器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧ 2‑15 所示。 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 结构体 */ type node struct { val int next *node } /* 创建 node 结构体 */ func newNode(val int) *node { return &node{val: val} } /* 函数 */ func function() int { //

器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 2‑15 所示。 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 结构体 */ type node struct { val int next *node } /* 创建 node 结构体 */ func newNode(val int) *node { return &node{val: val} } /* 函数 */ func function() int { //

数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的 4. Lib ⚫ 面向AI开发者和应用开发者, 暴露边云协同AI功能给 应用 Cloud Edge Local Controll er KubeEdge Cloud Node Edge Node 增量训练 管理 数据集管理, 模型管理, 状态同步 协同推理 管理 联邦学习 管理 Local Controller Worker Worker Worker 边侧推理 边侧训练 Model Worker 云侧 推理 Lib 参数 聚合 云侧 训练 Model Global Manager AI任务协调 AI任务管理 模型/数据集管理 Cloud Node Messaging over KubeEdge 终身学习 管理 边云协同AI框架 Sedna架构 Cloud EdgeNode Model Incre- Training hard

试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 2‑15 所示。 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 结构体 */ type node struct { val int next *node } /* 创建 node 结构体 */ func newNode(val int) *node { return &node{val: val} } /* 函数 */ func function() int { //

China  2015  Resource  Scheduling  &  Container  Technology  for  Financial  Service  动态资源管理和容器技术  在金融行业的架构探索和明天  余军  Gopher  China  2015  Gopher  China  2015  关于我  n  Platform  Service   Business  Service  ?  Gopher  China  2015  归根结底是构造一个高效的资源管控模型  Gopher  China  2015  求解之路的探索  n 是否已经存在相关问题域的解?  n 他们是是否解决了我们的问题?  n 我们的研究和探索 它并不保证任务被指派到执行它最快的主机上，而仅关心如何最小化任务完成时间，因而可能导致任务在资源上的 运行时间过长，从而潜在地增加了调度跨度。  ④ Min-Min算法，利用MCT矩阵，首先分别找到能够最短完成该任务的机器及最短完成时间，然后在所有的最短完成 时间中找出最小的最短完成时间对应的任务。Min-Min算法存在着一个很大的缺点，就是算法的资源负载均衡性能 (Load  Balancing)不高。  ⑤

着我们需要在各种 机器上进行测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，输入数据量较小时， 算法 A 的运行时间可能短于算法 B；而输入数据量较大时，测试结果可能相反。因此，为了得到有说服力的 结论，我们需要测试各种规模的输入数据，这样需要占用大量的计算资源。 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率。这种估算方法被称为 如果你对复杂度分析的概念仍感到困惑，无需担心，我们会在后续章节详细介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法所需的时间和空间资源，并使 我们能够对比不同算法之间的效率。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度看，复杂度分析可能不太 适合作为第一章的内容。然而，当我们讨论某个数据结构或算 算法使用的相关空间 2. 复杂度 hello‑algo.com 29 /* 结构体 */ type node struct { val int next *node } /* 创建 node 结构体 */ func newNode(val int) *node { return &node{val: val} } /* 函数 */ func function() int { //

在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 更少；而输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析体现算法运行所需的时间（空间）资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大小 的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧ 栈帧空间和输出数据三部分。 图 2‑15 算法使用的相关空间 /* 结构体 */ type node struct { val int next *node } /* 创建 node 结构体 */ func newNode(val int) *node { return &node{val: val} } /* 函数 */ func function() int { //

所示。 圖 2‑15 演算法使用的相關空間 相關程式碼如下： /* 結構體 */ type node struct { val int next *node } /* 建立 node 結構體 */ func newNode(val int) *node { return &node{val: val} } /* 函式 */ func function() int { // 10000) node := newNode(0) // 迴圈中的變數佔用 O(1) 空間 var c int for i := 0; i < n; i++ { c = 0 } // 迴圈中的函式佔用 O(1) 空間 for i := 0; i < n; i++ { function() } b += 0 c += 0 nums[0] = 0 node.val = 0 spaceLinear(n int) { // 長度為 n 的陣列佔用 O(n) 空間 _ = make([]int, n) // 長度為 n 的串列佔用 O(n) 空間 var nodes []*node for i := 0; i < n; i++ { nodes = append(nodes, newNode(i)) } // 長度為 n 的雜湊表佔用 O(n) 空間 第 2 章 複雜度分析

base 实际创建过程： OpenKruise 是如何实现镜像预热的 第三部分 OpenKruise的运行架构 节点维度预热定义 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: NodeImage metadata: name: node1 spec: images: ubuntu: # image name tags: - tag: latest # [optional] 拉取的重试次数，默认为 3 activeDeadlineSeconds: 1200 # [optional] 整个任务的超时时间，无默认值 # . . . node1 kruise-daemon CRI 集群维度预热定义 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: ImagePullJob metadata: name: parallelism: 10 # [optional] 最大并发拉取的节点梳理, 默认为 1 selector: # [optional] 指定节点的 名字列表 或 标签选择器 (只能设置其中一种) names: - node-1 - node-2 matchLabels: node-type: xxx completionPolicy: type: Always

com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN 用更少的代码，更短的编译时间，创建运行更快的程序，享受更多 的乐趣 对于学习 Go 编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习 资源。本书通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自 身在软件工程、编程语言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类 来进行讲解。 章）。在本书的最后一章（第 21 章），我们会讨论一些在全世界范围内已经将 Go 语言投入实际开发 的公司和组织。本书将会在最后给出一些对 Go 语言爱好者的引用，Go 相关包和工具的参考，以及章节 练习的答案和所有参考资源和文献的清单。 Go 语言有一个被称之为 “没有废物” 的宗旨，就是将一切没有必要的东西都去掉，不能去掉的就无底线 地简化，同时追求最大程度的自动化。他完美地诠释了敏捷编程的 KISS 秘诀：短小精悍！ 的应用，这里有一个单独的邮件列表 google-appengine-go，不 过 2 个邮件列表的讨论内容并不是分得很清楚，都会涉及到相关的话题。go-lang.cat-v.org/ 是 Go 语言 开发社区的资源站，irc.freenode.net 的#go-nuts 是官方的 Go IRC 频道。 @golang 是 Go 语言在 Twitter 的官方帐号，大家一般使用 #golang 作为话题标签。