scheduling专题

SQL Server 报错Error clearing scheduling data: 数据库“XXX”的事务日志已满,原因为“ACTIV

DBCC OPENTRAN('数据库'); 查看DBCC OPENTRAN的输出，看到在数据库xxx`中存在活跃事务，其SPID（服务器进程ID）是那个端口号，且开始时间为多少时间。这通常意味着有一个长时间运行的事务阻碍了日志的截断，从而导致事务日志满的问题。要解决此问题，你需要找到并处理这个活跃事务。以下是可能的步骤：调查SPID 端口号对应的会话：查看这个会话正在执行什么操作，

uva 607 - Scheduling Lectures（贪心+记忆化搜索）

题目链接： 607 - Scheduling Lectures 题目大意：给出课题数n，以及每堂课的时间l,以及常数c，然后是n个课题所需要的时间。问题1：最少需要几节课时可以讲所有的课题讲完，并且课题的顺序不能调换，一个课题不能分在两节课讲。问题2：在用的课时最少的情况下，如何让同学们的不满意度最低，不满意度的计算是根据课时的剩余时间t计算的，解题思路：问题1可以

uva 690 - Pipeline Scheduling(dfs+剪枝)

题目链接：uva 690 - Pipeline Scheduling 题目大意：有10个任务，5个管道，每个任务需要占用不同时间的管道，给出任务所占用管道的时间，求最短需要多少时间。解题思路：dfs+剪枝，剪枝1，将所有可以的相对位置记录。剪枝2，当当前开销加上剩余任务的最有情况仍大于ans。 #include <stdio.h>#include <string.

五种最新算法求解柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP），提供MATLAB代码

一、WSA求解FJSP FJSP：波搜索算法(Wave Search Algorithm, WSA)求解柔性作业车间调度问题（FJSP），提供MATLAB代码-CSDN博客二、SBOA求解FJSP FJSP：蛇鹫优化算法（Secretary bird optimization algorithm，SBOA）求解柔性作业车间调度问题（FJSP），提供MATLAB代

Restful接口开发（5）：Scheduling定时任务

一、实现功能通过spring的@Scheduling，实现定时执行指定任务。二、基本参数 1.cron 值为字符串调用实例： 2.zone设置时区 3.fixedDelay（单位毫秒），每次方法执行完毕后，休息固定时间后再次启动 4.fixedRate（单位毫秒）按照固定频率启动执行 5.initialDelay单位毫秒，和上面三个参数搭配使用，首次执行延时备注：2-5的

Java：定时任务无法正常执行(scheduling + ShedLock)

目录一、场景二、代码片段三、排查四、原因五、解决一、场景 1、使用定时任务(scheduling) + 分布式锁(ShedLock)定期执行一段代码 2、configureTasks()对于任务执行周期的更新是正常的 3、但任务方法无法被执行二、代码片段三、排查 1、确认Trigger没有问题 2、查看redis，看是不是该任

UVALive 3683/UVa 1380 A Scheduling Problem（树形DP）

题意：有n（n<=200）个恰好需要一天完成的任务，要求用最少的时间完成所有任务。任务可以并行完成，但必须满足一些约束，约束分为有向约束和无向约束两种，其中A->B表示A必须在B之前完成，A-B表示A和B不能在同一天晚上。输入保证约束图是将一颗树的一些边定向之后得到的。分析：参考紫书P297-298，写的很详细。算是一道比较复杂的树形dp了。 LRJ代码： #include<bits

基于遗传算法的柔性车间调度问题的求解（Flexible Job-shop scheduling problem based on genetic algorithm）

1、前言距离上次研究传统车间调度问题（Job-shop scheduling problem，JSP ），大约有一个月左右了，这期间研究了一下柔性作业车间调度（Flexible Job-shop scheduling problem，FJSP），并利用MATLAB实现了基于遗传算法的FJSP问题求解。在此与大家分享一下，有问题欢迎评论留言，共同交流学习，完整代码见基于遗传算法的FJSP问题求解

【论文阅读】Energy Efficient Real-time Task Scheduling on CPU-GPU Hybrid Clusters

Energy Efficient Real-time Task Scheduling on CPU-GPU Hybrid Clusters 出处：2017IEEE Xplore 基于CPU-GPU混合集群的高效实时任务调度主要工作：通过动态电压和频率缩放研究了新兴CPU-GPU混合集群的节能问题。首次分析GPU特定的DVFS模型。设计了一种新的调度算法：1)利用GPU DVFS来节

调度框架 Scheduling Framework 实践

调度框架 Scheduling Framework 架构设计工作流程图可以查看相关文档参见 sig-scheduling 前提调度框架定义了一组扩展点，用户可以实现扩展点定义的接口来定义自己的调度逻辑，并将扩展注册到扩展点上，调度框架在执行调度工作流时，遇到对应的扩展点时，将调用用户注册的扩展。调度 Pod 时一般会有两个步骤：调度过程和绑定过程。将调度过程和绑定过程

《Single-step Adversarial training with Dropout Scheduling》论文笔记

Abstract 在对抗训练中，mini-batches 通过对抗样本进行数据增强，然后在进行训练。通常使用快速、简单的方法来生成对抗样本，目的是减少计算复杂度。然而使用单步对抗训练方法训练的模型的鲁棒性是伪性的。本文的工作中，作者表明了使用单步对抗训练方法训练的模型会逐渐学习避免单步对抗的产生，这是因为模型在初始训练阶段的过拟合。为了减小这种现象，作者提出了一个带有dropout sched

【Planning】PI - 关于多个operation的lead time scheduling

Purpose 不同于discrete manufacturing，不同的operation要么linear要么overlapping地进行process, 所以lead time scheduling是总和；而在process/flow manufacturing中，Lead time总是采取longest lead time；这一点，在production order的routing中

Mopt: Optimized Mutation Scheduling For Fuzzers（2019）

目录摘要：背景知识： 1.模糊测试的工作流程包括： 2.突变调度器 3. 变异操作符： 4.从前的突变调度器的局限性 4.模糊器AFL的突变调度选择： PSO粒子群优化算法： MOPT主框架： PSO初始化模块： Pilot Fuzzing Module：目标是找到效率最高的群核心 Fuzzing模块 PSO更新模块 Pacemaker Fuzz

CPU Scheduling

进程的执行由CPU执行和I/O等待的周期组成。Process execution consists of a circle of CPU execution and I/O wait. 抢占式调度也会产生一些问题，比如对共享数据的访问。Consider the case of two processed sharing data. One may be in the midst of upda

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读

【论文阅读笔记】Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文链接 GPU数据中心的DL工作负载调度：分类、挑战、展望 Abstract Deep learning (DL) shows its prosperity in a wide variety of f

【论文阅读】Automated Runtime-Aware Scheduling for Multi-Tenant DNN Inference on GPU

该论文发布在 ICCAD’21 会议。该会议是EDA领域的顶级会议。基本信息 AuthorHardwareProblemPerspectiveAlgorithm/StrategyImprovment/AchievementFuxun YuGPUResource under-utilization ContentionSW SchedulingOperator-level scheduling

Design and Implementation of Scheduling Pool Scheduling Algorithm Based on Reuse of Jobs in Spark理解

论文：Design and Implementation of Scheduling Pool Scheduling Algorithm Based on Reuse of Jobs in Spark 论文：Design and Implementation of Scheduling Pool Scheduling Algorithm Based on Reuse of Jobs in

【泡泡学通信】SR：SCheduling request

泡泡学SR 一、定义基础背景了解二、流程4G中的流程（原文连接https://zhuanlan.zhihu.com/p/481757388）5G流程三、SR传输和配置（原文连接http://liurui.live/2021/05/16/5G%E5%9F%BA%E7%A1%80-SR/）四、SR配置五、SR发送六、SR调度流程注意事项一、定义基础背景了解（1）在认识SR

NR - Scheduling Request

SR（Scheduling Request），在UE有上行数据需要发送，但是无上行资源时，通过发送SR请求，向网络申请上行调度（DCI format 0-0/0-1）。SR在物理层信道PUCCH上发送。在MAC配置中，逻辑信道可以分别关联一个SR配置。不同SR配置，通过schedulingRequestId来区分，MAC层面，schedul

Quartz异常-Error creating bean with name 'org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean

目录一、问题描述二、问题分析三、问题解决四、工程源码 4.1maven配置 4.2 web.xml 4.3 spring配置文件 4.4 Quartz配置文件 4.5 定时任务类 4.6 工程总体结构一、问题描述今天使用Quartz+Spring测试定时任务时，发现报异常：Error creating bean with name 'org.spri

1029. Two City Scheduling

1029. 两地调度公司计划面试 2N 人。第 i 人飞往 A 市的费用为 costs[i][0]，飞往 B 市的费用为 costs[i][1]。返回将每个人都飞到某座城市的最低费用，要求每个城市都有 N 人抵达。示例：输入：[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]输出：110解释：第一个人去 A 市，费用为 10。第二个人去 A 市，

[POJ2047] Concert Hall Scheduling 费用流

在SPFA的双端队列优化的时候打错了.. 把d[v] > d[q.front()] 打成了 d[v] > q.front() 结果瞬间快十倍直接AC了= = #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<vector> #include<queue>#include<deque>#defi

Quartz_Job_Scheduling_Framework_中文版文档

附件里是中文版的Quartz学习资料，非常好，笔者也是在CSDN上下载的。【注】：V0.9.1里是chm文件，另一个是pdf文件。

Data Centers Job Scheduling with Deep Reinforcement Learning

Data Centers Job Scheduling with Deep Reinforcement Learning Data Centers Job Scheduling with Deep Reinforcement Learning1.介绍2.相关工作3.方法和问题表述3.1作业调度中的A2C3.2训练算法 4.实验4.1实验计划 Data Centers Job

9. Lottery Scheduling

Lottery Scheduling 0. Basic Concept A : 75 tickets (0~74) B：25 tickets (75~99) A1 + A2：1000 tickets B1：10 tickets 注意：要区分一个进程和一个线程的tickets。如下所示，A和B分别有100tickets，A中有两个需要处理的任务A1和A2，总共有1000tickets，每

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文链接 GPU数据中心的DL工作负载调度：分类、挑战、展望 Abstract Deep learning (DL) shows its prosperity in a wide variety of fields. T