scheduling

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메소 클러스터에 대해 pyspark 쉘을 실행한다고 가정합니다. 12 개의 CPU 코어 만 차지하고 싶습니다. [email protected]:~$ pyspark --master mesos://e3.test:5050 --total-executor-cores 12 을 그리고 보통의 물건을 간다 : 그래서 나는이처럼 시작 Python 2.7.13 |Anac

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CPU 스케줄링이 Linux의 프로세스 또는 스레드를 기반으로하는지 여부

일부 텍스트 북에는 "프로세스 스케줄링"이라는 이름의 장이 있습니다. 이 장에서는 CPU 스케줄링에 대해 설명합니다. 많은 기사에서 그들은 CPU 스케줄링을 참조하는 스레드 스케줄링을 사용합니다. 프로세스와 스레드의 개념이 다르다는 것을 알고 있습니다. CPU 스케줄러가 실제로 작동하는 스레드 또는 프로세스가 무엇인지 혼란 스럽습니다.

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Laravel Cron 작업 - 컨트롤러 기능

나는/app/Http/컨트롤러에서 laravel 프로젝트의 컨트롤러를 사용하고 있습니다. 컨트롤러가 transferDataController를 호출했습니다. <?php namespace App\Http\Controllers; use DB; class TransferDataController extends Controller{ public functi

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프로세스 컨텍스트에서 kmap_atomic() 호출

나는 커널 모듈을 가지고있다. IOCTL은 페이지를 할당 한 다음 kmap_atomic을 사용하여 한 번에 한 페이지 씩 커널에 매핑합니다. 내가 테스트 응용 프로그램을 통해이 IOCTL을 행사 실행, 내가 얻을 다음 일정 BUG : [41216.007065] BUG: scheduling while atomic: app/1242/0x00000002

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LLVM 명령어 스케줄링

Getting Started with LLVM Core Libraries에 명시된 바와 같이, LLVM 백엔드에는 세 가지의 다른 명령어 스케줄러가 있습니다. 그 중 하나는 레지스터 할당 전에 실행되며 -pre-RA-sched 옵션을 사용하여 선택할 수 있습니다. 다른 두 개는 레지스터 할당 후 실행됩니다. 이 세 가지 스케줄러 각각을 선택하거나 해제하려면

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작업에 대한 freeRTOS 스케줄링 설정

현재 내 Microzed 보드에서 작동하는 freeRTOS가 있습니다. Xilinx SDK를 소프트웨어 플랫폼으로 사용하고 있으며 지금까지는 작업을 만들고 우선 순위를 지정할 수있었습니다. 각 작업에 고정 된 시간을 할당 할 수 있는지 궁금해서 예를 들어 100 밀리 초 후에 내 스케줄러가 다음 작업으로 전환합니다. 그래서 각 작업에 대해 고정 된 실행 시

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과정을 수강 한 후 과정을 수강하는 방법

OptaPlanner를 처음 사용합니다. International Timetabling Competition 2007 Track 3의 코스 스케줄링의 예가 있습니다. 그러나 학생들에게 수업을 배정하는 예는 없습니다. 누구든지 이것에 대해 밝힐 수 있습니까? 아니면 의사 코드를 말해 주시겠습니까? 감사!

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왜 '__switch_to'매개 변수를 레지스터를 통해 전달합니까?

__switch_to이 레지스터를 통해 매개 변수를 취하는 것으로 선언 된 이유는 무엇입니까 (스택을 통해 규칙을 통하지 않고)? extern void FASTCALL(__switch_to(struct task_struct *prev, struct task_struct *next)); 우리가 ret_from_fork로에서 반환하고 1 레이블을하지 않을

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준비가 완료되면 준비 대기열에 먼저 들어가는 프로세스는 무엇입니까?

이제 두 개의 프로세스가 있다고 가정합니다. 프로세스 A가 실행 중이고 프로세스 B가 I/O 완료를 기다리고 있다고 가정합니다. K 개의 CPU 틱 시점 이 프로세스 B는 I/O가 완료되었다는 신호를 수신하고, 동시에, 처리 A를이 상황에서 새로운 프로세스 C. 생성을 호출 포크 어느 쪽이 준비 대기열에 먼저 들어갈 것인가, 프로세스 B 또는 프로세스 C?

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Tensorflow의 신경망 모델로 작업 예약 문제 해결

Tensorflow를 처음 사용하고 Tensorflow에서 신경망 모델을 작성하여 작업 예약 문제를 해결하려고합니다. 2 개의 숨겨진 레이어, 36 개의 입력 노드 노드 및 22 개의 출력 레이어 노드로 모델을 만들었습니다. 노드의 모든 값 (입력 및 출력 계층 모두)은 정규화 된 부동 소수점 수 (0.0에서 1.0 사이의 값)입니다. http://tnea