前面我们学习了调度器的设计需要关注的几个点，在这里复习下： 吞吐量（对应的是CPU消耗型进程） 响应速度（对应的是IO消耗型进程） 公平性，确保每个进程都可以有机会运行到 移动设备的功耗 Linux中调度器的设计...我们选择的内核版本是linux-2.4.19。 O(n)调度器的实现原理 O(n)代表的是寻找一个合适的进程的时间复杂度。...当需要从运行队列中需要一个合适的进程运行时，则就需要从队列的头遍历到尾部，所以说寻找一个合适进程的时间复杂度是O(n)，当运行队列中的进程数目逐渐增大，则调度器的效率就会出现明显的下降。 ?...O(n)调度器面临的问题 时间复杂度问题，时间复杂度是O(n),当系统中的进程很少的时候性能还可以，但是当系统中的进程逐渐增多，选择下一个进程的时间则是逐渐增大。...总之O(n)调度器有很多问题，不过有问题肯定要解决的。所以在Linux2.6引入了O(1)的调度器。
O(n)调度器的种种问题，linux内核社区则在2.6内核版本引入了O(1)调度器，当然了引入的目的也正是要解决O(n)调度器面临的问题。...我们这片文章以Linux2.6.2版本来学习，在Linux内核文档中有一篇关于O(1)调度器的目的，如何设计的，以及实现有一个详细的介绍：sched-design.txt文档，有兴趣的可以去阅读。...一个是active链表，表示运行的进程都挂载active链表中；一个是expired链表，表示所有时间片用完的进程都挂载expired链表中。...为了解决O(n)中所有的进程都无序排列在runqueue中，O(1)算法中奖进程按照优先级排列，而且相同优先级的都挂在同等优先级的链表中 同时提供了一个bitmap结构，用来存放那些优先级中有可以运行的进程...而O(1)调度器算法比O(n)不是那么的粗暴，还需要判断是否是交互式进程，或者此进程是不是饥饿进程，如果是则将又添加到active队列中，否则添加到expried队列。
约莫十五年前，当我刚刚开始参加工作时，赶上 Linux 发布划时代的 2.6 内核。在这个大家都翘首期盼的内核版本中，最令人兴奋的便是 O(1) scheduler。本文来谈谈这个算法是如何实现的。...2.4 scheduler 的问题 Linux 2.4 scheduler 支持 SMP（Symmetric Multi-Processing），然而，由于只用一个 global runqueue，各个...我们知道，现代操作系统都能运行成千上万个进程，O(N) 的算法意味着每次调度时，对于当前执行完的 process，需要把所有在 expired queue 中的 process 过一遍，找到合适的位置插入...在 active priority array（APA）中，找到对应队列 APA[x]。 从 APA[x] 中 dequeue 一个 process。...在其刚问世时，很多 linux 发行版就迫不及待将其移植回 2.4 kernel。而程序君整个职业生涯中接触过的一些调度器中，都能见到 bitarray + priority queue 的身影。
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。...归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。
并且，优先级一共就那么几个优先级，实际运行的时候，进程可不止有那么多个，所以优先级并不能真正代替进程是否先运行，并且nice值也是影响进程的运行，这一切，构成了一个新的专题，即Linux中的O(1)调度算法...O(1)调度算法 正式开始之前，我们不妨整理一下，有多少个问题： 1. 随着进程的增多，进程排队的时间是否会越来越多，甚至导致运行不了？ 2. 优先级一定是越小就一定会先运行吗？...3. nice值影响优先级的区间为什么只有40个值 这么多问题的切入点只有一个，即Linux源码中的一个结构：runqueue 这是解决问题的关键。...根据上图，array[0]中有一个140个空间的queue，还有一个bitmap[5]，因为这两个变量的存在，所以Linux的调度是分时操作的，保证了一定的公平性，还有一种操作是实时操作，实时操作的例子比如出租车...，那么active和expired交换队列，此时acitve指向的即活跃，即原来过期的进程变成了活跃进程，活跃的进程变成了过期的进程，这个过程，就被成为O(1)调度算法。
Java中数据的封装会被命名为各种O，常见的有PO、VO、DTO、BO、POJO。...1.PO PO是Persistant Object的缩写，即持久化对象，通常对应数据模型，可以简单的理解为一个PO实例对应数据库中的一条记录，操作该实例即可以操作数据库中对应的数据。...PO只封装数据库中对应的记录，不应该包含对数据库的操作。...BO中可以包含多个PO，封装业务数据。...总结：对于各种O的使用，需要根据所在层、用途、及场合来选择，设计这些不同Object的目的就是为了区分不同应用场景下数据意义的不同，彼此之间隔离开，避免思路上的混杂，但是也不可过度的为了区分而使用，这样会造成思绪上的拥堵
Linux2.4版本使用的调度算法的时间复杂度为O(n)，其主要原理是通过轮询所有可运行任务列表，然后挑选一个最合适的任务运行，所以其时间复杂度与可运行任务队列的长度成正比。...而Linux2.6开始替换成名为 O(1)调度算法，顾名思义，其时间复杂度为O(1)。...虽然在后面的版本开始使用 CFS调度算法（完全公平调度算法），但了解 O(1)调度算法 对学习Linux调度器还是有很大帮助的，所以本文主要介绍 O(1)调度算法 的原理与实现。...由于在 Linux 内核中，任务和进程是相同的概念，所以在本文混用了任务和进程这两个名词。...1)调度算法实现 接下来我们分析一下 O(1)调度算法 在内核中的实现。
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话） 3、时间复杂度为O(n)。 就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。 比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。 比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 指数函数，一般地，y=a^x函数(a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数。
营销活动要取得好的效果，必须针对性地选择目标群体，在O2O广告中目标群体就是本地化的用户人群。移动设备的精确定位为商户发现目标人群提供了保证。 场景化。...本节将从商业活动的角度出发，分析美团O2O广告营销中的商户效果感知、用户体验和平台收益这三项重要指标。...本节将从上述特点和利益情况出发，阐述美团实际业务中O2O广告机制的设计原理，包括广告位设定、广告召回机制和广告排序机制。...搜索广告匹配中，一项重要技术是查询改写。...但个性化智能排序技术体系和带有地理位置限制属性的O2O广告场景下，由于用户个性标签、地理位置等原因会导致广告主看不到自己投放中的广告在客户端曝光，广告主难以分析原因，也不知道如何优化现有的广告投放。
去IOE的话题最近很火，而来自四川电信的客户访问，其中有一段颇有借鉴意义：去“O”不如减“O”。...去O”不如“减O” - 在成功去掉小型机之后，TechTarget记者还向梁天健询问了关于去E（EMC存储）和去O（Oracle数据库）的话题。...再谈到去O，梁天健的态度很明确，从技术层面来讲，目前很多企业连Oracle这样具有高可用、高性能、易用性强的数据库都没有用好，去O根本无从谈起。...梁天健认为答案是否定的：“我们不去O，但是我们可以尝试减O。何谓‘减O’？就是将假设现在的200个独立的Oracle数据库整合到20个更大型的Oracle数据库中去。”...当然，“减O”同样具有风险，实施需谨慎。梁天健认为，以前一个系统出现故障，也就是影响这一个系统，但是整合在一起，一个系统的数据库占用了100%的I/O，会导致其它的系统也同样受到干扰。
与O2O还有其它模式的有B2B.B2C.C2C。...的成分，也包含O2O以外的东西，完全可以称为采用O2O模式运营的网站非常少，美乐乐家居网算是比较典型的例证。...因此，团购让O2O模式发挥了淋漓尽致的效果。但团购是低折扣的临时性促销，甚至商家并没有真正参与到 电子商务运营中来，还不能说是完全的O2O模式。...你的需求会通过Zaarly 发布到本地社区中，用户也可以选择发布的同时更新到Twitter 等社交网络。...想要买这台电脑的人会从所有的这些供应商中，选择一个最优的，通过Zaarly 进行交流；要是没什么问题，就可以通过线下现金交易或者Zaarly 中继承的信用卡交易平台完成交易了。
接下来几篇文章会介绍linux内核是如何调度进程的，在学习内核进程调度之前有必要搞懂这些准备知识！...相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。...O(nlogn)O(n2)O(n3)O(2n)//2的n方O(n!)
为了加快代码执行的效率，很多OJ平台都会自动开启O2优化。 在这里我们讲讲到底是怎么优化的。 O0优化 #pragma GCC optimize(0) 1、把变量分配到寄存器。...O1优化 #pragma GCC optimize(1) 包含O0的各种优化功能，并增加了： 1、在变量赋值时，将数值直接赋给变量而不是给出变量的地址。 2、去掉没有用的变量和表达式。...O2优化 #pragma GCC optimize(2) 包含O1的各种优化功能，并增加了： 1、去掉全局通用的子表达式。 2、去掉全局没有用的分配变量和表达式。 3、化解循环。...当只用-O选项时优化器自动进行-O2优化。 O3优化 #pragma GCC optimize(3) 包含O2的各种优化功能，并增加了： 1、去掉未调用的函数。 2、简化返回值未使用的函数。
在今年初百度还进行了架构重组，成立了移动服务事业群来落地O2O战略，其原有业务线则将在新的战略中寻找自己的位置。...在百度Q2财报中，地图前所未有地与搜索并列，跻身为百度的核心业务。地图是现实世界在互联网的映射，线上与线下要更好地互动必须依赖于它。...其实不然，百度做O2O最缺的是社交，这也是阿里在O2O推进过程中一直想要突破的短板，投资陌陌、强推来往、支付宝9.0强化社交……为什么O2O需要社交呢？...用户通过内嵌在手机中、手机App中、取票机、自动售货机、地铁充值机、框架LED广告牌，各种设备中的浏览器，去获取通过H5承载的O2O服务。 小结一下：移动互联网时代，内容属性已是天壤之别。...O2O中也将扮演重要的入口角色。
所有 Android 软件都使用系统调用（简写为 syscall）与 Linux 内核通信。内核提供许多基于设备和 SOC 的系统调用，让用户空间的进程（包括应用程序）直接与内核交互。...Android O 利用被称为 seccomp 的 Linux 功能，使得未使用的系统调用无法被应用程序访问。由于应用无法访问这些系统调用，因此无法被潜在的有害应用程序利用。...seccomp 过滤器 Android O 包含一个已被安装到 zygote （所有 Android 应用均派生自该进程） 中的 seccomp 过滤器。...此过滤器在 arm64 中共阻止了 271 个系统调用中的 17 个，在 arm 中共阻止了 364 个系统调用中的 70 个。...开发者 在运行了 Android O 的设备上测试您的应用是否使用了非法的系统调用。 检测非法的系统调用 在 Android O 中，系统将使调用非法系统调用的应用崩溃。
在本文中，我们将讨论网络切片的整体概念，重点关注 5G RAN（NG-RAN，下一代无线接入网络）和O-RAN 中的网络切片。...网络切片对 NG-RAN 的影响 O-RAN 中的网络切片 O-RAN概述 O-RAN是虚拟化的RAN解决方案。虚拟化是指在软件中模拟硬件平台的能力。...下表详细概述了有关 O-RAN 架构中的网络切片： 表2. O-RAN及其与网络切片的关系 O-RAN 切片部署示例 下图显示了部署示例选项中两个切片到 O-RAN 架构的映射。...在这个特定示例中，两个切片都使用单个 O-CU-CP 实例进行控制，而每个切片都有一个专用的 O-CU-UP 实例。...最后，在 O-RAN 架构中，O-CU-UP 可以为每个切片专用，而 O-CU-CP 和 Near-RT RIC 共享并处理跨切片操作和优化。
大 O 符号是一种数学符号，用于计算机科学中描述算法的效率，特别是时间复杂度和空间复杂度。 它提供了一个上限，描述了随着输入数据大小增加，算法的运行时间或内存使用量的增长速度。...大 O 符号主要用于表达以下内容： 时间复杂度：衡量算法的运行时间如何随着输入大小的变化而变化。例如，时间复杂度为 O(n) 的算法表示其运行时间随着输入大小的线性增长。...例如，空间复杂度为 O(n) 的算法表示其内存使用量随着输入大小的线性增长。 01 O(1) - 恒定时间 运行时间恒定，不随输入大小变化。 典型应用 通过索引访问数组中的元素。...插入或删除哈希表中的一个元素（平均）。 02 O(n) - 线性时间 运行时间随输入大小线性增加。 典型应用 遍历列表或数组。 查找未排序数组中的最大或最小元素。 检查未排序数组中是否存在元素。...计算几何中的某些算法。
o: 编译的目标文件 a: 静态库，其实就是把若干o文件打了个包 so: 动态链接库（共享库） lo: 使用libtool编译出的目标文件，其实就是在o文件中添加了一些信息 la: 使用libtool编译出的库文件...usr/lib路径下去寻找liba.la，然后从中读取实际的共享库的名字（library_names中记录了该名字，比如liba.so）和路径(lib_dir中记录了，比如libdir=’/usr/lib...，a对b的依赖并没有写入到liba.la中，那么如果用以下命令编译： $libtool –mode=link gcc -o myprog -rpath /usr/lib –L/usr/lib –la 激发出的...$ unicore32-Linux-gcc –o myprog /usr/lib/liba.so \ -Wl,–rpath-link -Wl,/home/UNITY_float/install/usr/...libtool中有一个变量“hardcode_libdir_flag_spec”，该变量本来是传递“-rpath”选项的，但我们可以修改它，添加我们需要的路径，传递给unicore32-linux-gcc
2.1 sl 先看一下呼啸而过的火车；安装指令如下； sduo apt-get install sl 执行结果如下： 2.2 htop 图形化Linux系统性能监测工具，屌不屌: 安装指令如下: sduo
代码中作者使用ViT，使用它也是可以比普通的resnet速度快3倍，这都可以使CLIP在更大数据集上，更长时间上进行烧钱（训练）。...具体来说是将256×256的图片分为32×32个patch，然后使用训练好的离散变分自编码器dVAE模型将每个patch映射到大小为8192的词表中，最终将一张图片转为有1024个token的表示。...如图会首先使用BPE-encoder对文本进行嵌入，得到256个token（不够就padding），然后concat图像token进行拼接，然后直接输入到训练好的具有120亿参数的Transformer模型中对联合分布进行建模
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