首先理解云计算里,资源调度的含义: 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文,发现很多情况下这两者的意义是相同的,不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧,任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情: 用户有n个计算任务(Task),{t1,t2,t3,...tm},将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机,Virtual Machine)上,用这m个资源来计算这n个任务(注意,一般n>m,且很多时候n>>m),直到所有任务都计算完成.如何分配使得这n个任务的总的计算时间最少

年份:2017 摘要: 由于工作负载分配不均,一些服务器变得过载,而另一些服务器仍处于欠载状态. 为了实现负载平衡,需要从过度使用的节点迁移一些虚拟机. 但是与此不同的是,本文提出了一种负载预测算法,该算法将根据系统的当前以及将来的工作量来决定是否迁移. 因此,一旦声明节点过载,我们提出的技术就不会立即启动虚拟机迁移. 我们的算法已在CloudSim中进行了仿真,并将其性能与现有的基准算法进行了比较. 结果证明,所提出的技术不仅使数据中心更节能,而且更有效地平衡了工作量. 介绍 当前的大多数研究

本文主要介绍一下我在使用CloudSim时翻译.整理和理解的一些信息,以及我的使用经验,希望能对有需要的朋友们有所帮助~1.我翻译和理解的一些信息:    2009年4月8日,澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出云计算仿真软件,称为CloudSim.它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库,可在Windows和Linux系统上跨平台运行,CloudSim继承了GridSim的编程模型,支持云计算的研究和开发,并提供了以下新的特点: (1)支持大型云计算的基础设施的建

一·云计算的介绍 云计算仿真软件,称为CloudSim.它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库,可在Windows和Linux系统上跨平台运行,CloudSim继承了GridSim的编程模型,支持云计算的研究和开发,并提供了以下新的特点: (1)支持大型云计算的基础设施的建模与仿真:(2)一个自足的支持数据中心.服务代理人.调度和分配策略的平台.其中CloudSim 独特功能有:一是提供虚拟化引擎,旨在数据中心节点上帮助建立和管理多重的.独立的.协同的的虚拟化服务:二是在对虚拟化服务分

现在基本成功了.所以将这个过程尽量详细的,准确的分享出来,以供大家的需要.       一.Jdk,Eclipse的安装与配置. 本人下载的jdk版本是1.8,jdk的相关配置网上有很多,我就不赘述了. 二.cloudsim的下载.安装与配置. (1)下载cloudsim 这是我自己分享的CloudSim 下载地址 已经包含所有需要的东西了. http://download.csdn.net/detail/wenjieyatou/9682001 我同时贴出Google的下载地址:http://c

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

CloudSim是由澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出的云计算仿真软件. CloudSim是做什么的呢?可以简单理解为一个帮助研究.开发.测试的工具,如虚拟机资源分配算法.节能算法等, 它比真实的云环境有很多优势, 加快了算法设计与测试的速度 ,并且降低了开发成本. CloudSim是一个云模拟器: 模拟对象:云系统组件.其中的行为 作用:一个研究.开发.测试的工具 前身:GridSim.SimGrid OptorSim.GangSim CloudSim是在以上基础上开发

关于A*算法网上介绍的有很多,我只是看了之后对这个算法用c写了一下,并测试无误后上传以分享一下,欢迎指正!下面是我找的一个介绍,并主要根据这个实现的. 寻路算法不止 A* 这一种, 还有递归, 非递归, 广度优先, 深度优先, 使用堆栈等等, 有兴趣的可以研究研究~~ 简易地图 如图所示简易地图, 其中绿色方块的是起点 (用 A 表示), 中间蓝色的是障碍物, 红色的方块 (用 B 表示) 是目的地. 为了可以用一个二维数组来表示地图, 我们将地图划分成一个个的小方块. 二维数组在游戏中的应用是

CloudSim CloudSim是墨尔本大学云计算和分布式系统实验室推出的云计算模拟软件.它可以使研究者规避实际部署的诸多不便(比如说资金缺乏等因素),在单机上即可实现对大规模云集群的模拟和相应算法的测试.好了,闲话少说.下面,我将分节对CloudSim的使用和学习心得进行一个简单的介绍. CloudSim入门 下面介绍的例子以cloudSim中的示例程序为主,cloudSim版本为3.0.3. 1. 重点介绍的几个基础类: Cloudlet 对应的是云端的应用 Vm 对应的是虚拟机,封装了虚

Description 墨墨购买了一套N支彩色画笔(其中有些颜色可能相同),摆成一排,你需要回答墨墨的提问.墨墨会像你发布如下指令: 1. Q L R代表询问你从第L支画笔到第R支画笔中共有几种不同颜色的画笔. 2. R P Col 把第P支画笔替换为颜色Col.为了满足墨墨的要求,你知道你需要干什么了吗? Input 第1行两个整数N,M,分别代表初始画笔的数量以及墨墨会做的事情的个数.第2行N个整数,分别代表初始画笔排中第i支画笔的颜色.第3行到第2+M行,每行分别代表墨墨会做的一件事情,格

背景 最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

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