调整灯具的亮度吗？可以再说得更清楚一些吗？...-> 通过意图确认机制带来的用户交互，提高NLU结果的置信度 从上述例子中，可以发现 Agent 对初始用户语句的理解把握不高，表现为意图识别的结果的置信度较低，因此使用"我没有完全理解"，"可以再说得更清楚一些吗

1.7K11

命令行界面（CLI）消亡史

IT行业正在向所有的一切都采用应用程序编程接口（API）演进，这使得企业能够自动执行重复性任务，提高效率并减少错误的系统。...但是，这引出了新的问题：在IT系统中API的大量使用会取代命令行界面（CLI）吗？ ?...基于意图的网络 Gartner还预测了基于意图的网络以及在分支机构部署直接互联网接入，根据Gartner的数据，10％的企业将使用基于意图的网络设计和操作工具。...基于意图的网络通过在部署之前验证设计，防止配置错误以及通过持续监控来减少网络中断。根据Gartner的数据，虽然意图型网络刚刚兴起，但企业在分支机构部署直接互联网的速度会更快。...到2020年底，将有60％以上的企业部署基于意图的网络。 CLI最终会被API所取代吗？在短期之内不可能，但是CLI在企业当中所占的比例毫无疑问会下降。

1.1K40

李飞飞团队新作：脑控机器人做家务，让脑机接口具备少样本学习能力

使用参数化的技能原语，比如 Pick (obj-A) 或 MoveTo (x,y)，机器人可以很自然地取得、解读和执行人类的行为目标。 此外，NOIR 系统还有能力在协作过程中学习人类想达成的目标。...要从脑电图信号解码出具体的用户意图，难度可不小，但可以通过稳态视觉诱发电位（SSVEP）和运动意象（motor imagery）来完成。...该团队为此采用了两种方法：基于检索的少样本物品和技能选取、单样本技能参数学习。 基于检索的少样本物品和技能选取。该方法可以学习所观察状态的隐含表征。...假设用户已经成功定位了拿起一个杯子把手的精确关键点，那么未来还需要再次指定这个参数吗？最近 DINOv2 等基础模型取得了不少进展，已经可以找到相应的语义关键点，从而无需再次指定参数。...单样本参数学习的结果。研究者基于预先收集的数据集将新算法与多个基准进行了比较。表 4 给出了预测结果的 MSE 值。 他们还在 SetTable 任务上展现了参数学习算法在实际任务执行中的有效性。

28330

为什么网络需要自动驾驶？（IBN扫盲篇）

驾驶员必须监视驾驶情况，并准备在自动系统无法正确响应的情况下随时进行干预。 级别3 –有条件的自动化（“闭眼”）：驾驶员可以安全地将注意力从驾驶任务上移开，例如，驾驶员可以发短信或看电影。...级别3 –分析（“闭眼”）：操作员可以将注意力从管理任务上转移开，例如，喝咖啡、看书。网络将处理需要立即响应的情况，例如网络的紧急维修。当网络要求操作员在有限的时间内进行干预时，操作员必须做好准备。...它引入了更多的网络可编程性和自动化，并且能够降低成本。基于意图的网络系统通过将自动化与智能相结合，将网络战略提升到更高水平。基于意图的网络系统的实现包括用于执行所需策略的 SDN 控制器。...思科基于意图的网络以业务语言捕获业务意图，并将该意图转换为可在整个网络中应用和不断监控的IT策略。下图展示了意图（“what”）和执行（“how”）之间的区别。 ?...不论是基于意图的网络，还是自动驾驶网络，其目标都是为了借助人工智能、数据分析等技术，让网络自己完成“力所能及”的事情，实现真正的网络自动化。IBN会带来一场新的革命吗？

2.4K11

同步与异步 Python 有何不同？

任何时候，一台异步服务器都会有上百或上千个活跃的任务，它们都在循环的管理下执行自己的工作。 你可能想知道异步任务之间的并行是如何实现的。...异步任务暂停和恢复执行的这种能力可能在抽象上很难理解。...如果你对编写异步 Web 应用程序感兴趣，有许多基于协程的异步框架可以选择，包括 aiohttp、sanic、FastAPI 和 Tornado。...很多人不知道的是，协程只是 Python 中编写异步代码的两种方法之一。第二种方法是基于一个叫做 greenlet 的库，你可以用 pip 安装它。...这非常酷，因为在某些情况下，这让同步代码可以被异步执行，这是诸如asyncio之类的基于协程的方案做不到的。 那么在 greenlet 方面，跟asyncio对等的库有哪些？

1.1K20

【NLP】WWW20 关键词生成提升电商会话推荐

用户通常以特定的短期意图访问电商网站或应用，因此我们可以通过其在会话内短期的行为，分析细粒度的购物意图[4]。 ?...图7 基于会话的推荐与关键词生成任务示意图 3.2 点击预测 点击预测包含了两个部分：C-Encoder和Predictor，如图8所示。C-Encoder用来学习序列行为的表示。...5 实验结果与分析 关于实验，我们设置了六个研究问题： RQ1：关键词生成可以提升基于会话的推荐的性能吗？ESRM-KG在点击预测中的整体表现如何？...5.1 关键词生成对点击预测的影响 RQ1：关键词生成可以提升基于会话的推荐的性能吗？ESRM-KG在点击预测中的整体表现如何？...5.3 多任务学习中不同权重对点击预测的影响 RQ3：在多任务学习中，不同权重下的点击预测的性能如何？点击预测的性能会随着多任务学习中的权重的增大而提高吗？

1.4K10

提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程

ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT是OpenAI训练的可以进行交互对话的新模型。...---- 审查对话任务 在先前的指南中，我们介绍了一些关于对话能力和角色提示的内容。我们介绍了如何指示LLM以特定的方式进行对话，以特定的意图、行为和身份。...AI： 从上面的示例中，您可以看到两个重要的组成部分： 意图或解释聊天机器人的内容 身份指示聊天机器人将用哪种风格或口吻来回复 上面的简单示例在使用 text-davinci-003 的文本补全API上运行得很好...单轮任务 聊天格式使多次对话成为可能，但它也支持类似于我们使用’text-davinci-003’所演示的单轮任务。这意味着我们可以使用ChatGPT执行与我们为原始GPT模型演示的类似任务。...例如，让我们尝试使用ChatGPT执行以下问答任务: 输入: 用户：基于下面的上下文回答问题。回答应简短明了。如果不确定答案，请回答“不确定答案”。 格式：仅返回翻译后的内容，不包括原始文本。

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