调度器

数据与后端架构提升之路

深度学习学习率调度器指南：PyTorch 四大 scheduler 对决在深度学习模型训练中，学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是影响模型收敛效果和训练稳定性的关键因素。选择合适的学习率调度策略，往往能让模型性能产生质的飞跃。本文将深入对比PyTorch中最常用的四种学习率调度器，帮助您在实际项目中做出最佳选择。

《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》目录欢迎加入《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》付费专栏！本专栏专为大数据工程师、数据分析师及准备大数据面试的求职者量身打造，聚焦Spark、Flink、Doris等核心技术，覆盖离线与实时数仓开发的全流程。无论你是想快速上手项目、提升技术能力，还是在面试中脱颖而出，这里都能为你提供系统化、实战化、可落地的内容。

Kubernetes控制平面组件：调度器Scheduler（一）云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是kubernetes的控制面组件调度器Scheduler第一篇，首先介绍了kubernetes调度器的基础、核心原理，然后分别介绍了调度过程的2个阶段：Predicates&Priority，之后详细介绍了Pod资源配置基于cgroups的底层原理，以及pod资源对kubernetes调度器的作用，最后还给出了kube-scheduler源码分析的关键点

LabVIEW提高开发效率技巧----调度器设计模式在LabVIEW开发中，针对多任务并行的需求，使用调度器设计模式（Scheduler Pattern）可以有效地管理多个任务，确保它们根据优先级或时间间隔合理执行。这种模式在需要多任务并发执行时特别有用，尤其是在实时系统、数据采集、硬件控制等场景中。

海豚调度器早期版本如何新增worker分组在DolphinScheduler 1.3.5版本中，Worker分组通常是在部署时通过配置文件进行定义的，而不是在用户界面上直接操作。以下是在DolphinScheduler中新增Worker分组的一般步骤：

Golang协程详解见:[go学习笔记.第十四章.协程和管道] 1.协程的引入,调度模型，协程资源竞争问题通过上面文章可以总结出Go并发编程原理:

西攻城狮北

【K8S基础】-k8s的核心概念控制器和调度器Kubernetes是一个开源的容器编排平台，旨在简化和自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。它提供了一个强大的基础设施来管理容器化应用程序的生命周期，并确保它们在整个集群中高效运行。

解救Kubernetes混乱：Descheduler快速实现资源平衡By default, Kubernetes doesn’t recompute and rebalance workloads. You could have a cluster with fewer overutilized nodes and others with a handful of pods How can you fix this? 关注【云原生百宝箱】公众号，快速掌握云原生