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时限调度算法给出的调度顺序_时间片轮转法进行进程调度

在我们的业务场景中,经常会使用到定时任务功能,比如定时发送消息,定时执行数据同步,比如之前的文章介绍的分布式事务中的本地事务表方式的解决方案等等,特别是在现在大数据量和分布式服务环境下,定时任务调度越来越频繁,所以对应的定时任务调度的算法实现也越来越完善。在之前的单机环境下,我们可以使用 ScheduledThreadPool 起一个延迟任务线程池,定时的执行任务,又或者使用spring提供的 @Schedule 注解配合上 cron表达式 开启一个定时任务,又或者是linux环境下的 corntab 表达式启动一个定时服务。而由于微服务的诞生,各个服务之间的解耦和职责拆分,定时任务调度被独立成一个中间件服务,比如著名的 XXL-JOB ,quartz,elastic-job 等等的分布式任务调度系统,而且我们公司也自主研发了一套分布式任务调度系统,也是参考了这些开源的分布式任务调度系统得到的启发。

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深度森林第三弹:周志华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树

选自arXiv 作者:冯霁、俞扬、周志华 机器之心编译 自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后,这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日,南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型,它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块,并探索了其学习层级表征的能力。此外,与层级表征的神经网络不同,他们提出的方法并不要求每一层都是可微,也不需要使用反向传播更新参数。因此,多层分布式表征学习不仅有深度神经网络,同时还有决策树! 近十年来,深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。通过构建

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SIGIR 2022 | 当多层级遇到多兴趣:快手联合武汉大学提出用于序列推荐的多粒度神经模型

机器之心专栏 机器之心编辑部 来自快手和武汉大学的研究者通过结合多兴趣学习和多层级图卷积聚合提出了一种多粒度神经模型,显著增强了精确学习用户复杂行为的能力,对用户不同层级下多种兴趣的细粒度建模为序列推荐领域的前沿研究拓宽了方向。该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化,短视频分享平台(如快手、抖音)逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。不断突破记录的 DAU 一方面伴随着巨大的商业价值,另一方面也给千人千面的推荐算法带来巨大的挑战。 在快手单列的流式推

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