瓦尔达 Varda(瓦尔达),中土世界最美的维拉,繁星的缔造者。 Varda引擎将做为区块链网络-星辰之海的动力之源泉,同时也将为区块链世界注入新的血液。 瓦尔达(Varda)是最美丽的中土Valar,是恒星的创造者。 Varda引擎是恒星的动力之源,同时,它将为区块链世界注入新的血液。 文件 待办事项清单 对等网络 DAG演示网络 制定规则为DAG网络添加星星 写共识 佣金 佣金提交编号 添加初始化并确认功能 允许同伴阻止星的六个确认 注意: 地址的星号应互相包含
2024-04-29 17:10:13 94KB peer-to-peer blockchain cryptocurrency dagger2
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DAG任务调度是当前研究的热点,DAG任务模型中任务的调度顺序一方面会影响用户服务满意质量,另一方面也会影响云服务资源的利用率,高效的任务调度算法能够使多核处理器的资源分配和并行计算能力更强.表调度算法HEFT算法以及CPOP算法在相关任务调度中存在效率较低等问题.本文基于HEFT算法和CPOP算法,提出了一种相关任务调度模型和相关任务调度算法IHEFT算法,对任务排序和任务调度两个方面进行改进.任务排序阶段,以任务的方差以及平均通信代价作为排序的依据;任务调度阶段,对满足任务复制条件的结点进行任务复制.实验证明,IHEFT算法在任务调度跨度、任务调度平均等待时间以及平均Slack值方面均优于HEFT算法和CPOP算法.
2023-04-18 17:09:54 1.63MB 处理器内核 DAG 任务调度 跨度
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有向无环图的并行DFS 根据, 是DFS遍历的并行算法的C ++实现。 该算法下的思想克服了基于DFS的标准标记方法的并行实现问题。 这是因为DFS在边缘访问和某些全局变量的使用方面要求严格的顺序,这在需要并行处理时代表了很大的局限性。 该算法为有向无环图(DAG)的DFS遍历提供了不超过3次BFS访问的有效解决方案,从而可以找到DAG节点之间的前序,后序和父级关系。 BFS的首次访问旨在将DAG转换为DT(图B); 下次访问是在DT上完成的,它的作用是为每个节点找到子树的大小,子树的大小定义为可从其到达的节点数加上自身(图C); 进行第三次访问时,可以获取根据DFS访问顺序先前应访问的节点,查看当前节点的先前同级和父级先前同级的子树大小(图D)。 从先前计算出的值开始,我们获得后顺序和前顺序(在此实现中未计算后顺序,但是只需对代码进行很小的更改即可轻松完成)(图E)。 请注意
2023-04-07 18:52:11 71KB cpp graph async parallel-computing
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g 有向无环图(DAG)的实现。 该实现是快速且线程安全的。 它可以防止添加循环或重复,从而始终保持有效的DAG。 该实现缓存后代和祖先,以加快后续调用的速度。 快速开始 跑步: package main import ( "fmt" "github.com/heimdalr/dag" ) func main () { // initialize a new graph d := NewDAG () // init three vertices v1 , _ := d . AddVertex ( 1 ) v2 , _ := d . AddVertex ( 2 ) v3 , _ := d . AddVertex ( struct { a string ; b string }{ a : "foo" , b : "bar" }) // add the above ve
2023-02-25 09:29:04 18KB golang dag directed-acyclic-graph golang-module
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近年来,有许多使用服务质量(QoS)参数执行工作流应用程序的调度算法。 在本文中,我们考虑到异构资源的时间和成本约束,改进了调度工作流算法,该算法称为使用子截止时间调度(BDSD)约束的BudgetDeadline。 有了用户所需的截止日期和预算约束,我们使用BDSD算法来找到满足这两个约束的调度。 我们使用规划成功率(PSR)来展示算法的有效性。 在模拟实验中,我们使用随机工作流应用程序和实际工作流应用程序进行实验。 仿真结果表明,与其他算法相比,我们的BDSD算法在任务和处理器上具有较高的PSR和较低的时间复杂度(2)。
2023-02-15 22:45:16 197KB DAG scheduling workflow planning
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贝岭的matlab的代码 dag belle petite description
2023-01-23 16:50:46 34KB 系统开源
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采用的方法是图的经典数据结构,若是有向无环图DAG则输出一个拓扑排序。若不是DAG则输出其中的一个环。
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一、LiteFlow是做什么的 liteflow是一个基于任务版本来实现的分布式任务流调度系统 1.实现任务在任务流间共享 2.任务/任务流的可视化配置 3.一键修复任务/任务流修复提高数据修复效率 4.动态表单+容器机制,提供一个可扩展性比较强的执行引擎 5.执行者可以运行任何类型的任务,shell、python 二、LiteFlow项目介绍 1.项目主要分为控制台和执行引擎 1) 主要用来配置以及调度任务 2) 执行引擎(EXECUTOR) 依托容器->插件->任务实现 容器分为同步容器和异步容器 三、相关知识 1. 2. 3. 4. 5.项目部署相关 相关项目 dubbo azkaban
2022-09-05 14:11:08 5.71MB workflow scheduling bigdata dag
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airflow触发器可以一个dag中同时触发一个或者多个子dag,也可在子触发了的dag中在触发一个或者多个dag
2022-08-11 14:32:58 55KB airflow dag 大数据 流数据
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final为最终代码,其他为测试代码,有向无环图进行拓扑排序若不是DAG则输出圈
2022-06-26 11:30:53 2.09MB DAG
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