目录相关背景和问题解决思路分析资源调度优化实践资源冗余申请黑名单机制故障节点感知策略异常节点处理机制规避慢节点场景其他优化后续规划相关背景和问题在计算规模方面，目前我们有7w多作业，部署在1.7w台机器上，高峰期流量达到每秒9亿条。在部署方式上，目前我们主要还是在Yarn上使用Session模式部署作业。大量的作业和机器也带来很多资源相关的问题，我们把问题分成两类。一类是硬件问题，比如磁盘故障、机器宕机、内存故障导致的机器卡顿等等。另一类是软件问题，包括磁盘IO被打满、作业间相互竞争影响等等。这两类问题，都会影响作业的部署和运行。对于作业部署，最典型的问题就是，资源被调度到宕机节点，导致资源不
目录一、选择题（共5道）1、（4.0分）下列选项中，哪一个不是集合中的内置方法？（）2、（4.0分）已知s="hellopython"，则s[1:8]表示的是（）。3、（4.0分）执行print(23/10)语句后，输出的结果是（）。4、（4.0分）下列函数中，哪一个可以生成随机小数？（）5、（4.0分）下列关于列表描述不正确的是（）。二、编程题（共5道）第一题15.0分第二题18.0分第三题20.0分第四题25.0分第五题30.0分一、选择题（共5道）1、（4.0分）下列选项中，哪一个不是集合中的内置方法？（）A.isdisjoint()B.copy()C.string()D.issubse
1）实验平台：正点原子stm32f103战舰开发板V42）平台购买地址：https://detail.tmall.com/item.htm?id=6092947574203）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html#第五十四章音乐播放器实验正点原子战舰STM32F103板载了VS1053B这颗高性能音频编解码芯片，该芯片可以支持wav/mp3/wma/flac/ogg/midi/aac等音频格式的播放，并且支持录音（下一章介绍）。本章，我们将利用战舰STM32F103实现一个简单的音乐播放器（支持wav/mp3
1 单master集群和多master节点集群方案1.1 单Master集群k8s集群是由一组运行k8s的节点组成的，节点可以是物理机、虚拟机或者云服务器。k8s集群中的节点分为两种角色：master和node。master节点：master节点负责控制和管理整个集群，它运行着一些关键的组件，如kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager等。master节点可以有一个或多个，如果有多个master节点，那么它们之间需要通过etcd这个分布式键值存储来保持数据的一致性。node节点：node节点是承载用户应用的工作节点，它运行着一些必
P71文章目录4.1李群与李代数基础4.1.3李代数的定义4.1.4李代数so(3)4.1.5李代数se(3)4.2指数与对数映射4.2.1SO(3)上的指数映射罗德里格斯公式推导4.2.2SE(3)上的指数映射SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系4.3李代数求导与扰动模型4.3.2SO(3)上的李代数求导4.3.3李代数求导4.3.4扰动模型(左乘)【更简单的导数计算模型】4.3.5SE(3)上的李代数求导4.4Sophus应用【Code】4.4.2评估轨迹的误差【Code】4.5相似变换群与李代数习题题1题2题4√题5√题66.2SE(3)伴随性质√题7√题8LaTex
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例 本篇文章主要介绍使用使用序列无约束优化处理约束优化的3种方法：罚函数法（PenaltyMethod）、障碍函数法（BarrierMethod）、拉格朗日松弛法（LagrangianRelaxation）。 二十一、罚函数法（PenaltyMethod） 1、将等式约束转换为二次惩罚项 罚函数法即适应于不等式约束，又适
链式二叉树1、翻转二叉树2、判断两棵树是否相同3、判断二叉树是否是单值二叉树4、对称二叉树5、判断二叉树是否是平衡二叉树6、判断二叉树是否是另一棵二叉树的子树7、二叉树的销毁8、二叉树的深度遍历8.1、前序遍历8.2、中序遍历8.3、后序遍历9、二叉树的构造和遍历总结1、翻转二叉树如何翻转一颗二叉树？首先我们可以先观察一下翻转前后的变化。如下图。画图分析通过观察，可以发现：翻转后，根的左右子树的位置交换了；根的孩子的左右子树的位置也交换了；根的孩子的孩子的左右子树的位置也交换了…思路：1、翻转左子树2、翻转右子树3、交换左右子树位置代码实现//翻转二叉树BTNode*invertTree(BT
springboot篇章整体栏目： 【一】springboot整合swagger（超详细【二】springboot整合swagger（自定义）（超详细）【三】springboot整合token（超详细）【四】springboot整合mybatis-plus（超详细）（上）【五】springboot整合mybatis-plus（超详细）（下）【六】springboot整合自定义全局异常处理【七】springboot整合redis（超详细）【八】springboot整合AOP实现日志操作（超详细）【九】springboot整合定时任务（超详细）【十】springboot整合redis实现启动服
上一课：【小黑嵌入式系统第十三课】PSoC5LP第二个实验——中断控制实验前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：人工智能文章目录1信号量1.1简介1.2任务间同步1.3ISR与任务同步1.4资源同步例：银行柜台1.5任务信号量2事件标志组2.1简介2.2标志“与”2.3标志“或”2.4同步多个任务1信号量1.1简介在实时多任务系统中，信号量（semaphore）被广泛用于：任务间对共享资源的互斥，但更多地是用于任务和中断服务程序之间的同步、任务之间的同步。N为信号量值，表示发布信号量的次数累计值。信号量用于任务-任务（或任务-ISR）
四元数乘法旋转的本质是旋转的连续应用。当你执行p*q时，可以理解为首先应用四元数p的旋转，然后再应用四元数q的旋转。四元数旋转乘法主要分为全局坐标的旋转和局部坐标的旋转.全局坐标下的旋转：transform.rotation=transform.roation*quaterion可以解析如下: transform.rotation表示应用自身的旋转（也可以理解为将物体从默认旋转应用到transform.rotation），然后应用Quaternion旋转（也可以说是向自己施加quaterion旋转，一个意思），因此结果就是绕本地轴旋转了quaternion.而transform.rotatio
