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多種處理器調(diào)度過(guò)程及調(diào)度算法

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2009-03-30 10:30:131534

Linux超線程感知的調(diào)度算法研究

Linux超線程感知的調(diào)度算法研究 隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的日益普及,用戶對(duì)計(jì)算機(jī)的處理能力的需求成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。為了滿足用戶的需求,處理器生產(chǎn)廠商采用了諸如超流水
2009-10-26 14:06:56694

CAN總線調(diào)度算法的改進(jìn)

采用FTTCAN 協(xié)議作為 CAN總線 系統(tǒng)的傳輸協(xié)議, 針對(duì)LLF算法和HVDF算法的缺陷, 綜合了松弛度和價(jià)值密度這兩種調(diào)度考量指標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)分配策略, 提出了LVDF算法,實(shí)現(xiàn)了很好的調(diào)度性能
2011-07-15 10:52:1633

Hadoop中任務(wù)調(diào)度算法的改進(jìn)

針對(duì)Hadoop0.20.0中任務(wù)調(diào)度算法存在的不足,提出一種基于改進(jìn)遺傳算法(IGA)的任務(wù)調(diào)度算法。IGA算法對(duì)初始化種群、交叉和變異操作進(jìn)行了一些改進(jìn),并引入了最優(yōu)保留策略和加速進(jìn)
2012-12-17 10:57:000

基于蟻群算法的紡織企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)研究

針對(duì)如何實(shí)現(xiàn)紡織企業(yè)車(chē)間資源合理配置,有效解決生產(chǎn)調(diào)度管理問(wèn)題的目的,采用了基于蟻群算法對(duì)復(fù)雜工況下的紡織企業(yè)織造工序的排產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行研究,通過(guò)將其轉(zhuǎn)化為蟻群的尋址方式后,建立了織造工序排產(chǎn)和調(diào)度的蟻群算法模型。
2015-12-24 16:05:2516

uCOS-III的任務(wù)調(diào)度算法研究

uCOS-III的任務(wù)調(diào)度算法研究。需要可以看下.
2016-01-13 10:34:004

遺傳算法在I_O調(diào)度策略中的應(yīng)用與研究

遺傳算法在I_O調(diào)度策略中的應(yīng)用與研究_呂燕彬
2017-01-03 15:24:450

基于貪心算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略

基于貪心算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略_崔雪嬌
2017-01-07 19:00:391

一種多核混合分區(qū)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

一種多核混合分區(qū)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)_郝繼鋒
2017-01-07 19:00:391

同時(shí)多線程處理器的指令調(diào)度器設(shè)計(jì)

同時(shí)多線程處理器的指令調(diào)度器設(shè)計(jì)_李樂(lè)
2017-01-08 14:55:450

基于改進(jìn)粒子群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法

基于改進(jìn)粒子群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法_婁建峰
2017-01-07 19:08:430

基于改進(jìn)蟻群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度研究

基于改進(jìn)蟻群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度研究_張海玉
2017-01-08 14:47:534

基于遺傳加差分算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度

基于遺傳加差分算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度
2017-01-07 21:28:580

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中多時(shí)隙幀調(diào)度算法研究

研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中延遲約束的多種采樣周期數(shù)據(jù)調(diào)度問(wèn)題, 以降低數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的功耗與延遲及增加網(wǎng)絡(luò)容量為目標(biāo),提出基于負(fù)載的多時(shí)隙幀調(diào)度算法。利用快刷新率設(shè)備的優(yōu)先調(diào)度策略, 滿足不同采樣周期
2017-01-13 15:37:212

混合算法在鋼構(gòu)企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用_雷兆明

混合算法在鋼構(gòu)企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用_雷兆明
2017-01-13 21:40:361

遺傳算法在加氣母站氣源調(diào)度中的應(yīng)用_郭亮

遺傳算法在加氣母站氣源調(diào)度中的應(yīng)用_郭亮
2017-03-19 11:45:570

基于和聲算法和蝙蝠算法在云計(jì)算調(diào)度研究

云計(jì)算是一種商業(yè)模式和服務(wù)模式,是分布式計(jì)算、并行處理和網(wǎng)格計(jì)算等多種技術(shù)的拓展和延伸。資源調(diào)度是云計(jì)算的核心問(wèn)題,其效率直接影響整個(gè)云計(jì)算環(huán)境的工作性能,在云計(jì)算環(huán)境下,怎樣找到一個(gè)完善、高效的計(jì)算資源調(diào)度模型是至關(guān)重要的,它決定了云計(jì)算的性能,已經(jīng)成為當(dāng)前一個(gè)重要研究方向之一。
2017-10-30 15:13:0710

基于高斯過(guò)程回歸的云計(jì)算資源調(diào)度算法

針對(duì)現(xiàn)有基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云資源調(diào)度算法收斂速度慢的問(wèn)題,在詳細(xì)分析云作業(yè)執(zhí)行流程后,采用了一種細(xì)粒度的云計(jì)算平臺(tái)模型,設(shè)計(jì)了一種基于高斯過(guò)程回歸和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云計(jì)算資源調(diào)度算法算法將資源分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換
2017-11-02 16:50:1415

云計(jì)算環(huán)境中任務(wù)調(diào)度應(yīng)用

基于改進(jìn)自適應(yīng)人工魚(yú)群算法的任務(wù)調(diào)度算法。該算法以任務(wù)總執(zhí)行時(shí)間作為目標(biāo)函數(shù),在迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的調(diào)整人工魚(yú)的視野和步長(zhǎng),同時(shí)對(duì)覓食行為進(jìn)行改進(jìn),加快算法的收斂速度,避免算法陷入局部最優(yōu),以此提高任務(wù)調(diào)度
2017-11-02 17:30:253

基于禁忌搜索的蟻群算法解決焦?fàn)t推焦優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題

針對(duì)焦?fàn)t推焦過(guò)程中,計(jì)劃編制在保證結(jié)焦時(shí)間、提高焦炭質(zhì)量等因素下減小總懲罰的難點(diǎn),文中提出一種基于禁忌搜索的蟻群算法解決此焦?fàn)t推焦優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。焦?fàn)t推焦過(guò)程中存在亂箋等異常工況,利用傳統(tǒng)蟻群算法
2017-11-07 16:08:555

動(dòng)態(tài)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的改進(jìn)微粒群算法

為了對(duì)生產(chǎn)車(chē)間調(diào)度過(guò)程中發(fā)生的動(dòng)態(tài)事件進(jìn)行快速、有效的處理,提出了一種將微粒群算法與遺傳算法(CA)、模擬退火算法(SA)相結(jié)合的混合微粒群算法(CSPSO)。通過(guò)用標(biāo)準(zhǔn)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題對(duì)該算法的性能
2017-11-07 17:26:460

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務(wù)器繁忙時(shí)間是云計(jì)算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑,而現(xiàn)有基于繁忙時(shí)間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價(jià),無(wú)法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢(shì)的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時(shí)間
2017-11-23 17:39:241

云任務(wù)閾值調(diào)度算法

針對(duì)當(dāng)前云任務(wù)調(diào)度算法在密碼云環(huán)境中無(wú)法實(shí)現(xiàn)任務(wù)實(shí)時(shí)處理的問(wèn)題,提出一種基于滾動(dòng)優(yōu)化窗口的實(shí)時(shí)閾值調(diào)度方法。首先,將密鑰調(diào)用環(huán)節(jié)融入密碼任務(wù)流程中,提出一種密碼云服務(wù)架構(gòu);其次,為實(shí)現(xiàn)任務(wù)的實(shí)時(shí)調(diào)度
2017-11-24 17:08:045

一種多處理器平臺(tái)上的傳感器事務(wù)調(diào)度算法

如何有效地調(diào)度傳感器事務(wù)以維護(hù)數(shù)據(jù)的時(shí)態(tài)一致性是信息物理融合系統(tǒng)研究中的一個(gè)重要問(wèn)題。已有的調(diào)度算法基本上都是針對(duì)單處理器平臺(tái)來(lái)設(shè)計(jì)的。提出一種多處理器平臺(tái)上的傳感器事務(wù)調(diào)度算法,算法通過(guò)合理地分配
2017-11-27 10:37:590

基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度

為了能有效處理海量數(shù)據(jù),進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、商業(yè)預(yù)測(cè)等,Hadoop分布式云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。但隨著Hadoop的廣泛應(yīng)用,其作業(yè)調(diào)度方面的不足也顯現(xiàn)出來(lái),現(xiàn)有的多種作業(yè)調(diào)度器存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、啟動(dòng)時(shí)
2017-11-27 11:09:060

基于Spark的資源調(diào)度算法研究

Spark作為流行的分布式數(shù)據(jù)處理框架,其資源的調(diào)度方式和資源的利用率直接關(guān)系到集群計(jì)算處理的效率和速度。針對(duì)Spark資源調(diào)度問(wèn)題,在Spark自身考慮的資源因素內(nèi)存和空余核數(shù)下,提出新的調(diào)度算法
2017-11-27 15:52:290

基于多尺度量子諧振算法的任務(wù)調(diào)度

將每一個(gè)調(diào)度方案當(dāng)成一個(gè)采樣位置,利用高斯采樣的隨機(jī)性在當(dāng)前尺度下搜索局部最優(yōu)解;其次,判斷算法是否處于能級(jí)穩(wěn)定狀態(tài),如果穩(wěn)定,則進(jìn)入能級(jí)降低過(guò)程,最壞的調(diào)度方案將被替換;最后,算法進(jìn)入尺度下降的過(guò)程,算法由全局搜索
2017-11-30 15:17:250

基于公平性的D2D時(shí)隙調(diào)度算法

針對(duì)設(shè)備到設(shè)備( D2D)通信資源分配中的時(shí)隙調(diào)度時(shí)延以及信道增益變化導(dǎo)致吞吐率下降的問(wèn)題,提出了一種公平性時(shí)隙調(diào)度( FTDS)算法。首先,基于頻譜復(fù)用模式建立系統(tǒng)模型,并歸納為一組合優(yōu)化
2017-12-05 16:29:520

基于云計(jì)算遺傳算法的多任務(wù)調(diào)度算法

任務(wù)調(diào)度是云計(jì)算中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,遺傳算法是一種能較好解決優(yōu)化問(wèn)題的算法。本論文針對(duì)遺傳算法在任務(wù)調(diào)度過(guò)程中隨著任務(wù)調(diào)度問(wèn)題復(fù)雜度增加,算法的性能出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,引入K-means聚類(lèi)算法,提出一種
2017-12-07 15:16:100

電力應(yīng)急資源調(diào)度方法

大停電后快速恢復(fù)系統(tǒng)骨干網(wǎng)架,需制定科學(xué)的電力應(yīng)急資源調(diào)度方案。提出一種將節(jié)點(diǎn)恢復(fù)順序融入應(yīng)急資源調(diào)度過(guò)程的雙層決策模型,根據(jù)電網(wǎng)恢復(fù)原則,上層模型計(jì)及了節(jié)點(diǎn)恢復(fù)順序和電力應(yīng)急資源調(diào)度方案
2017-12-14 15:56:051

副版本不可搶占的全局容錯(cuò)調(diào)度算法

快速響應(yīng)的問(wèn)題,提出副版本不可搶占的全局容錯(cuò)調(diào)度算法FTGS-NPB(fault-tolerant global scheduling with non-preemptive backups),賦予副版本全局最高優(yōu)先級(jí),使副版本在主版本出錯(cuò)后可以立刻獲得處理器資源,并且在運(yùn)行過(guò)程中不會(huì)被其他任務(wù)搶
2018-01-05 14:03:260

處理器的節(jié)能調(diào)度算法

針對(duì)多處理器系統(tǒng)中隨機(jī)到達(dá)的任務(wù),設(shè)計(jì)了可靠性約束下的節(jié)能調(diào)度算法( ESACR)。該算法在滿足任務(wù)截止期限的前提下選擇一個(gè)預(yù)計(jì)產(chǎn)生能耗最小的處理器以節(jié)能,在單個(gè)處理器上運(yùn)用最早截止期限優(yōu)先策略進(jìn)行
2018-01-08 14:20:440

實(shí)時(shí)任務(wù)雙容錯(cuò)調(diào)度算法

云環(huán)境中的處理機(jī)故障已成為云計(jì)算不可忽視的問(wèn)題,容錯(cuò)成為設(shè)計(jì)和發(fā)展云計(jì)算系統(tǒng)的關(guān)鍵需求。針對(duì)一些容錯(cuò)調(diào)度算法在任務(wù)調(diào)度過(guò)程調(diào)度效率低下以及任務(wù)類(lèi)型單一的問(wèn)題,提出一種處理機(jī)和任務(wù)主副版本分組的容錯(cuò)
2018-01-14 11:26:040

嵌入式多核處理器任務(wù)調(diào)度研究

針對(duì)多核處理器調(diào)度多個(gè)任務(wù)時(shí)效率不高的問(wèn)題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的嵌入式多核多線程系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法,用來(lái)找尋任務(wù)調(diào)度過(guò)程中的最優(yōu)解,以求取任務(wù)的最短完成時(shí)間。在算法中通過(guò)針對(duì)多核多線程
2018-01-17 17:49:541

基于改進(jìn)GEP的局部云任務(wù)調(diào)度算法

針對(duì)云計(jì)算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進(jìn)化算法的動(dòng)態(tài)云任務(wù)調(diào)度算法計(jì)算量較大,計(jì)算時(shí)間成本較高的現(xiàn)象,提出了一種基于改進(jìn)基因表達(dá)式編程(GEP)和資源改變量的局部云任務(wù)調(diào)度算法.首先結(jié)合云任務(wù)調(diào)度
2018-01-18 13:50:440

物聯(lián)網(wǎng)具有約束關(guān)系的靜態(tài)任務(wù)表調(diào)度算法

針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)調(diào)度環(huán)境下并行計(jì)算的靜態(tài)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,提出了一種基于最早完成時(shí)間策略改變調(diào)度順序的表調(diào)度算法HDPTS。該算法針對(duì)現(xiàn)有表調(diào)度算法調(diào)度前不能準(zhǔn)確地確定調(diào)度順序的問(wèn)題,在IHEFT算法
2018-01-29 16:50:050

異構(gòu)多核處理器任務(wù)調(diào)度算法

在異構(gòu)多核處理器條件下,Min-Min算法調(diào)度性能較好但在系統(tǒng)實(shí)時(shí)響應(yīng)方面存在不足。最小空閑時(shí)間優(yōu)先調(diào)度算法( LSF)、最早截止時(shí)間優(yōu)先調(diào)度算法(EDF)和最大價(jià)值優(yōu)先調(diào)度算法(HVF)雖然在系統(tǒng)
2018-02-07 11:07:431

基于組合指派編碼模型的節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法

針對(duì)感知半徑異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中的節(jié)點(diǎn)調(diào)度問(wèn)題,提出了一種基于組合指派編碼模型的分布式節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法。首先確定最大可能的組個(gè)數(shù);然后基于兩跳簇概念進(jìn)行分布式分簇;最后對(duì)每個(gè)簇中的節(jié)點(diǎn)采用組合
2018-02-09 14:59:190

煉鋼連鑄重調(diào)度算法

針對(duì)轉(zhuǎn)爐出鋼延遲的煉鋼連鑄重調(diào)度問(wèn)題,以開(kāi)工時(shí)間、加工時(shí)間以及加工機(jī)器的差異度和同一爐次相鄰設(shè)備間的等待時(shí)間的差異化最小為目標(biāo)建立了動(dòng)態(tài)約束滿足模型,提出了基于約束滿足和斷澆修復(fù)的重調(diào)度算法。算法
2018-02-27 16:28:540

異構(gòu)系統(tǒng)多副本容錯(cuò)調(diào)度算法

針對(duì)異構(gòu)系統(tǒng)中基于多副本機(jī)制的容錯(cuò)調(diào)度方法忽略調(diào)度make span、任務(wù)問(wèn)依賴與系統(tǒng)鏈路失效及嚴(yán)格調(diào)度方式調(diào)度makespan較長(zhǎng)問(wèn)題,首先提出通用調(diào)度方式下同時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)和鏈路失效的可靠性計(jì)算方法
2018-03-13 10:56:150

從零開(kāi)始入門(mén) K8s | 調(diào)度器的調(diào)度流程和算法介紹

Kubernetes 作為當(dāng)下最流行的容器自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái),以聲明式實(shí)現(xiàn)了靈活的容器編排,本文以 v1.16 版本為基礎(chǔ)詳細(xì)介紹了 K8s 的基本調(diào)度框架、流程,以及主要的過(guò)濾器、Score 算法實(shí)現(xiàn)
2020-03-09 17:04:47934

實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的調(diào)度算法_實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的主要目標(biāo)

進(jìn)入該隊(duì)列的作業(yè),將它們調(diào)入內(nèi)存,為它們分配資源、創(chuàng)建進(jìn)程,然后放入就緒隊(duì)列。在進(jìn)程調(diào)度中采用FCFS算法時(shí),則每次調(diào)度是從就緒隊(duì)列中選擇一個(gè)最先進(jìn)入該隊(duì)列的進(jìn)程,為之分配處理機(jī),使之投入運(yùn)行。該進(jìn)程一直運(yùn)行到完成或發(fā)生某事件而阻塞后才放棄處理機(jī)。
2020-09-01 16:55:193121

電梯調(diào)度算法有哪些?

性的特征,它是一種最簡(jiǎn)單的電梯調(diào)度算法。 它根據(jù)乘客請(qǐng)求乘坐電梯的先后次序進(jìn)行調(diào)度。此算法的優(yōu)點(diǎn)是公平、簡(jiǎn)單,且每個(gè)乘客的請(qǐng)求都能依次地得到處理,不會(huì)出現(xiàn)某一乘客的請(qǐng)求長(zhǎng)期得不到滿足的情況[12]。 這種方法在載荷較輕松的環(huán)境下,性能尚可接受,但是在載荷較大的情況下,這種
2020-12-31 11:29:475035

EDA多任務(wù)流調(diào)度算法實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

和剩余完成時(shí)間確定任務(wù)優(yōu)先級(jí),保證多個(gè)任務(wù)流中任務(wù)的公平調(diào)度,同時(shí)將 license數(shù)量及其類(lèi)型作為處理器選擇的依據(jù),滿足EDA多任務(wù)流的調(diào)度需求。仿真結(jié)果表明,與經(jīng)典 Fairness算法相比,L- Fairness算法的平均資源利用率提高6.7%,不公平度和平均完成時(shí)間分別降低46.2
2021-03-10 15:59:305

云環(huán)境下HEDSM工作流調(diào)度策略綜述

針對(duì)傳統(tǒng)算法處理云環(huán)境中任務(wù)調(diào)度時(shí)出現(xiàn)的尋優(yōu)性能差以及尋優(yōu)方案不能滿足用戶多樣性需求的問(wèn)題,在考慮任務(wù)完成時(shí)間、完成成本以及資源閑置率3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的情況下,文中通過(guò)模擬啟發(fā)弌算法調(diào)度過(guò)程(初始化
2021-05-29 15:39:326

什么是調(diào)度?為什么要調(diào)度?

什么是調(diào)度?按照某種調(diào)度算法,從進(jìn)程的ready隊(duì)列中選擇進(jìn)程給CPU。
2021-06-15 15:18:057796

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述
2021-06-21 15:15:1613

什么是調(diào)度?如何進(jìn)行調(diào)度?

進(jìn)程調(diào)度是操作系統(tǒng)最重要的內(nèi)容之一,也是學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。關(guān)于進(jìn)程調(diào)度,我們首先就會(huì)問(wèn)出一些問(wèn)題,什么是進(jìn)程調(diào)度,為什么要進(jìn)程調(diào)度,如何進(jìn)行調(diào)度。下面我們用一幅圖把這些問(wèn)題關(guān)聯(lián)起來(lái):
2022-08-05 09:04:228398

從裸機(jī)調(diào)度過(guò)渡到RTOS的7個(gè)小技巧

實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)已經(jīng)成為許多嵌入式系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件,從裸機(jī)調(diào)度過(guò)渡到RTOS可能是一件棘手的事情。這里有七個(gè)小技巧可以幫助嵌入式開(kāi)發(fā)人員更輕松地完成過(guò)渡。
2022-11-29 11:09:53832

什么是指令調(diào)度(上)

指令調(diào)度是指對(duì)程序塊或過(guò)程中的操作進(jìn)行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)^[1]^。指令調(diào)度的目的就是通過(guò)重排指令,提高指令級(jí)并行性,使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運(yùn)行。指令調(diào)度優(yōu)化的一個(gè)必要前提就是CPU硬件支持指令并行,否則,指令調(diào)度是毫無(wú)意義的。
2023-02-02 09:36:132200

什么是指令調(diào)度(下)

指令調(diào)度是指對(duì)程序塊或過(guò)程中的操作進(jìn)行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)[1]。指令調(diào)度的目的就是通過(guò)重排指令,提高指令級(jí)并行性,使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運(yùn)行。指令調(diào)度優(yōu)化的一個(gè)必要前提就是CPU硬件支持指令并行,否則,指令調(diào)度是毫無(wú)意義的。
2023-02-02 09:36:45797

智能調(diào)度模式是什么 智能調(diào)度的優(yōu)缺點(diǎn)

智能調(diào)度模式是一種通過(guò)先進(jìn)的信息技術(shù)和智能算法實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)智能化調(diào)度的方式。智能調(diào)度模式可以是中央調(diào)度模式,區(qū)域調(diào)度模式,分布式調(diào)度模式等。   1. 中央調(diào)度模式:   中央調(diào)度模式
2023-04-11 15:35:152688

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