Task Scheduling for Parallel Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Sinnen, Oliver

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-5

价格:759.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471735762

丛书系列:

图书标签:

Theory
Scheduling
Optimization
Computer.Science
Academic
并行系统
任务调度
调度算法
并行计算
高性能计算
资源管理
操作系统
分布式系统
算法设计
理论分析

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具体描述

A new model for task scheduling that dramatically improves the efficiency of parallel systems Task scheduling for parallel systems can become a quagmire of heuristics, models, and methods that have been developed over the past decades. The author of this innovative text cuts through the confusion and complexity by presenting a consistent and comprehensive theoretical framework along with realistic parallel system models. These new models, based on an investigation of the concepts and principles underlying task scheduling, take into account heterogeneity, contention for communication resources, and the involvement of the processor in communications. For readers who may be new to task scheduling, the first chapters are essential. They serve as an excellent introduction to programming parallel systems, and they place task scheduling within the context of the program parallelization process. The author then reviews the basics of graph theory, discussing the major graph models used to represent parallel programs. Next, the author introduces his task scheduling framework. He carefully explains the theoretical background of this framework and provides several examples to enable readers to fully understand how it greatly simplifies and, at the same time, enhances the ability to schedule. The second half of the text examines both basic and advanced scheduling techniques, offering readers a thorough understanding of the principles underlying scheduling algorithms. The final two chapters address communication contention in scheduling and processor involvement in communications. Each chapter features exercises that help readers put their new skills into practice. An extensive bibliography leads to additional information for further research. Finally, the use of figures and examples helps readers better visualize and understand complex concepts and processes. Researchers and students in distributed and parallel computer systems will find that this text dramatically improves their ability to schedule tasks accurately and efficiently.

《现代科学的基石：概率、统计与数据分析导论》内容简介在信息爆炸的时代，理解和解读数据已成为一项至关重要的技能。本书《现代科学的基石：概率、统计与数据分析导论》旨在为读者提供一个全面而深入的概率论、统计学以及现代数据分析方法的入门指南。本书跳脱了纯理论的束缚，强调概念的直观理解与实际应用的结合，旨在培养读者运用这些工具解决实际问题的能力，从而为他们在科研、工程、商业分析乃至日常生活中的决策提供坚实的理论基础和实用的分析框架。第一部分：概率论基础——理解随机性本书的开篇将带领读者走进概率论的世界，这是理解不确定性与随机现象的钥匙。我们将从最基本的概念入手，例如样本空间、事件以及事件之间的关系（并集、交集、互斥事件等）。通过生动形象的例子，读者将清晰地认识到概率是如何度量随机事件发生可能性的。接着，我们将深入探讨概率的基本定律，包括加法法则和乘法法则，并引入条件概率和独立事件的概念。理解条件概率对于分析事件之间的相互依赖性至关重要，例如“已知某人有某种症状，他患有某种疾病的概率是多少？”而独立事件的概念则帮助我们简化复杂的概率计算。本书的重点将放在重要的概率分布上。我们会详细介绍离散概率分布，如二项分布（模拟一系列独立试验中成功的次数）和泊松分布（描述单位时间内发生某个事件的次数），并阐释它们在不同场景下的应用。随后，我们将转向连续概率分布，重点讲解均匀分布、指数分布以及最为核心的正态分布（钟形曲线）。正态分布的普适性及其在自然界和社会现象中的广泛出现，将通过大量的图示和实例得到充分的展示。我们将探讨中心极限定理，揭示为何许多随机变量的均值分布会趋向于正态分布，这是统计推断的基础。此外，本书还将触及随机变量的期望值和方差，这两个概念分别代表了随机变量的平均值和离散程度，是描述概率分布的关键统计量。通过对这些基础概率概念的扎实掌握，读者将能够更好地理解和建模现实世界中的随机过程。第二部分：统计学原理——从数据中发现规律在构建了坚实的概率论基础之后，本书将转向统计学，专注于如何从观测到的数据中提取有用的信息，并对总体进行推断。我们将从描述性统计开始，介绍如何有效地概括和可视化数据集。读者将学习如何计算和解释均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等描述性统计量，用以描绘数据的中心趋势和离散程度。本书将强调数据可视化技术的重要性，包括直方图、箱线图、散点图、饼图等，演示如何通过直观的图表来揭示数据的分布特征、异常值以及变量之间的潜在关系。接下来，我们将深入探讨统计推断的核心内容：参数估计和假设检验。在参数估计方面，我们将介绍点估计和区间估计的概念，特别是置信区间的构建。读者将理解如何根据样本数据来估计总体的未知参数，并学会如何量化估计的不确定性。假设检验是统计学中用于验证关于总体参数的某个断言（假设）是否得到数据支持的关键工具。本书将系统性地介绍假设检验的步骤，包括建立原假设和备选假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算P值以及做出统计决策。我们将重点讲解针对均值、比例和方差的常见假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验，并辅以大量实例，展示如何在实际问题中应用这些检验，例如“新的药物是否有效？”或“广告投入是否增加了销量？”。本书还将引入回归分析，这是研究变量之间数量关系的强大工具。我们将从简单的线性回归开始，讲解如何建立直线模型来预测一个变量（因变量）与另一个变量（自变量）之间的关系，并学习如何解释回归系数、模型拟合优度（R平方）以及进行预测。随后，我们将扩展到多元线性回归，探讨如何同时考虑多个自变量对因变量的影响。第三部分：现代数据分析方法——驾驭复杂数据随着计算能力的提升和数据规模的爆炸式增长，现代数据分析方法应运而生。本书的最后一部分将介绍一些在当前数据科学领域扮演关键角色的技术。我们将探讨几种常用的机器学习算法。这并非一本专门的机器学习著作，但我们将介绍一些基础且应用广泛的算法，使其与概率统计的联系更为紧密。例如，我们将介绍逻辑回归，它是分类问题的有力工具，与线性回归有着密切的联系。我们还将简要介绍决策树，它是一种直观的、基于规则的分类和回归方法。此外，本书还将关注模型评估和选择。在构建模型后，如何判断模型的优劣至关重要。我们将介绍交叉验证等技术，用以评估模型的泛化能力，避免过拟合。读者将学习如何权衡模型的准确性、复杂性以及解释性，从而选择最适合特定问题的模型。我们还会探讨一些非参数统计方法。在某些情况下，数据可能不满足参数方法对分布的严格假设。本书将介绍一些常见的非参数检验，如秩和检验，以提供更广泛的分析选择。实践导向与学习体验本书最大的特色在于其强烈的实践导向。每一章都配有丰富的案例研究，这些案例来源于现实世界的各个领域，包括但不限于生物医学、金融市场、社会科学、工程应用和环境监测。通过对这些真实数据的分析，读者将能够亲身体验理论知识如何转化为解决实际问题的工具。本书在每个章节都设计了练习题，难度循序渐进，旨在巩固读者对所学概念的理解。这些练习题不仅包括理论计算，还鼓励读者使用统计软件（如R或Python及其相关库）进行实际操作。我们将在书中提供一些基础的代码示例和指导，帮助读者快速上手。本书的语言风格力求清晰、准确且易于理解，避免了过于晦涩的数学推导，而是侧重于概念的直观阐释和逻辑推理。我们相信，通过逻辑清晰的讲解和丰富多样的实例，即使是初学者也能逐步掌握概率、统计与数据分析的核心精髓，并对其在现代科学研究和实践中的重要作用产生深刻的认识。目标读者本书适合以下读者：对数据分析、机器学习等领域感兴趣的本科生和研究生。希望提升数据解读和分析能力的科研人员、工程师和技术专家。寻求改进决策和业务洞察力的商业分析师、市场研究人员和金融从业者。对概率、统计等基础科学理论感兴趣的广大读者。任何希望学习如何严谨地处理不确定性、从数据中提取有价值信息的人士。结语《现代科学的基石：概率、统计与数据分析导论》不仅是一本教科书，更是一扇通往理解复杂世界的大门。掌握本书所涵盖的知识，将使读者在当今这个数据驱动的时代，具备更强的洞察力、预测能力和决策能力，从而在各自的领域取得更大的成就。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

读完几章下来，我感觉这本书的叙事节奏非常沉稳有力，它没有急于抛出复杂的算法，而是花费了大量篇幅来打磨对“并行系统”这个概念的理解深度。作者似乎非常注重理论的溯源，对早期并行处理模型（如PRAM模型）的局限性进行了深入探讨，这为理解现代大规模分布式系统的调度难点提供了坚实的理论基石。我特别欣赏作者在描述资源竞争与同步机制时的严谨性，那些关于死锁预防、活锁避免以及如何设计高效的内存访问模式来减少缓存一致性开销的章节，简直是教科书级别的示范。对我个人而言，我一直对时间紧迫性（Hard Real-time）系统中的调度保证机制感到困惑，如果这本书能清晰地阐述如何将最坏情况执行时间（WCET）分析融入到调度器的决策制定中，并展示其在工业级应用中的落地细节，那无疑是巨大的收获。这本书的图表绘制也极为清晰，复杂的流程图和性能对比曲线一目了然，这在处理多维度的性能指标时显得尤为重要。它迫使读者不仅要“知道”如何调度，更要“理解”为什么某个调度决策在这种特定架构下是最好的选择。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实用性给予高度评价，但同时我也从一个实际部署者的角度提出一些期望。在讨论诸如Kubernetes或Mesos这类现代容器编排系统中的调度器扩展性时，我希望看到更多的“如何做”而不是“应该做什么”的细节。例如，当面对数万个微服务的并发调度请求时，如何在保证QoS的前提下，设计一个线性可扩展的调度算法，而不是指数级增长的复杂性？书中对锁和无锁数据结构的对比分析非常精彩，但在实际高并发场景中，不同调度器组件之间的并发访问控制策略，以及由此产生的性能瓶颈，是否可以有更贴近实战的讨论？此外，对于能源效率（Energy Efficiency）这一日益重要的维度，我期待看到更深入的分析，比如如何利用任务的动态时序信息来主动降低CPU频率或关闭闲置核心，实现绿色计算下的性能优化。这本书的价值在于它提供了一个坚实的理论框架，但真正的挑战在于如何将这个框架“瘦身”并适配到资源受限的边缘计算节点上，我希望后续的修订或后续著作能在这方面有所侧重。

评分☆☆☆☆☆

这本书成功地构建了一个关于并行任务调度的宏大叙事，它不仅仅是堆砌算法，更像是在阐述一种设计哲学。我被作者对“可见性”与“可预测性”的平衡术所折服。在一个黑箱般的硬件加速器前，我们往往难以精确预测任务的实际执行时间，而这本书似乎提供了一套工具，用以在不确定性中找到最优的期望值。尤其值得称赞的是，它对并行程序的内存访问模式和数据局部性是如何反作用于CPU调度决策的分析，这是许多调度书籍常常忽略的关键点。我个人在工作中经常遇到的是，一个在理论上最优的调度方案，由于内存带宽受限，在实际运行中表现极差。这本书似乎正在弥补这方面的理论空白。如果非要说有什么可以期待的，那就是希望书中能够更详尽地展示一套完整的、可复现的实验评估环境构建指南，让读者能够基于书中的模型，快速搭建自己的基准测试平台，从而验证和扩展书中的结论。总的来说，这是一部需要反复研读的力作，它对并行系统领域的研究者和实践者都具有极高的启发价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就让人对接下来的阅读充满期待，仿佛一脚踏入了某个高度复杂但又极具魅力的技术世界。我一直在寻找那种能够系统性地梳理现代计算架构下任务调度核心挑战与解决方案的深度著作，而这本书的封面和初步的介绍给我留下了这样的印象：它绝非泛泛而谈的入门读物，而更像是为资深工程师或研究人员量身打造的蓝图。我尤其关注其中对于异构计算环境（比如GPU集群和FPGA加速器）中任务粒度划分和依赖关系建模的章节。理想情况下，我希望看到作者能够深入剖析各种调度策略背后的数学基础，比如如何运用图论、优化理论甚至是随机过程来证明特定算法的最优性或近似最优性。对于并行系统而言，延迟、吞吐量和资源利用率之间的权衡是永恒的主题，我渴望看到作者能用精妙的案例，展示如何通过精细调优来平衡这些相互制约的指标。特别是，对于动态负载变化下的在线调度问题，如果书中能提供一些前沿的、基于机器学习或强化学习的自适应调度框架的实例分析，那就更完美了。我预期这本书将成为我工具箱里不可或缺的一本参考手册，而不是仅仅满足于停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常开阔，它显然超越了传统的CPU多核调度范畴，将触角延伸到了新兴的领域。我注意到其中有专门的章节讨论了数据流编程模型（Dataflow Programming）与传统控制流调度之间的桥接问题，这对于处理现代大规模数据处理框架（如Spark或Flink）中的作业图优化至关重要。令我感到惊喜的是，作者没有回避分布式环境下的网络拓扑对调度的影响，它似乎在探讨如何将网络延迟纳入到全局最优调度的成本函数中。我一直在思考如何构建一个能够自我修复的调度系统，即在部分节点故障时，系统能快速、低开销地重新分配挂起任务。如果这本书能提供一个形式化的框架来评估这种“弹性调度”的开销，并与其他故障容忍机制进行比较，那就太棒了。从排版来看，这本书的专业性毋庸置疑，注释和参考文献的引用都显示出作者扎实的学术背景，这让读者在追溯更深层次的研究时有清晰的路径可循，整体感觉像是一份为未来十年计算系统设计准备的路线图。

评分☆☆☆☆☆