Anaconda环境下Tensorflow的安装与卸载 一、Anaconda下载与安装 1.下载anaconda 在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。...pypi：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 上交大 pypi：https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn 二、tensorflow的安装与卸载...查看tensorflow包信息及依赖关系 conda info tensorflow 5.安装tensorflow 在自己创建的环境下安装tensorflow pip install tensorflow...__path__ 8.退出tensorflow环境 deactivate 三、 conda命令：环境的创建与删除 Conda命令 1.查看自己配置的环境 conda env list 2.配置一个新的环境...env remove -n 环境名 四、包（第三方库）的安装与卸载 1.查看安装的包 conda list 2.安装包 pip install 包名 3.删除包 conda remove --name
调度优化模型及求解方法 本节针对“云-边-端”计算系统，介绍单一任务的卸载或分配决策、多任务分配及调度、边缘计算环境中的资源约束与和任务优先关系约束、相应的求解方法。... 独立任务卸载/分配 3.1.1 问题与模型 边缘计算旨在减轻网络负载、分担终端计算任务，而独立任务的卸载决策则是基础。...文献[40]在智能网关场景下，根据能量状态、数据类型和通讯频率进行卸载决策，同时介绍了物联网中间件支撑卸载决策的技术手段与常见的任务卸载场景。...文献[15]对QoE建立模糊模型，给出了雾计算环境下最大化QoE的多任务分配方案。...针对边缘计算资源分配和任务调度问题，从任务卸载决策、资源约束下的任务分配、DAG调度与分配的上述综述可见：一些建模工作比较系统，在剖析系统特性的基础上提出了精确方法，但算法复杂性高，占用计算资源多，不适用于大规模问题
可以说 Oracle 数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。...2013 年 6 月 26 日,Oracle 发布了 Oralce 12C，云(cloud)计算设计，12C 引入了 CDB 与 PDB 的新特性。...阶段三：安装数据库 l “cmd”窗口下，键入“dbca”，开始数据库安装阶段 ? l 下一步 ? l “创建数据库”，下一步 ? l “一般用途或事务处理”，下一步 ?...卸载过程 当数据库不想使用，或者有问题时想删除重建，可按以下步骤来操作。 命令行直接使用 dbca 卸载。 ? 当出现如上图时直接选择“下一步”，选择删除数据库。 ? ?...最后，得删除相应得目录和注册表信息，重启计算机。 ? 使用 PL/SQL 工具连接数据库 PL/SQL 安装很简单，由于篇幅原因，这里不再描述了。
目录多层次算力网络及计算卸载系统一、云雾混合多层次算力网络概述二、计算卸载系统三、加权代价函数四、代价感知任务调度问题建模五、总结多层次算力网络及计算卸载系统针对提出的云雾混合多层次算力网络及计算卸载系统...二、计算卸载系统计算卸载系统是多层次算力网络中的关键组成部分，它允许用户将计算任务从本地设备卸载到网络中的其他节点（如云节点、雾节点或边缘节点）上执行。...通过调整权重系数，可以根据具体的应用场景和需求来优化卸载策略，以实现全局最优的性能。四、代价感知任务调度问题建模基于上述加权代价函数，建模了一个代价感知任务调度问题（CATS问题）。...该问题的目标是在满足任务截止时间和资源约束的条件下，找到一种最优的卸载策略，使得加权代价最小化。这通常涉及以下几个方面的决策：任务划分：将复杂的任务划分成多个子任务，以便在不同的节点上并行处理。...通过定义加权代价函数并建模代价感知任务调度问题，可以更加科学地评估和优化卸载策略，提高计算任务的执行效率和资源利用率。
info] 导语: 在先前的文章《从无栈协程到C++异步框架》中，我们探讨了如何将上层的协程调度器与底层的C++17协程实现以及C++20协程实现相结合，从而构建一个在单线程环境下易于使用的异步框架...单线程环境下的 coroutine 我们先来重温一下单线程环境下的一些基本的设计和概念, 在上一篇中, 我们提到了实际业务中一个coroutine的基本表达模式如下: (以C++20为例) 上层的调度器实现基本结构如下图所示...ASIO用作通用的异步调度器的. 2.1.1 隔离式的ASIO使用 游戏引擎中一般会涉及到多个线程之间的任务调度, 下图是CE框架层中的asio::io_context与线程的关系和分组: JobSystem...: - kLogicJob - 主线程(逻辑线程)执行任务 - kWorkJob - Work Thread线程池执行任务(多个), 一般是计算量可控的小任务 - kSlowJob...多线程环境下协程实现面临的挑战 CE 底层实现了类似上文 ASIO lambda post 的机制, 并进一步提供了对异步任务的 DAG 支持.
人工智能则是赋予计算机以智能，旨在教他们如何像人类一样工作，做出反应和学习。深度学习使人工过程能够从数据中吸收知识并做出决策，而无需进行明确的数学建模与分析。...为了在理论与实践中达到更好的性能，通信理论的一大特点是分层优化。通常将发射机和接收机分为几个处理模块，每个处理模块负责特定的子任务，例如信源编码，信道编码，调制和均衡。...因此采用深度强化学习有望解决复杂，多变和异构移动环境下的网络管理和控制问题。 3、通信链路中的路由 深度学习还可以提高路由规则的效率。给出路由节点的详细信息，利用深度神经网络对节点进行分类。...使用深度学习技术来决策下一个路由节点并构建软件定义的路由。这样可以显著地减少开销和延迟，实现更高的吞吐量。 4、通信链路中的跨层调度 例如使用深度强化学习在路边的通信网络中进行调度。...将车辆与环境之间的交互（包括动作，状态信息，奖励信号）制定为马尔科夫决策过程，通过近似Q值函数进行低复杂度的优化。与传统的调度方法相比，新的调度策略可实现更低的交互时延。
设计高效的、节能的计算任务卸载方案是边缘计算领域中的一个重要的研究方向，需要考虑到边缘节点资源分配的合理性，不同的任务执行方案所带来的时延和移动设备能耗差异等因素。...03 边缘计算中的计算任务卸载问题 在现实环境中，计算卸载会被外界环境、软硬件环境或者用户个性等多种因素影响，比如无线信道内部以及外部的干扰、终端边缘端以及云端的性能、用户个性化使用等，这些前提使得制定合理且适应环境动态变化的任务卸载策略变的困难而又至关重要...为了权衡能耗和计算延迟两个指标，文献[5]提出了一种基于李雅普诺夫的算法，用于计算移动边缘计算系统中的任务卸载决策。该算法在满足时延约束条件下大大降低了设备的能耗。...在文献[9]中，作者研究了计算卸载与调度问题，力求将每个移动设备的成本降至最低，其中成本被定义为任务完成时间和能耗的线性组合。...计算卸载是边缘计算中的核心技术，其不单指表面上的“卸载”二字，还囊括了计算任务调度、计算和网络资源分配、服务缓存与管理、云边端协同等多方面的技术研究。
01 概述 在整个行业数字化转型的大背景下，在 IoT、5G、 VR、AI 等业务云化需求驱动和技术发展推动下，边缘计算（Edge Computing）概念应运而生并迅速得到了行业的广泛关注。...02 雾计算 雾计算（Fog Computing）是2011年 cisco 提出的概念，OpenFog 联盟是雾计算的主要推动者，其雾计算定义为：一种系统级的水平架构，将计算、存储、网络、 控制和决策等资源和服务分布到从云到物的任何位置...雾计算和云计算相互依赖，互为补充；部分功能适合于由雾计算节点执行， 部分功能则适合于在云上运行；具体边界依据具体的应用、场景和网络环境等有所不同。...07 核心技术辨析 雾计算、MEC、Cloudlet、边缘计算、分布式云等技 术都是在新的业务需求和技术发展驱动下，融合“边缘” 理念与云计算技术的一种具体实现，简要辨析如表 1 所示， 其中主要不同在于...其中，所涉及的硬件基础设施、软件技术等大多已具备，但需根据边缘计算需求进行适配或优化，如边缘节点对计算能力的支持，边缘节点的性能、可靠性和灾备，边缘计算任务的智能调度，异构边缘节点的统一管理，数据分布机制和一致性
因此，雾计算支持各种不同类型的基础设施，包括且不限于路由器，交换机，无线控制器，网关等设备。但是，丰富的设备支持导致雾计算平台的调度、运维和部署的难度增加。 ?...；第三层由虚拟机组成，运行用户卸载至边缘节点的应用，通过虚拟机弥补与用户可执行环境的差异。...本节根据边缘计算应用场景需求提出了一组参数，并分析了典型边缘计算平台在这组参数下的特点和性能（见表 1）。 邻近度：边缘层与设备层之间的邻近度包含有两层含义。...雾计算平台中由于节点的异构和多样性，需要设计多个调度层；EdgeX Foundry 通过容器技术实现异构节点的统一管理；后两者通过构建统一的编排层即可实现对于设备和任务的监督和管理。...环境感知能力最差，移动边缘计算平台为最佳选择，而EdgeX Foundry 和雾计算作为备选平台； 第三，数据预处理、存储和应用延时需求与计算延时和服务能力相关，其中雾计算计算和存储能力差，与其他平台存在较大差距
一 概述 在整个行业数字化转型的大背景下，在 IoT、5G、 VR、AI 等业务云化需求驱动和技术发展推动下，边缘计算（Edge Computing）概念应运而生并迅速得到了行业的广泛关注。...二 雾计算 雾计算（Fog Computing）是2011年 cisco 提出的概念，OpenFog 联盟是雾计算的主要推动者，其雾计算定义为：一种系统级的水平架构，将计算、存储、网络、 控制和决策等资源和服务分布到从云到物的任何位置...雾计算和云计算相互依赖，互为补充；部分功能适合于由雾计算节点执行， 部分功能则适合于在云上运行；具体边界依据具体的应用、场景和网络环境等有所不同。...七 核心技术辨析 雾计算、MEC、Cloudlet、边缘计算、分布式云等技 术都是在新的业务需求和技术发展驱动下，融合“边缘” 理念与云计算技术的一种具体实现，简要辨析如表 1 所示， 其中主要不同在于...其中，所涉及的硬件基础设施、软件技术等大多已具备，但需根据边缘计算需求进行适配或优化，如边缘节点对计算能力的支持，边缘节点的性能、可靠性和灾备，边缘计算任务的智能调度，异构边缘节点的统一管理，数据分布机制和一致性
边缘计算位于将计算整合到海量数据中心的对立面，在过去的十年中，云中心计算一直占据着云计算领域的主导地位。诸如微数据中心，智能边缘，小云和雾之类的流行术语已互换使用来描述边缘计算。...尽管将计算卸载到边缘或云仍然是事实上的解决方案，但是现有方法仅受应用程序内部操作或以边缘/云为中心的调度的限制。相反，人们认为在移动端需要操作系统级别的协调才能充分支持多平台的前景应用程序卸载。...具体来说，本地移动系统资源和到达云的网络带宽都需要在并发卸载任务之间进行智能分配。 解决方案： 构建了系统级调度程序服务LinkShare，该服务包装了操作系统调度程序以在多个卸载请求之间进行协调。...解决方案: Sandpaper，这是一种新的实用的多资源请求调度程序，用于减轻CDN边缘环境中的性能干扰。...通过利用关于理论系统模型与实际系统之间差异的关键见解，Sandpaper弥合了困扰现有调度程序的资源利用与多资源公平之间的权衡。
您的运营是建立在您自己的一般云基础设施，还是选择使用雾和边缘计算等更专业的工具，这些都取决于您的业务需求和抱负。 自推出以来，一般云计算与其“边缘”和“雾”计算分支之间的差异甚至阻碍了许多专业人士。...在制造业中，它可能是一个工厂的地板与连接的生产设备。在IT领域，可操作数据的来源可能包括公司路由器和员工终端。 雾计算的实际应用 那么，究竟什么是雾计算呢? 雾计算能有效的“分散”计算和分析能力。...雾计算代表了一个重要的中间步骤，它控制了操作数据从组织设备和局域网转移到决策者手中的数量和类型，或者最终是一个工业级的云数据服务。...工厂内的许多系统可以通过将边缘节点与雾计算结合起来实现自动化，包括生产设备、环境控制、压缩空气系统、冷却剂循环、电力和其他电源等等。...它可能包含有用的数据，但在云连接变得更容易访问之前，从这些隔离的系统中提取它是一项艰巨的任务。
自从“云计算”与其分支“边缘计算”和“雾计算”推出以来，这三者之间的差异甚至让许多专业人士都感到困惑。...在IT环境中，可操作数据的来源可能包括企业路由器和员工终端。 雾计算的实际应用 那么什么是雾计算呢？雾计算可以有效地分散计算和分析能力。...雾计算代表了一个重要的中间步骤，它控制着运营数据通过组织的设备和局域网以及决策者（或最终是工业级云数 据服务)的移动量和类型。...通过将边缘节点与雾计算相结合，工厂内的许多系统可以实现自动化，其中包括生产设备、环境控制、压缩空气系统、 冷却剂循环、电力和其他电源等。...考虑一下之前经历过的事 物。工厂、商业场所或消费者设备曾经是一个完全孤立的孤岛。它可能包含有用的数据，但是在云连接变得更容易访问之前，从这些孤立的系统中提取数据是一项艰巨的任务。
边缘计算的基本原理是计算应该发生在接近数据源的地方。在我们看来，边缘计算与雾计算（fog computing）是类似的，但是边缘计算更侧重于“物”方面，而雾计算更侧重于基础结构方面。...在移动云环境中，许多研究已经从以下方面解决了云卸载的问题。在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点，也就是说边缘结点也需要承担一定的计算任务。...计算卸载的主要技术是卸载决策。卸载决策主要解决的是移动终端如何卸载计算任务、卸载多少以及卸载什么的问题。...根据卸载决策的优化目标将计算卸载分为以降低时延为目标、以降低能量消耗为目标以及权衡能耗和时延为目标的3种类型。...此外，由于设备的多样性，数据的呈现方式与相应的操作都有所差异，所以找到一种通用的数据抽象方式也并非易事。
应对挑战的城市大数据协同计算框架 面对大规模结构化的城市治理任务，现有大数据计算平台存在收敛慢、吞吐低问题，影响城市治理决策。...并发图计算的复杂性及其瓶颈 并发图计算可以在有限资源下高效并发处理多元化图分析请求，或将成为新一代云计算中最主要的一类智能服务。它的三个核心步骤是并发图程序构建、并发图数据加载、并发图执行调度。...第一个是利用空间的关联分析制定雾霾判断分析。这是对中国的31个省、市、自治区的雾霾和工业产值的关系的分析，所有的关联数据都可以给出一个框架和处理，整个过程都有图的分析和决策在里面。...（二）图化治理任务的运行时自主优化 研究并发图计算服务的时空动态特性，建立异构计算环境下开销可估、精度可控、性能可调的图计算自主管理优化机制。 第二个是运行时自主优化。...现在用户请求、请求预处理及特征表示、调度分配等等这一套，还不是在更精准的状态下可以做到。必须我们事先预知一些算法，一些统计上的框架来做。今后可能实现自主管理，自主调度。
2 应对挑战的城市大数据协同计算框架 面对大规模结构化的城市治理任务，现有大数据计算平台存在收敛慢、吞吐低问题，影响城市治理决策。...第一个是利用空间的关联分析制定雾霾判断分析。这是对中国的31个省、市、自治区的雾霾和工业产值的关系的分析，所有的关联数据都可以给出一个框架和处理，整个过程都有图的分析和决策在里面。...（二）交通客流监控平台 借助城市大数据三元空间群智发现与群智建模，实现了多元多模数据下的多视图细粒度人群分析。...（二）图化治理任务的运行时自主优化 研究并发图计算服务的时空动态特性，建立异构计算环境下开销可估、精度可控、性能可调的图计算自主管理优化机制。 第二个是运行时自主优化。...现在用户请求、请求预处理及特征表示、调度分配等等这一套，还不是在更精准的状态下可以做到。必须我们事先预知一些算法，一些统计上的框架来做。今后可能实现自主管理，自主调度。
解决方案 任务/目标 通过机器学习分类模型探究共享单车借用数量的影响因素，并分析在何种条件下对共享单车进行批量维修为最优方案。...解决方案 任务/目标 通过机器学习分类模型探究共享单车借用数量的影响因素，并分析在何种条件下对共享单车进行批量维修为最优方案。...（二）天气：观察数据特征发现，其中“weather_code”列各类别分别为：1 =晴朗;大致清晰，但有一些值与雾霾/雾/雾斑/雾附近；2 =散云/一些云；3 =碎云/云层疏松；4 =多云；7 =雨/小雨阵雨.../小雨；10 =雨与雷暴；26 =降雪；94 =冻雾。...，大大减小了计算量。
其次，由于软硬件的限制，一些子任务可以卸载到远程服务器执行运算，而一些子任务只能在本地执行运算。这种情况下上面提到的数据分区模型就不适用，需要能够捕获子任务之间的相互依赖关系的更复杂的模型。...由于无线接口不足，手机无法直接与 MEC 服务器通信，与邻近设备的 D2D 通信提供了将计算任务转发给 MEC 服务器的机会。...通过将耗时或耗能的子任务卸载到 MEC 服务器，与二元卸载相比，部分卸载可以实现更大的节能和更小的计算延迟。对于随机任务模型，可以利用任务到达和信道的时间相关性设计自适应动态计算卸载策略。...其次，即使是任务同步到达，在运行不同类型的应用程序的用户之间，时延要求也可能存在显著差异，这就要求服务器调度根据用户的时延要求分配不同级别的优先级。...首先，MEC 服务器计算资源有限，处理大数量的卸载移动用户数据时会过载。这种情况下，通过点到点的移动合作计算，服务器的负担会减轻。
边缘计算平台往往采用端—边—云的多层组织架构，所以如何在不同组织层面中的异构设备之间进行高效的计算卸载调度成为必须考虑的问题，而人工智能技术可以通过计算卸载决策实现将不同层面的异构设备牢牢结合在一起。...智能决策模型一般通过与网络环境的不断交互进行反复迭代来不断提升决策的准确性，但网络环境的复杂性和动态性会导致规模庞大的状态空间。 ? 第二，决策边缘计算任务的计算卸载与协同处理。...图4 智能边缘中任务执行模式 对于任务卸载可以划分为整体卸载与部分卸载两种模式。...纵向协作将会联合端—边—云三层的异构设备来协同处理计算任务，由于不同层级的设备资源存在差异会导致人工智能服务性能的差异，通过多层级的协作可以实现对计算任务的各个环节按需供应。...最终在实现这样的边缘智能应用场景之后，可以继续对这些边缘计算应用的场景进行优化与结构调整，通过模型共享、迁移学习等，用从一个环境中学到的知识帮助完成新环境中的学习任务，做到举一反三。
边缘端是指靠近数据生成源或用户终端的计算与网络设备，其目的是减少数据传输延迟、节省带宽、保护隐私或确保服务在离线或网络不稳定情况下的可用性。...因此，部署在边缘的模型必须高度精简，或者通过异步计算、模型拆分（如 Edgent 框架所提出的 DNN 分区）等方式，将部分计算任务卸载到边缘服务器或云端，以减轻设备端的计算压力。...、DSP、NPU），增强本地计算性能，为边缘设备上的推理任务提供硬件支撑。...同时如果是通过加速器进行的加速推理，还要考虑主存与加速器内存之间的数据拷贝，通过调度或预取等策略在计算的间歇做好数据的准备。...综上所述，云侧推理和部署的全流程涵盖了模型全生命周期管理、服务接口设计、请求处理与调度、推理执行、系统监控以及硬件优化等多个环节，旨在构建一个高效、稳定、可扩展的云上 AI 服务环境。
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