摘要
本申请提出一种资源预估方法及程序产品,内存资源占用预估值被定义为内存资源占用理论值与内存资源占用实测值通过贝叶斯融合的最优估计。该内存资源占用预估值不仅包含内存资源占用的最佳预测值,还完整保留了估计的不确定性信息。相对于单纯地使用内存资源占用理论值,这种贝叶斯融合的结果通过吸收实际运行观测数据,有效修正了内存资源占用理论值中未建模因素导致的偏差,使内存资源占用预估值更符合真实环境表现。从而提供了既贴近实际又具备统计稳定性的内存资源占用预估值,最终更轻量、灵活、准确地实现计算任务对应资源的预估,进而可量化地完成计算任务的调度。
技术关键词
内存
资源预估方法
数据管理器
资源管理器
序列
参数
线性回归模型
抽象语法树
程序
队列
处理器
对象
层级
缓冲
可读存储介质
规模
逻辑
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灰色关联度
序列
灰色预测模型
储层渗透率
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生物材料
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