关键词：（是总结，后面一一介绍） 无圈图：有向图中没有回路的图形； slack timelast completion time - earliset completion time; 关键活动（critical activity）：the activi…

1. 最早截止时间优先EDF（Earliest DeadlineFirst）算法是非常著名的实时调度算法之一。在每一个新的就绪状态，调度器都是从那些已就绪但还没有完全处理完毕的任务中选择最早截止时间的任务，并将执行该任务所需的资源分配给它。在有新任务到来时，调度器必须立即计算EDF，排出…

引用@PowerQuery的例子并给予个人理解 X1= SUMX(FILTER(Data,Data[订单日期]>EARLIER(Data[订单日期])),[金额])---WRONG X2=CALCULATE(SUM(Data[金额]),FILTER(Data,SUMX(FILTER(Data,Data[订单日期]>EARLIER(Data[订单日期])),[金额])))---RIGHT X1报错原因：表被扫…

auto.offset.reset设置为earliest spring:kafka:bootstrap-servers: 192.168.?.x:9092 consumer:auto-offset-reset: earliest enable-auto-commit: false假设开始已经有一个消费者组：hdGroup1，已经提交了offset，情况如下： 接…

文章目录 官方说明参数解读CodePOM依赖配置文件生产者消费者单元测试测试earliestlatest(默认）noneexception 源码地址 官方说明 https://kafka.apache.org/documentation/ 选择对应的版本，我这里选的是 2.4.X https://kafka.apache.org/24/documenta…

《操作系统》实验报告二 Shell及系统调用 一、 实验内容 巩固操作系统的进程调度机制和策略 熟悉MINIX系统调用和MINIX调度器的实现 二、实验要求 在MINIX3中实现Earliest-Deadline-First近似实时调度功能： 提供设置进程执行期限的系统调度chrt (long deadline…

一、c11部分新特性 智能指针 智能指针作用： C程序设计中使用堆内存是非常频繁的操作，使用普通指针容易造成内存泄漏、二次释放等问题。C11中引入了智能指针的概念。智能指针就是帮我们C程序员管理动态分配的内存的，它会帮助我们自动释放ne…

C11常用特性总结 1、关键字及新语法 C11相比C98增加了许多关键字及新的语法特性，很多人觉得这些语法可有可无，没有新特性也可以用传统C去实现。 也许吧，但个人对待新技术总是抱着渴望而热衷的态度对待，也许正如很多人所想&#…

类型转换 C类型转换分为显式类型转换和隐式类型转换 ，隐式类型转换由编译器自动完成，这里只讨论显式类型转换。 旧式风格的类型转换 type(expr); // 函数形式的强制类型转换 (type)expr; // C语言风格的强制类型转换现代C风格的类型转换 cast-name&l…

Apple LLVM4.0已经支持了C11标准中的关键特性——泛型机制。尽管C11中的泛型机制比起C的来要显得简陋不少，但是在做库的时候仍然十分管用。 下面我们就来看一下C11标准中的泛型表达式。 C11中的泛型机制由关键字_Generic引出，其语法形式为： _…

本文使用clions这款IDE，从https://github.com/google/googletest/tree/main/googletest下载googletest，放在clions文件中，包含头文件: #include "gtest/gtest.h" 以下全是基于googletest所做的单元测试，如果对于google…

目录 一、统一的列表初始化 1、｛｝初始化 基本类型的初始化 类对象的初始化 自定义类型及构造函数 复合类型和聚合体 2、std::initializer_list 3、模拟实现vector花括号操作 二、声明 1、自动类型推断 - auto 2、类型推导关键字 - decltype …

C11部分新特性 1.类型推导1.1 auto1.1.1 auto的基本使用1.1.2 auto的推导规则1.1.3 auto的限制 1.2 decltype 2.nullptr-指针空值3.基于范围的for循环4.typedef与using4.1typedef的语法和使用场景4.2 using的语法与使用场景 5.新增容器5.1 std::array5.2 std::forward_list5.3 …

Python实现： import sympy import numpy as npdef twoloop(s, y, rho, gk):n len(s) #向量序列的长度if n > 1 and type(gk)np.matrix:#h0是标量，而非矩阵h0 float((s[-1].T*y[-1])/(y[-1].T*y[-1]))elif n >1:h0 (s[-1]*y[-1])/(y[-1]*y[-1])…

一、BFGS算法 BFGS算法的校正公式： 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换，得到 令 ，则得到： 二、BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中。每次都要存储近似Hesse矩阵 ，在高维数据时，存储 浪费非常多的存储空…

参考 大规模优化算法 - LBFGS算法 上面文献的CSDN转载版 因为在CRF的学习中需要用到LBFGS算法，所以就学习下。 L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中，具备牛顿法收敛速度快的特点，但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵，因此节省…

什么是拟牛顿法？ 拟牛顿法是在牛顿法的基础上引入了Hessian矩阵的近似矩阵，避免每次迭代都计算Hessian矩阵的逆，它的收敛速度介于梯度下降法和牛顿法之间。拟牛顿法跟牛顿法一样，也是不能处理太大规模的数据，因为计算…

拟牛顿法 一、牛顿法 1.1 基本介绍 牛顿法属于利用一阶和二阶导数的无约束目标最优化方法。基本思想是，在每一次迭代中，以牛顿方向为搜索方向进行更新。牛顿法对目标的可导性更严格，要求二阶可导，有Hesse矩阵求逆的计算复杂的缺…

BFGS 算法是拟牛顿算法的一种。我们知道不管是梯度下降、共轭梯度、还是牛顿法，我们都要解决两个问题，一个是下降方向，一个是搜索步长。搜索步长我们一般采取的方法是用满足wolf 条件的线搜索。 本节我们主要介绍BFGS 算法。对于这个算法。我们首先需要知道的是它是一个秩为…

算法概述 在每次迭代开始时，给出当前迭代，函数值，梯度和一个正定的有限内存近似。这使得我们可以形成在处的二次模型， (2.1) 该算法在边界下近似最小化。