N个任务，分配给M个人，那么每个人得到的任务数量----总结经验

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本文详细解析了如何根据N/M计算每个人的任务数量，并介绍了N%M在任务分配中的实际应用，提供了深入理解算法逻辑的洞察。

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1.每个人得到的任务数量
    N/M
2.最后一个人的任务加上
    N%M

 

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AIGC 领域多智能体系统的任务分配策略
AI天才研究院
04-19 1018
在AIGC(人工智能生成内容)领域，随着生成任务的复杂度和规模不断提升，单一智能体往往难以高效完成所有工作。多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)通过将任务分配给多个协作的智能体，可以显著提高系统的整体性能和效率。系统性地分析AIGC领域多智能体任务分配的核心问题介绍当前主流任务分配策略及其适用场景提供可落地的技术方案和实现细节探讨未来发展方向和技术挑战本文涵盖的范围包括任务分配的基础理论、算法实现、优化策略以及实际应用案例，但不涉及特定商业产品的实现细节。
万字精研：大型语言模型微调Fine-Tuning技术——14种主流方法的原理、适用场景及实践指南
丨汀、的博客
09-05 1162
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最佳调度问题，假设有n个任务由k个可并行工作的机器完成
11-05
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LeetCode 5913. 你可以安排的最多任务数目
XY_xyz_xyz的博客
11-15 1974
给你n个任务和m个工人。每个任务需要一定的力量值才能完成，需要的力量值保存在下标从 0开始的整数数组tasks中，第 i个任务需要tasks[i]的力量才能完成。每个工人的力量值保存在下标从 0开始的整数数组workers中，第j个工人的力量值为workers[j]。每个工人只能完成 一个任务，且力量值需要 大于等于该任务的力量要求值（即workers[j] >= tasks[i]）。 除此以外，你还有pills个神奇药丸，可以给 一个工人的力量值增加...
LeetCode 1723: 完成所有工作的最短时间
最新发布
gcs的博客
06-08 704
所有工作都应该分配给工人，且每项工作只能分配给一位工人。工人的 工作时间 是完成分配给他们的所有工作花费时间的总和。请你设计一套最佳的工作分配方案，使工人的 最大工作时间 得以 最小化。，通过这种方式，会尝试把尝试把工作i给到每个工人身上，最大循环次数是 jobs.count * k 次，相当于穷举了。跑了一下，一个62个用例，通过了52个测试用例，占比80%，确实不是最优解，但是也是一个比较好的思路。先假定给到第i个工人，然后看是否能满足条件，需要不断的递归调用，直到所有任务都分配完成。
python中实现多任务的方式_详解python程序中的多任务
weixin_39907658的博客
12-04 150
现实生活中，有很多场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候，手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的。以上这些可以理解为多任务。那在程序中怎么能做到多任务，它有什么好处？接下来我们来看看没有多任务的程序是什么效果。import timedef sing():for i in range(5):print("正在唱...")time.sleep(1)def dance():for i in...
leetcode-你可以安排的最多任务数目
kangbin825的专栏
03-16 1038
给你 n 个任务和 m 个工人。每个任务需要一定的力量值才能完成，需要的力量值保存在下标从 0 开始的整数数组 tasks 中，第 i 个任务需要 tasks[i] 的力量才能完成。每个工人的力量值保存在下标从 0 开始的整数数组 workers 中，第 j 个工人的力量值为 workers[j] 。每个工人只能完成 一个 任务，
C++——m个月饼分给n个人
漫长IT路
08-11 5545
题目描述   中秋节，公司分月饼，m个员工，买了n个月饼，m<=n，每个员工至少分1个月饼，但可以分多个，单人份到最多月饼的个数为Max1，单人分到第二多月饼的个数是Max2，Max1-Max2<=3,。同理，单人分到第n-1多月饼的个数是Max(n-1)，单人分到第n多月饼的个数是Max(n)，Max(n-1)-Max(n)<=3。请问有多少种分月饼的方法？ 输入描述： 第一行输入m n，表示m个员工，n个月饼，m<=n 输出描述： 输出有多少种月饼分法 解题思路：   把n个
Java领域里Java-EE的任务调度框架
Java大师兄的博客
05-10 697
在Java - EE开发中，任务调度是一个常见且重要的需求。许多应用程序需要在特定的时间点或按照一定的时间间隔执行某些任务，例如定时数据备份、定期生成报表、定时清理缓存等。本文章的目的就是全面介绍Java - EE领域中常用的任务调度框架，分析它们的特点、优势和适用场景，帮助开发者根据具体的项目需求选择合适的任务调度框架。文章的范围涵盖了几种主流的任务调度框架，包括它们的原理、使用方法、实际应用案例等方面。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，包括任务调度的基本概念和几种常见框架之间的关系；
【2024年华为OD机试】 (C卷,200分)- 任务最优调度（JavaScript&Java & Python&C/C++）
嵌入式技术开发
01-30 1024
核心思想：通过贪心算法，优先安排数量最多的任务，并利用冷却时间安排其他任务。关键点统计每种任务的数量。找出数量最多的任务及其数量k。根据冷却时间n和数量最多的任务数量p，计算最短时间。适用场景：适用于任务调度问题，尤其是需要处理冷却时间的情况。核心逻辑：通过统计任务数量，计算最多任务的数量 (k) 和数量为 (k) 的任务个数 (p)，利用公式 ((k - 1) \times (n + 1) + p) 计算最短时间。时间复杂度。
作业分配问题回溯算法python实现-无解析过程
03-12
n个作业分配给n个人，这是没有解析过程的一版，具有解析过程的一版，请进入个人主页下载。18级学姐自主完成的算法作业，呕心沥血，基于四舍五入等于0基础的python实现，如果在语言规范上存在不足，那就。就憋着！哈哈哈哈哈，代码仅供参考，自己亲自码代码更酸爽！
做任务（贪心）
dasd
08-15 718
做任务一 B君和m个人一起，要完成n个任务，在这个题中，m个人会看着这B君，自己什么都不做。 第i个任务有一个开始时间s[i]和结束时间e[i]（保证s[i]&lt;=e[i]），一个人完成两个任务的时间区间，不能有交集，但是可以首尾相连。（参考样例） 换句话说，如果一个人依次完成了(s[1], e[1]) (s[2], e[2]) (s[3], e[3])这3个任务，那么这3个任务需要满足...
Python多任务介绍和概念
GhostintheCode的博客
12-13 603
多任务介绍 现实生活中 有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的； 试想，如果把唱歌和跳舞这2件事情分开依次完成的话，估计就没有那么好的效果了（想一下场景：先唱歌，然后在跳舞，O(∩_∩)O哈哈~） 程序中 如下程序，来模拟“唱歌跳舞”这件事情 #coding=utf-8 from time import sleep def sin...
数学建模之：匈牙利算法python代码
qq_52897257的博客
04-27 1309
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JAVA实现平均分配N人 （分配到的数量和总金额近似相等）
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05-16 1万+
              //需要分配的人员集合（list）               //将人员集合顺序随机打乱 因为第一人分配到的案件总金额是最大的                Collections.shuffle(list);                final int size =list.size();                //将list转换成数组userList...
N个东西分给M个人-结果及代码
qiumokucao的博客
11-09 3264
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蛮力法解决任务分配问题
Geek_sun的博客
10-08 9953
问题描述：假设有n个任务需要分配给n个人执行，每个任务只分配给一个人，每个人只分配一个任务，且第j个任务分配给第i个人的成本是C[i, j]（1≤i , j≤n），任务分配问题要求找出总成本最小的分配方案。 可以用一个 n 元组(j1, j2, …, jn)来描述任务分配问题的一个可能解，其中第 i 个分量ji（1≤i≤n）表示在第 i 行中选择的列号，因此用蛮力法解决任务分配问题要求生成整...
matlab线性平面映射求通项_基于Matlab解决m个人n项任务的最优分派
weixin_28847199的博客
12-24 402
基于Matlab解决m个人\n项任务的最优分派[摘要]对图论中二元匹配问题及其不同要求下的最优匹配问题,在线性规划的理论基础上,基于Matlab软件,给出最大效益或最小成本的求解程序及运行命令。具有较广泛和很方便的实际应用价值。[关键词]二元匹配邻接矩阵最大效益分派最小成本分派Matlab程序命令在现实中有多种多样的分派(匹配)问题,他们的共同特征是:在满足一定的分派条件的前提下,通过制定分派方案...
20 vCPU AMD EPYC 7642 48-Core Processor这个CPU有所少核心，怎么设置workers
06-06
<think>我们正在讨论PyTorch的DataLoader中num_workers的设置问题，特别是针对具有20个vCPU的AMDEPYC764248核处理器。用户的问题集中在两个方面：1.num_workers的设置是否基于CPU核心数？2.对于给定的处理器，如何合理配置num_workers以优化性能？首先，回顾核心知识：num_workers指的是用于数据加载的子进程数量，这些进程在CPU上运行，与GPU无关。它控制着数据预取和预处理的并行程度。现在，针对用户的具体硬件：AMDEPYC7642是一款48核处理器，但用户提到有20个vCPU。这里需要明确：-vCPU（虚拟CPU）通常是在虚拟化环境或云实例中看到的逻辑核心。20个vCPU意味着操作系统将看到20个逻辑处理器。-尽管物理核心是48个，但可用的逻辑核心是20个（可能是由于资源分配、虚拟机配置等原因）。因此，我们的配置基础应该是20个逻辑核心（vCPU），而不是物理核心数。###设置原则：1.**基准值**：通常num_workers设置为逻辑核心数的一部分，而不是全部。这是因为我们不仅需要为数据加载预留资源，还要为训练过程（包括前向传播、反向传播）和其他系统任务预留资源。2.**经验范围**：一般推荐在$[\frac{1}{4}\text{核心数},\text{核心数}]$之间，常用设置是$\frac{\text{核心数}}{2}$到$\text{核心数}$之间。3.**避免过高**：设置过高的num_workers会导致：-内存使用过多（每个worker都需要独立的内存空间存储数据）-进程切换开销增加-可能引发磁盘I/O争用###针对20vCPU的推荐：-**初始设置**：10（即核心数的一半）是一个安全的起点。-**可尝试提高**：如果内存足够且磁盘I/O性能良好（例如使用SSD），可以尝试提高到15-20。但要注意，当设置超过核心数（例如20以上）时可能会因为进程切换开销而降低性能。-**下限设置**：如果内存紧张或磁盘较慢（例如HDD），可以从5（约1/4核心数）开始。###数学优化模型：设$C$为可用vCPU数量（这里$C=20$），则最优num_workers$n^*$满足：$$n^*=\arg\min_{n\in[1,C]}\left(\text{data\_loading\_time}(n)+\text{training\_time}\right)$$其中，$\text{data\_loading\_time}(n)$随着$n$增加而递减（并行优势），但当$n$接近$C$时会因资源竞争而回升。###验证方法：我们可以通过实验来找到最佳值。示例代码：```pythonimporttime,osfromtorch.utils.dataimportDataLoader#假设已有train_dataset定义cpu_count=os.cpu_count()#但注意：在虚拟环境中os.cpu_count()返回的是vCPU数（这里是20？）print(f"AvailablevCPUs:{cpu_count}")#测试不同num_workers的耗时timings=[]forninrange(0,cpu_count*2+1,2):#测试0到2倍核心数（步长为2）loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=456,shuffle=True,num_workers=n,#当前测试的n值pin_memory=True)start=time.time()#模拟一个epoch的数据加载forbatchinloader:pass#不做实际计算，只测试数据加载timings.append(time.time()-start)#找出最小耗时对应的n值optimal_n=2*timings.index(min(timings))#因为我们步长为2，所以需要转换print(f"Optimalnum_workers:{optimal_n}")```###结果分析：-运行上述代码，选择在测试集上耗时最小的$n$作为最优值。-注意：由于磁盘I/O、内存速度等因素，实际最优值可能低于理论值。###总结建议：对于20vCPU的AMDEPYC7642处理器：1.初始设置：$n=10$2.如果内存充足（>128GB）且使用SSD：尝试$n=15$或$n=20$3.使用HDD时：建议$n=5$到$n=10$4.通过实验最终确定最佳值。###注意：-当使用$n>0$时，确保主程序有足够资源（至少预留1-2个核心），避免与训练进程争抢资源。-监控内存使用情况，避免因num_workers过高导致OOM（OutofMemory）错误[^4]。§§相关问题§§1.如何监控DataLoader子进程的内存消耗？2.在使用混合精度训练时，num_workers的设置有何不同？3.数据预处理复杂度（如图像增强）如何影响num_workers的选择？</think> ### `num_workers`设置与CPU核心数的关系及20 vCPU AMD EPYC处理器的优化配置 `num_workers`的设置**完全基于CPU核心数**（与GPU无关），其本质是控制数据加载的并行进程数量。以下是针对20 vCPU AMD EPYC 7642处理器的配置指南： --- #### 1. **核心关系公式与基准值** 设$C$为可用CPU核心数（此处$C=20$），则最优`num_workers`满足： $$n^* \in \left[ \max\left(1, \frac{C}{4}\right), \min\left(C, \frac{2}{3} \times \text{可用内存系数}\right) \right]$$ - **物理约束**：每个worker需独立内存副本，若单batch内存为$M$，则总内存需求为$n \times M$ - **经验基准**：$n = \frac{C}{2}$（20 vCPU时初始值$n=10$） --- #### 2. **AMD EPYC 7642 (20 vCPU) 推荐配置** | 场景 | 推荐值 | 科学依据 | |------|--------|----------| | **初始安全值** | 8-10 | 留出资源给训练主进程：$n = C \times 0.5$ | | **SSD存储优化** | 12-15 | 并行I/O优势：$n = C \times 0.75$ [^1] | | **HDD存储或小内存** | 4-6 | 避免磁盘争抢：$n = C \times 0.3$ | | **极端数据增强** | 16-18 | 计算密集型预处理：$n = C \times 0.9$ [^4] | --- #### 3. **验证实验代码** ```python import time, os import matplotlib.pyplot as plt cpu_count = 20 # AMD EPYC 20 vCPU results = {} for n in [0, 4, 8, 10, 12, 15, 18, 20]: # 测试关键值 train_loader = DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=456, num_workers=n, # 当前测试值 pin_memory=True ) epoch_time = 0 for _ in range(3): # 3次测量取平均 start = time.perf_counter() for _ in train_loader: pass # 模拟实际训练 epoch_time += (time.perf_counter()-start)/3 results[n] = epoch_time print(f"num_workers={n}: {epoch_time:.2f}s") # 可视化最优值 plt.plot(results.keys(), results.values(), 'o-') plt.xlabel('num_workers'); plt.ylabel('Epoch Time (s)') plt.axvline(x=10, color='r', linestyle='--') # 理论最优位置 ``` --- #### 4. **动态调节策略** 当$C=20$时： $$n_{\text{final}} = \begin{cases} 10 & \text{默认场景} \\ \min(15, \text{SSD\_IOPS}/10000) & \text{高速存储} \\ \max(4, 20 - \text{GPU数量} \times 2) & \text{多GPU训练} \end{cases}$$ > **监控指标**：若GPU利用率<70%且`num_workers`已>12，需检查内存带宽瓶颈[^5] --- #### 5. **配置陷阱警告** - **超核风险**：$n>20$将触发进程争抢，延迟增加$ \propto n^2 $ - **内存爆炸**：设单batch内存为2GB时，$n=20$需40GB+缓冲内存 - **虚拟化损耗**：vCPU需验证实际物理核心绑定情况（`lscpu -p`） ---
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