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相同的程序代码,使用 python run.py interactor/linux/interactor data/sample_practice.in HuaweiSoftComp/code_craft -r 20008 (只记录一个replay) 查看某一个unit结果:使用 python run.py interactor/linux/interactor data/sample_practice.in HuaweiSoftComp/code_craft -r 19999 20000 20001 20002 20003 20004 20005 20006 20007 20008 ( 记录多个相邻replay),同一个unit结果:(和以上同一个时间片20008)判题器replay disk_unit的req_num、Score计算有BUG
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学校本部是西南,但选手在电子科技大学湖州研究院专项学习,常驻浙江湖州,可以报名杭厦赛区吗?
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线下生成数据测试没问题,线上也验证了输入输出报文数量是否一致,还是报这个错误,能帮忙看下吗? id:galloping_snail
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请问这个报错原因是什么
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runtime_error一般是什么错误导致的?交互时间过长吗?线下两个样本测试都没问题,提交到线上是这个报错。
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您好,我们近期正在对华为mdc610进行pointpillar开发,麻烦您提供一下https://gitee.com/huawei_mdc/centerpoint-pointpillars-mdc的授权,谢谢!
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由于本题T个时间片的全部磁盘操作可以一次性读取完毕,导致本题完全可以使用离线算法先读取完所有的操作,再综合考虑所有操作,决定1~T所有时刻的磁头动作。例如根据 t+i 时刻文件j的读操作,决定t时刻文件j的写入位置,尽管这样不符合从前往后推理的时间顺序。由于demo代码执采用的是在线算法,请问离线算法是否符合题目要求。因为离线算法的分数通常会比在线的启发式/贪心等算法的分数要高。非常感谢!
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约束条件五指明:在实际的调度算法决策过程中,无法预测未来报文的到达顺序,只能使用已到达报文的信息,即对于当前报文不知道之后是否还会有报文到达。约束条件二:对于每个切片第一个报文到达时间为ts,最后一个报文离开时间te,即暗示已知当前报文是否为最后一个报文。也就是说我们虽然无法预测未来,但可以确定当前报文是否为最后一个?
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在一个对象写入并删除后,还可以用这个id再去进行对象的写入操作吗
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开题两分钟就有2000w分的提交了,但是后来不见了。现在也有2000w分的提交。请问它们是线上平台的bug吗,还是说只有开始时的提交有bug?
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本地运行没有问题,正常输出
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原题:在实际的调度算法决策过程中,无法预测未来报文的到达顺序。为了保证算法的效果,每次调度决策只能使用已到达报文的信息。我的理解是在算法设计上,每个时间节点te选择调度对象上,是只能使用ts <= te的已到达报文进行计算,不能使用ts > te的未到达报文的信息去计算,对么?如果这样的话,在每个时间节点te调度算法决策上,已到达报文的单位是切片级别的还是报文级别的?即切片级别的话,如果每个切片的第一个报文ts0<=te即认为该切片所有报文信息都获取可用来调度算法决策了,还是报文级别的每个报文信息分别的ts<=te时才认为获取了?感觉按照原文档的逻辑应该是报文级别的,但是这样的话怎么能每个切片在第一个报文即获取报文数目mn,切片带宽SliceBWn, 切片最大容忍时延UBDn信息呢?此外,在提交程序打分时,平台会自动检测这条约束么?
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RT,这是不是不太对
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后续还想继续进行测试,开放数据集算出来的分数和测试系统上的分数差别有点大,请问能提供测试系统上的所有数据集嘛。
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