摘要：
**Work** 是 Karmada 资源传播链路中的**执行载体**，它是 ResourceBinding 的下游，负责将资源模板实际分发到成员集群 阅读全文
posted @ 2026-01-14 23:06
Mephostopheles
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摘要：
**Karmada Agent** 是部署在成员集群中的组件，它是 Karmada 多集群系统的**执行终端** 阅读全文
posted @ 2026-01-13 16:12
Mephostopheles
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摘要：
**Karmada API Server** 是 Karmada 控制平面的核心组件，它充当整个多集群系统的**统一 API 入口**和**数据存储层**。 阅读全文
posted @ 2026-01-13 15:22
Mephostopheles
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摘要：
在 Karmada 多集群管理系统中，**Cluster** 是代表成员集群的核心资源对象 阅读全文
posted @ 2026-01-13 15:09
Mephostopheles
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摘要：
Tier 0：基础概念（必须先了解） Cluster — 成员集群定义 Karmada API Server — 存储和访问入口 Karmada Agent — 成员集群端组件的作用 Tier 1：核心链路（必须掌握源码） ResourceBinding (RB) Work PropagationP 阅读全文
posted @ 2026-01-13 14:49
Mephostopheles
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摘要：
ResourceBinding（RB）是 Karmada 中用于描述资源如何在多个成员集群中分布和调度的核心对象。本文结合源码详细解释 RB 的完整生命周期和工作原理。 阅读全文
posted @ 2026-01-13 14:26
Mephostopheles
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摘要：
写在前面：什么是贝叶斯优化 参考这里 主要包含两个部分 一个代理模型（surrogate model），用于对目标函数进行建模。代理模型通常有确定的公式或者能计算梯度，又或者有已知的凹凸性、线性等特性，总之就是更容易用于优化。更泛化地讲，其实它就是一个学习模型，输入是所有观测到的函数值点，训练后可以 阅读全文
posted @ 2025-11-13 18:22
Mephostopheles
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摘要：
写在前面：什么是贝叶斯优化 参考这里 主要包含两个部分 一个代理模型（surrogate model），用于对目标函数进行建模。代理模型通常有确定的公式或者能计算梯度，又或者有已知的凹凸性、线性等特性，总之就是更容易用于优化。更泛化地讲，其实它就是一个学习模型，输入是所有观测到的函数值点，训练后可以 阅读全文
posted @ 2025-11-11 10:43
Mephostopheles
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摘要：
原文链接 发表在IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 2025 这篇文章是对于之前工作的改进，可能需要先说说之前他们干了啥 为 GPU 上的深度学习推荐模型训练构建性能模型 RM推荐模型大家应该都听说过，比如购物，搜索场景下都很常 阅读全文
posted @ 2025-09-23 19:01
Mephostopheles
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Visitor: Problem Example: exporting the graph into XML format 示例：将图表导出为 XML 格式 Visitor: Solution Place the new behavior into a separate class called v 阅读全文
posted @ 2024-12-24 18:27
Mephostopheles
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