云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

手眼校准 描述 用于执行手眼校准的Python工具。 如果您正在使用这些工具，请引用我们的： @Inbook { Furrer2017FSR , author = " Furrer, Fadri and Fehr, Marius and Novkovic, Tonci and Sommer, Hannes and Gilitschenski, Igor and Siegwart, Roland " , editor = " Siegwart, Roland and Hutter, Marco " , title = " Evaluation of Combined Time-Offset Estimation and Hand-Eye Calibration on Robotic Datasets " , bookTitle = " Field and Service Robotics

DynamicSchedule 动态配置Spring定时器 添加定时任务：/scheduled/add-task 前端传递任务ID,cron表达式、待执行类路径、待执行方法名。 修改定时任务：/scheduled/update-task 前端传递任务ID,cron表达式、待执行类路径、待执行方法名可以修改定时任务内容。 获取单个定时任务：/scheduled/get-task 前端传递任务ID即可获取。 获取定时任务列表：/scheduled/list-task 调用即可获取。 取消定时任务：/scheduled/cancel-task 前端传递任务ID即可取消任务。 手动执行一次定时任务：/scheduled/manual-task 前端传递任务ID即可手动执行一次任务。 开始执行定时任务：/scheduled/execute-task 前端传递任务ID即可按照cron表达式开始任务。

想要知道一段代码执行的时间可以有如下两种方法。

NULL 博文链接：https://zhanghteye.iteye.com/blog/2373231

有时需要测量特定嵌入式代码在给定目标硬件上执行所需的时间。 例如，实时应用需要在不超过周期时间（程序循环时间）的时间段内执行，否则会产生timer-over run错误。 我们需要知道执行时间的另一个原因是比较执行相同任务的不同算法的计算负载，以了解它们在计算负载和执行速度方面的优势。 对于那些使用基于模型的方法并专门使用 Simulink 进行实时应用程序编程并且需要一种简单的方法来遵循的人，我们提供了这个简短的指南。 由于 Simulink 编码器使他们与生成代码的距离相对较远，因此他们可能会面临这种衡量的困难，而那些在 Code composer Studio 中直接使用 C 编码的人可能不会面临这种困难！ 为避免失去一般性并使本指南有用，本指南中使用的模型和模块（或子系统）的具体名称将使用红色字体进行编辑，以突出显示它们的执行时间知识。当您为自己的模型/模块重复示例时，将它们替换为

PDF 文档和名为 csystems.m 的交互式 MATLAB 脚本，可用于执行各种时间和坐标计算。 此脚本执行以下类型的时间计算； 将 UTC 日历日期和时间转换为 UTC 儒略日期，将 UTC 儒略日期转换为 UTC 日历日期和时间，格林威治视恒星时间，将世界协调时间 (UTC) 转换为地球时间 (TT)，将世界协调时间 (UTC) 转换为重心动态时间 (TDB)，将重心动态时间 (TDB) 转换为世界协调时间 (UTC) csystems 脚本还可用于执行以下类型的坐标计算； 将大地坐标转换为 eci 位置向量，将 eci 状态向量转换为 ecf 状态向量，将 eci 状态向量转换为经典轨道元素，将经典轨道元素转换为 eci 状态向量，将飞行路径坐标转换为 eci 状态向量，将 eci 状态向量转换为相对飞行路径坐标，将经典轨道元素转换为修正的春分元素，将修正的春分元素转换

实时系统软件执行时间性能测试工具（ARTS），从目标板总线或者通讯接口或者内存获取信号，实现真实目标机在环系统级测试,对实时在线采集到的数据进行分析，得到被测软件的白盒测试结果，包括性能分析、测试覆盖分析(语句覆盖和分支覆盖)、动态内存分配分析、代码跟踪、变量跟踪、支持汇编语言、动态实时调用分析、最坏执行时间分析和报告自动生成功能,支持多任务和多线程的覆盖测试。

时间缩放是压缩或扩展信号。

测试软件选用ETest，包含实时内核模块和实时动作脚本；硬件由上位机和实时下位机组成，上位机采用商用便携计算机，下位机采用PXI测控计算机。上位机安装Windows操作系统，运行设备资源管理、测试设计、测试调度、运行服务器、数据中心、运行客户端、实时动作下载调试器；下位机安装实时操作系统，运行装载器模块、实时进程模块、上传器模块；下位机通过各类PXI接口板卡与被测系统相连。