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| 调度周期（sched period) | nice value | realruntime（实际运行时间) | vruntime(虚拟运行时间） |
| 10ms | 0 | 5ms | 5ms |
| 0 | 5ms | 5ms | |
| 10ms | -20 | 9.996ms | 0.1153ms |
| 15 | 0.004ms | 0.11378ms |
可以看到对于-20和15两个进程的情况下，其虚拟运行时间是基本相同的，这正式cfs公平调度的核心，所谓的公平是指在虚拟机运行时间的层面是完全公平的。怎么计算出来-20和15两个任务的实际运行时间和虚拟运行时间呢？公式如下：
realruntime = sched_period x (weight(-20) / (weight(-20) + weight(15))
-20任务的realruntime = 88761/(88761+36) x 10ms = 9.996ms
15任务的realruntime = 36/(88761+36) x 10ms = 0.004ms
vruntime = (realruntime) x weight(
Fairlearn实战指南：机器学习公平性量化与干预
机器学习公平性是AI系统可信落地的核心前提，本质是在不同敏感子群体间保障预测结果的统计一致性。其技术原理围绕三大公平性范式展开：人口均等（Demographic Parity）、机会均等（Equalized Odds）与预测均等（Predictive Equality），分别对应选择率、假正率/真正率、精确率等可计算指标。Fairlearn通过MetricFrame实现细粒度诊断、三类干预策略（预处理/处理中/后处理）支持工程化缓解，并深度兼容scikit-learn生态，显著降低工业场景部署门槛。它将抽象
43、Linux CPU调度器详解
本文详细解析了Linux CPU调度器的内部原理，包括内核可调度实体、POSIX调度策略、调度类的设计与实现，以及完全公平调度（CFS）的核心机制。文章还介绍了如何使用perf等工具对调度过程进行可视化分析，并通过编程方式查询和设置线程的调度策略与优先级。适合内核开发者、系统架构师和性能优化工程师深入理解Linux调度机制。
43、Linux 系统 CPU 调度机制与可视化指南
本文深入解析了Linux系统中的CPU调度机制，包括调度的基本单位线程、POSIX调度策略及其优先级设置，同时介绍了如何使用perf工具进行CPU调度的可视化分析。文章还提供了通过C语言编程查询和设置线程调度策略与优先级的示例代码，并总结了调度内部机制和实践建议，帮助读者更好地理解与优化Linux系统的性能。
43、Linux系统CPU调度详解：原理与可视化实践
本文详细解析了Linux系统中CPU调度的原理，包括内核可调度实体（KSE）、POSIX调度策略及完全公平调度（CFS）的工作机制。同时，结合实践操作，介绍了如何使用perf工具进行控制流的可视化分析，并提供了调度策略选择与优先级调整的实用建议，帮助读者深入理解并优化Linux系统的调度性能。
43、Linux CPU调度器详解：原理与可视化实践
本文深入解析了Linux CPU调度器的内部原理，重点介绍了内核可调度实体（KSE）和POSIX调度策略，并通过perf等工具实现控制流的可视化实践。内容涵盖多线程调度竞争示例、不同调度策略的应用场景分析以及综合使用可视化工具的方法。通过学习这些知识和工具，开发者和系统架构师可以更好地理解和优化Linux系统的CPU调度性能。
LLM and Embedding区别
LLM（大语言模型）和 Embedding（嵌入）是自然语言处理（NLP）中的两个核心概念，它们的核心区别在于。Embedding 计算向量。
扣子(coze)实战|手把手教你搭建AI换装自动化工作流
摘要：本文介绍了使用Coze平台搭建AI换装工作流的详细教程。工作流包含模特图片上传、服装替换、任务提交和智能轮询等模块，通过change_model插件实现异步换装处理，并内置30秒循环查询机制。该工具支持自定义API密钥对接不同AI服务商，目前已上线共享空间并提供会员服务（59.8元/年）和VIP课程（499元/年），包含100+智能体和实战案例资源。完整体验地址见文中链接。
基于carsim与Simulink联合仿真的车辆换道轨迹规划与轨迹跟踪模型
PID_反步控制_滑膜控制三种四旋翼无人机轨迹跟踪控制算法仿真 附带对应的说明文档，提供建模过程与仿真结果文献(英文）➕PPT 描述：采用的同一种参考轨迹，都是三维仿真 三种控制方法： [1]PID控制、[2]反步控制、[3]滑膜控制（三个仿真模型） 每个仿真均应用了同一种轨迹路径，直接运行即可出三维图，可以实现四旋翼无人机轨迹的跟踪
数学建模之0—1规划（Python）
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