Escalator 是 Atlassian 开源的一款 Kubernetes 自动扩展工具，专为大批量或基于作业任务（job-based）的工作负载而设计。当集群需要按比例缩放时，无法强制释放和移动，Escalator 将确保在终止节点之前已在节点上完成了 pod 。它还针对集群扩展进行了速度优化，以确保 pod 不会处于挂起状态。
主要特性：
计算请求和容量，以确定是按比例扩容、缩容还是保持当前比例
在终止节点之前等待节点上的非守护进程 pod 已完成
可指定需要自动扩展的群组，以允许默认的 Kubernetes Autoscaler 继续扩展基于服务的工作负载
优先自动终止最老的节点
提供残留区，以确保在计划容器出现峰值时有额外空间
允许 cordoned nodes 持续进行调试
支持不同的云提供商 - 目前仅限 AWS
扩展率和利用率度量指标
Building
# Install dependencies make setup # Build Escalator make build
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Ilya got tired of sports programming, left university and got a job in the subway. He was given the task to determine the escalator load factor. Let's assume that n people stand in the queue for the e
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【链接】 我是链接,点我呀:) 【题意】 在这里输入题意 【题解】 概率DP; 设f[i][j]表示前i个单位时间,j个人进入房间的概率是多少 然后想一下和i-1秒的时候要怎么转移就可以了。 i-1秒可能进入了一个人->f[i][j]+=f[i-1][j-1]p i-1秒没有人进去-> ①已经有n个人了,f[i][j] += f[i-1][j] ②还没有n个人(j<n) f[i][j]+=f[i-
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D. Ilya and Escalator time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Ilya got tired of sports programming, left university and got a job
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题目链接： codeforces 518D 题目大意： 有n个人，每秒有p的概率有一个人进电梯，问t秒后电梯里的人数的期望。 题目分析： 定义dp[i][j]表示第i秒电梯里有j个人的概率。 j!=n时， dp[i][j]=p⋅dp[i−1][j−1]+(1−p)⋅dp[i−1][j] j==n时， dp[i][j]=p⋅dp[i−1][j−1]+dp[i−1][j] 因为如果n个人用完了，那么后
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题目 Ilya got tired of sports programming, left university and got a job in the subway. He was given the task to determine the escalator load factor. Let’s assume that n people stand in the queue for th
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D. Ilya and Escalator time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Ilya got tired of sports programming, left university and got a job
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CF518D. Ilya and Escalator 题意：n个人，每秒p的概念队首的人进入电梯，求t秒后期望人数 直接使用期望定义 \(f[i][j]\) i秒后电梯中j个人的概率 注意n个人的时候直接\(f[i][n] \rightarrow f[i+1][n]\) #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #incl
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Description 一个长度为 n 的等候队列，每秒队首会有p 的概率前进到服务台 ，有 1−p 的概率在原地不动，问 t 秒后接受服务的人的期望人数 Input 三个数n,p,t(1≤n,t≤2000,0≤p≤1) Output 输出接受服务的期望人数，误差不超过 10−6 Sample Input 1 0.50 1 Sample Output 0.5 Solution 以 dp[i][j]
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Ilya got tired of sports programming, left university and got a job in the subway. He was given the task to determine the escalator load factor. Let's assume that n people stand in the queue for the e
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链接 题意： 有n个人，每秒有p的概率有一个人进电梯，问t秒后电梯里的人数的期望。 解法： 因为有人数上限，所以要使用二维记录当前时间和人数。之后根据概率进行状态转移。 注意每个阶段概率和为1，编程上更新后继状态更简单。 代码： #include<cstdio> #include<string> #include<cstring> #include<iostream> #include<cmath
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题意 有一群人要坐电梯，有的想上去，有的想下来，上去和下来都要花费 10 分钟时间，同一方向的人可以在电梯未停止时就上去，不同方向的人必须在电梯停止时才能上电梯，求最后一个人离开电梯的时间 思路 模拟 2 个队列，分别代表 2 个方向的人，同一方向的人到达电梯在电梯运行结束之前上去，否则电梯停止运行，比较 2 个队列最先到达的人，谁先到电梯就往那个方向运行 代码 #include <iostrea
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D. Ilya and Escalator time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Ilya got tired of sports programming, left university and got a job
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Ilya and Escalator time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Ilya got tired of sports programming, left university and got a job in
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Ilya got tired of sports programming, left university and got a job in the subway. He was given the task to determine the escalator load factor. Let's assume that n people stand in the queue for the
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该扩展能根据Scrapy服务器及您爬取的网站的负载自动限制爬取速度。 设计目标 更友好的对待网站，而不使用默认的下载延迟0。 自动调整scrapy来优化下载速度，使得用户不用调节下载延迟及并发请求数来找到优化的值。 用户只需指定允许的最大并发请求数，剩下的都交给扩展来完成。 扩展是如何实现的 在Scrapy中，下载延迟是通过计算建立TCP连接到接收到HTTP包头(header)之间的时间来测量的。
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下面的章节展示了 Sublime Text 各种各样被扩展的附加功能。 指令 Sublime Text 中指令是无处不在的：按键绑定、菜单项、宏等都可以通过指令来工作。有些指令是在 Sublime Text 编辑器的核心实现的，但是他们当中的很多都是作为 Python 插件，每一个指令都可以由一个通过 Python 插 件来调用。 指令调度 通常情况，指令是被绑定到应用程序对象、一个窗口对象或是一
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扩展工具为外业精灵提供的额外使用工具，这些工具可以提供一些更加便捷的功能，在后续的版本中会更新更多的工具提供使用。 实验室 点击主界面中左上方菜单图标可打开用户信息侧边栏，点击侧边栏中的设置图标可跳转至设置页面： 设置页面内，点击实验室选项可跳转至实验室页面。 实验室页面主要包含：路径规划模式、绘制点位吸附、标注名显示、地图缩放、电子罗盘、
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PHP-X是一个基于PHP ZendVM的C++封装层，可以基于PHP-X开发PHP扩展、C++嵌入PHP、PHP SAPI等程序。PHP-X可以大大降低PHP内核扩展开发的难度，提升效率。 开源中国码云：http://git.oschina.net/swoole/PHP-X Github仓库：https://github.com/swoole/PHP-X QQ群：376696453 环境依赖 P
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apxs是一个为Apache HTTP服务器编译和安装扩展模块的工具，用于编译一个或多个源程序或目标代码文件为动态共享对象，使之可以用由mod_so提供的LoadModule指令在运行时加载到Apache服务器中。 因此，要使用这个扩展机制，你的平台必须支持DSO特性，而且Apache httpd必须内建了mod_so模块。apxs工具能自动探测是否具备这样的条件，你也可以自己用这个命令手动探测：
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有时候你需要实现自己的集合扩展。也许你想要在元素被添加到列表时增加特定的行为，或者你想实现一个Iterable，其底层实际上是遍历数据库查询的结果集。Guava提供了若干工具方法，以便让类似的工作变得更简单。 Forwarding Decorators 针对所有类型的集合接口，Guava都提供了Forwarding抽象类以简化装饰者模式的使用。 Forwarding抽象类定义了一个抽象方法：del
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Electron supports Chrome DevTools extensions, which can be used to extend the ability of Chrome's developer tools for debugging popular web frameworks. 使用工具加载 DevTools 扩展 加载 DevTools 扩展的最简单方法是使用第三方工具，
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读完这个问题后，我仍然对DataFlow/Apache Beam如何分配工作负载有一些疑问。我遇到的问题可以用下面的代码演示： 比较使用1个worker和5个worker时的最大吞吐量，而不是后者的效率高5倍，它只是稍微高一点。这让我对以下问题产生了疑问： 假设每个工作线程使用4个vCPU，那么每个线程是否绑定到特定的DoFn，或者如果需要提高性能，可以在给定时刻对所有线程调用相同的DoFns？