多级反馈队列操作系统课程设计模拟

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资源摘要信息:"djf.rar_feedback queue_多级反馈_多级反馈队列_操作系统课程设计" 知识点: 1. 多级反馈队列(Multilevel Feedback Queue,MFQ):这是一种用来管理CPU任务调度的算法。它通过维护多个队列,并为每个队列分配不同的优先级来实现对不同类型任务的快速响应。多级反馈队列算法允许新进程进入最高优先级队列,如果它在该队列中的时间片用完未能完成,它将被移到下一级优先级的队列中。以此类推,直到进程完成或达到最低优先级队列。这样,CPU可以有效地为不同类型的进程服务,例如,对于交互式进程(如用户界面操作)会获得更快的响应时间,而CPU密集型进程则会在较低的优先级上运行,不会影响系统的响应能力。 2. 操作系统课程设计:这是计算机科学与技术专业学生的一门实践性很强的课程,通常要求学生设计并实现一个与操作系统相关的小项目或模拟程序。这样的课程设计可以帮助学生理解和掌握操作系统的核心概念,如进程管理、内存管理、文件系统、I/O管理等。在这个案例中,学生选择了模拟CPU多级反馈队列作为课程设计的题目,这表明他们对操作系统中的调度算法有了一定程度的深入学习和应用。 3. 程序设计与调试:课程设计中提到的程序是学生个人编写的,这个过程不仅涉及到编程技巧的运用,还需要对程序进行测试和调试,以确保程序能够正常运行并达到预期的效果。从描述中可以看出,编写此程序的过程中,学生对代码进行了一定的优化,并考虑了未来的扩展性,这表明学生在实际编程过程中学习到了良好的编程习惯和软件工程的理念。 4. 时间戳信息:描述中提到程序编写的时间是2005年5月1日下午至5月11日凌晨四点,这可以反映出学生在课程设计上投入了大量的时间和精力。同时,时间戳信息也记录了程序开发的具体历史时刻,对于学习和了解软件开发过程是很有价值的。 5. 文件管理:在给出的压缩包文件列表中,可以看到有一个名为"djf.txt"的文件和一个名为"***.txt"的文件。这可能意味着压缩包中包含了源代码文件(.txt通常是文本文件,但此处可能代表源代码的另一种格式)、文档说明、或者其他相关资料。"***"通常是一个提供编程资源和文档的网站,因此这个文件可能是从该网站上下载的参考资料或者示例代码。 6. 缺省数据结构的使用:描述中提到数据结构中有些数据项尚未使用,这表明学生在设计程序时预留了扩展空间,考虑到了程序可能的后续升级和功能增加。这显示出学生在程序设计时具有前瞻性思维,能够为程序的未来升级和改进留下接口和余地。 通过上述信息和知识点的分析,我们可以看出,这份文件不仅涉及到操作系统中多级反馈队列的知识点,还涉及到程序设计、调试、文档编写和文件管理等多个方面,是计算机科学与技术专业学生实践能力提升的一个缩影。

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋(190-220,-5-5) a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧(30-40,35-45) b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高(120-180,-10-10) b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋(60-80,-10-10) b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验,独立试报

2023-06-01 上传