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编译原理及实践
- 目 录 译者序 前言 第1章 概论 1 1.1 为什么要用编译器 2 1.2 与编译器相关的程序 3 1.3 翻译步骤 5 1.4 编译器中的主要数据结构 8 1.5 编译器结构中的其他问题 10 1.6 &
200482712133053
- 进程调度算法：采用最高优先数优先的调度算法，即把处理机分配给优先数最高的进程。 每个进程由一个进程控制块（PCB）表示。进程控制块可以包含如下信息：进程名、优先数、需要运行的时间、已占用的CPU时间、进程状态等等。 进程的优先数及所需要运行的时间可以事先人为地指定（也可由随机数产生）。 进程的运行时间以时间片为单位进行计算。 每个进程的状态可以是就绪W（Wait），运行R（Run），或完成F（Finish）三种状态之一。 -process Scheduling Algorithm : The
newscope
- 这是基于dsp的交流电机调速软件。编程环境是ccs2000，算法用的是spwm方法，用的是c语言和汇编混编，程序里有注释。*.h和*.cmd文件是头文件和内存分配文件-this is the program of the alternating-current machine speed control based on dsp.the progran enviroment is ccs2000,the arithmetic is the spwm,it is programmed with c
buddy
- 伙伴系统虚拟分配和回收内存方法，buddy算法-A method about partner systems distribute and recycle memory visually
os_changeable_partition
- 采用可变分区存储管理并且 采用首次适应算法实现存储器分配与回收-using variable memory management and FFA agrithment implement the memory allocate and reclaim.
xinchengxu
- 包括GRAY码，工作分配问题，会场安排，石子，行数字三角形，最长递增子序列和最小重量机器算法。利用动态规划、回溯法和贪心法-including GRAY code, work assignment, venue arrangements, gravel, and digital triangle, the longest sequences and increase the minimum weight machine algorithm. Using dynamic programming,
实验一 进程、线程的控制
- 设计一个有 N个进程共行的进程调度程序。 进程调度算法：采用最高优先数优先的调度算法（即把处理机分配给优先数最高的进程）和时间片轮转调度算法。 每个进程由一个进程控制块（ PCB）表示。进程控制块可以包含如下信息：进程名、优先数、到达时间、需要运行时间、已用CPU时间、进程状态等等。 -design is a process of a total of N line in the process scheduler. Process Scheduling Algorithm : T
zy1
- 一．算法介绍: **数据结构: 1.可利用资源向量Available 2.最大需求矩阵Max 3.分配矩阵Allocation 4.需求矩阵Need **功能介绍: 模拟实现Dijkstra的银行家算法以避免死锁的出现.分两部分组成: 第一部分:银行家算法(扫描) 1．如果Request<=Need,则转向2 否则,出错 2．如果Request<=Available,则转向3,否则等待 3．系统试探分配请求的资源给进程 4．系统执行安
OS进程调度模拟
- 1、按优先权调度算法，实现处理器调度。 2、主存储器空间的分配和回收 在可变分区管理方式下，采用最先适应算法实现主存空间的分配和回收。-1, priority scheduling algorithm to achieve processor scheduling. 2, the main memory space allocation and recovery of the variable area management, using the first algorithm to a
校园卡管理系统
- 问题描述（单资源） Dijkstra(1965)年提出了一种能够避免死锁的调度方法，称为银行家算法。它的模型基于一个小城镇的银行家，描述如下：假定一个银行家拥有资金，数量为Ё，被N个可户共享。银行家对可户提出下列约束条件： Ⅰ.每个客户必须预先说明自己所要求的最大资金量； Ⅱ.每个客户每次提出部分资金量申请和获得分配； Ⅲ.如果银行家满足了客户对资金的最大需求量，那么，客户在资金运作后，应在有限时间内全部归还银行。-problem descr iption (single-res
pengli
- 算法分析 在系统初始化的时候给定最大需求数组Available[50]，已分配数组Allocation[100][50],最大需求数组Max[100][50]，用户手动输入进程数目，资源数目，最大资源量，已分配资源量，最大需求量； -analysis algorithm in the system initialization time to set the maximum demand Available array [50], has been allocated array All
penglishuoming
- 算法分析 在系统初始化的时候给定最大需求数组Available[50]，已分配数组Allocation[100][50],最大需求数组Max[100][50]，用户手动输入进程数目，资源数目，最大资源量，已分配资源量，最大需求量； -analysis algorithm in the system initialization time to set the maximum demand Available array [50], has been allocated array All
mimo功率优化
- MIMO系统的功率优化问题，通过SVD分解和注水算法，可以实现不同发送天线上的功率分配。-MIMO system power optimization problem, and through the decomposition of water injection SVD algorithm can achieve different this antenna on the power distribution.
银行家法
- 一、实验目的： 熟悉银行家算法，理解系统产生死锁的原因及避免死锁的方法,加深记意。 二、实验要求： 用高级语言编写和调试一个描述银行家算法的程序。 三、实验内容： 1、 设计一个结构体，用于描述每个进程对资源的要求分配情况。包括：进程名——name[5]，要求资源数目——command[m]（m类资源），还需要资源数目——need[m]，已分配资源数目——allo[m]。 2、 编写三个算法，分别用以完成：①申请资源； ②显示资源；③释放资源。（动态完成）-an ex
存储管理源代码
- 分区式存储管理源代码 一、可变分区存储管理的基本策略 1)不预先划分几个固定分区，分区的建立是在作业的处理过程中进行的，各分区的大小由作业的空间需求量决定。 2)采用指针方式将各个空闲分区链接而成的链表，用以记录主存分配现状。 3)分配与回收算法按空闲分区链接方式的不同分类，有最佳、最坏、首次和下次适应四种算法。 二、程序模拟的设计 1、基本思想 采用事件驱动模型。事件有： 1)申请主存事件，表示一个作业创建时提出的主存资源要求； 2)释放主存事件，表示一个作
Ant Colony Algorithm(UpdatePerSecond)
- 无人机进行任务分配采用的是蚁群算法，原作者位于github(The drone uses the ant colony algorithm for task allocation. The original author is located on)
MyGA-master
- 将节点按内存情况排序 将任务按内存需求情况排序 规则：将内存需求最小的节点先行分配在内存剩余最多的节点上(Sort nodes by memory and tasks by memory requirements Rule: the node with the least memory requirement is allocated to the node with the most remaining memory)
微电网容量优化
- 用蒙特卡洛算法模拟风机及光伏出力，并用粒子群算法加以分配优化。(Monte Carlo algorithm is used to simulate the output of wind turbine and photovoltaic, and particle swarm optimization algorithm is used to optimize the distribution.)
注水算法
- 注水算法，可以高效的分配资源，可以和机器学习共同使用，效果很棒帮
DDLO算法
- 本文研究了移动边缘计算 (MEC) 网络，其中多个无线设备 (WD) 选择将其计算任务卸载到边缘服务器。为了节约能源并保持 WD 的服务质量，联合卸载决策和带宽分配的优化被表述为混合整数规划问题。然而，该问题在计算上受到维数灾难的限制，无法通过通用优化工具以有效和高效的方式解决，尤其是对于大规模 WD。在本文中，我们为 MEC 网络提出了一种基于分布式深度学习的卸载 (DDLO) 算法，其中使用多个并行 DNN 来生成卸载决策。我们采用共享重放内存来存储新生成的卸载决策，这些决策进一步训练和改进