动态调度
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Flink基于Task的流处理动态调度方案
以Flink的task 为中心的流设计,思路挺新鲜,适合你想更细粒度掌控任务执行逻辑的时候用。文件名看着有点长,但内容不啰嗦,讲得还挺清楚。任务粒度的调度、资源动态调整、状态恢复这些点都有涉及,适合对性能敏感、业务复杂的场景。之前做大数据时,常遇到整体拓扑太重、不好拆的问题,这个文档里的方案就比较灵活。结合了像StreamGraph和检查点机制这些底层特性,能让任务更高效,调优空间也大。对比了下同类方案,像是Storm、Spark那种以算子为核心的方式,这种以task为中心的方式,更贴近资源调度和实际运行单元,嗯,挺有意思的一个切入点。另外推荐几个配套资源,像《Flink 入门指南》、《Str
flink
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2025-06-13
数据挖掘在半导体制造系统动态调度中的应用方法
随着技术的进步,数据挖掘已经开始在半导体制造系统的动态调度中发挥重要作用。
数据挖掘
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2024-08-08
基于CVaR的合作型Stackelberg博弈微网动态定价与优化调度MATLAB实现
基于条件风险价值的合作型 Stackelberg 博弈的微网调度方案,思路还挺新鲜的。上层是零售商动态定价,下层是产消者能量优化,两边都能顾上,还挺讲究。用了CVaR来考虑风险,现实场景也能靠得住。KKT 变换之后整个模型简化成单层,求解速度提升不少,代码写得也蛮清楚的,注释走心。
零售商动态定价的leader-follower结构挺经典,跟Stackelberg 博弈搭一起,适合做微网里的分布式调度研究。你要是搞能源管理的,尤其熟点MATLAB,那这个模型蛮适合拿来改一改就能上项目。像纳什谈判分配那块,也能参考别的场景。
代码风格偏工程化,一看就是给实际系统准备的。用CVaR规避不确定性,尤
kafka
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2025-06-16
DolphinScheduler 助力海豚企业调度
DolphinScheduler,是一款国产开源分布式任务调度系统,凭借其灵活易用、性能卓越、生态丰富的特性,已成为众多企业的调度首选。
与海豚企业合作后,DolphinScheduler 优势得到充分发挥,助力海豚企业提升调度效率,降低运维成本,为海豚企业带来显著收益。
Hive
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2024-05-12
Oozie 4.1调度框架源码
Oozie 4.1 版本的源码包,真挺适合想深入研究 Hadoop 调度系统的你。不只是看看功能怎么用,直接看源码更过瘾,核心设计思路都藏在里面了。压缩包oozie-branch-4.1.zip就是 Oozie 4.1 的全套源码,结构也比较清晰:Core负责调度逻辑,ServerREST API,ShareLib内置常用工具,Web UI有界面可监控,Clients还能多语言接入。和 Hadoop 2.x 配合得还不错,支持YARN,提交作业也快,监控日志也更细。像是决策节点、并行任务这种复杂控制也能搞定,灵活性挺高。如果你在用 Kerberos,这一版也能支持认证了。源码的好处嘛——你懂的
Hadoop
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2025-06-17
生产调度问题-遗传算法在调度优化中的应用
(3)生产调度问题在很多情况下,采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精确求解。在现实生产中,多采用一些经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具,在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。
Matlab
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2024-11-05
基于P2P交易和CVaR风险管理的微网动态定价与调度策略MATLAB实现
这个基于CVaR 风险管理的微网动态定价与调度策略实现,适合电力系统研究人员和 MATLAB 开发者。它采用了主从博弈模型,构建了零售商和产消者之间的博弈与合作,P2P 交易逻辑。通过蒙特卡洛模拟和 K-means 聚类优化计算复杂度,代码结构清晰且易于扩展。如果你需要研究微网内的交易机制和风险管理,这段代码应该挺适合你。尤其是在多层次博弈和 P2P 交易时,给出了实用的实现思路和细节。要是你对MATLAB有一定基础,这段代码会你深入理解微网调度和定价策略的实现方法。其实,代码注释详细,修改和扩展也都蛮方便的,值得一试!
PostgreSQL
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2025-06-16
调度任务显示失败问题修复
已修复显示失败问题,任务状态准确显示。
Hadoop
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2024-05-01
经济调度优化算法MATLAB实现
在MATLAB中,采用粒子群算法(PSO)和嵌套粒子群算法(Nested PSO)对经济调度进行了优化。代码结构清晰,注释详细。
算法与数据结构
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2024-07-15
quartz作业调度框架简介
Quartz是一款开源的作业调度框架,允许开发者在Java应用程序中定义、安排和执行复杂的任务。该压缩包可能包含用于在SQL Server数据库中创建Quartz作业调度库的相关脚本和配置文件。创建Quartz数据库的过程包括获取、修改并执行建库脚本,然后配置Quartz以连接到新创建的数据库,并定义作业和触发器。启动调度器后,Quartz开始监视和执行预定的任务。
SQLServer
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2024-08-17