隨機分配器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Scratch3.0(mBlock5)程式設計-使用mBot2機器人-含IRA智慧型機器人應用認證初級(Fundamentals Level) - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.評量.影音.加值

為了解決隨機分配器的問題，作者李春雄 這樣論述：

　　本書利用mBlock軟體開發了一套可以充分發揮學生「想像力」及「創造力」的教材。其主要特色為：   　　1. 親自動手組裝，訓練學生的觀察力與空間轉換能力。 　　2. 親自撰寫程式，訓練學生的專注力與邏輯思考能力。 　　3. 親自實際測試，訓練學生的驗證力與問題解決能力。   　　【使用「MOSME行動學習一點通」！】 　　登入會員與書籍序號後，搭配學科題庫線上測驗，可自我練習增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。   　　學科：以「數位線上閱讀電子書模式」提供IRA學科試題，讓您隨時隨地可使用行動裝置閱讀學習。 　　影音：點選目錄中想看的題目「開啟影音」，

即可看到影音解題。 　　診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　評量：結合IRA智慧型機器人應用認證，提升考取認證的實力。 　　加值：提供本書程式範例檔下載使用。

指揮的藝術

為了解決隨機分配器的問題，作者（美）唐納德·亨斯伯格 這樣論述：

這是一本為器樂系和聲樂系學生的入門至高階指揮課程而作的全面、綜合的教材。主要內容包括指揮技巧、總譜讀法、總譜分析和一般排練程式。書中的所有的音樂概念或肢體技能都配有相應的音樂選段作為例證和用於指揮練習。作為指揮教育領域的國際權威編寫的實用教程，本書在伊斯曼音樂學院以及其他大學使用後反響熱烈。 唐納德·亨斯伯格（Donald Hunsberger）   伊斯曼管樂團指揮，伊斯曼音樂學院指揮與樂團系主任，指揮教育領域的國際權威。他活躍於管樂團和劇院音樂錄音領域。他與伊斯曼管樂團合作、由溫頓·馬薩利斯擔任短號獨奏的唱片曾獲格萊美獎提名；他與伊斯曼-德萊頓樂團的錄音曾被電影《看得見

風景的房間》用作配樂；他曾在索尼、德意志唱片公司、菲力浦、水星等多家唱片公司錄製唱片。 羅伊·E. 厄恩斯特（Roy E. Ernst），伊斯曼音樂學院音樂教育專業教授，所授課程包括指揮與排練技巧等。他在音樂教育及長笛演奏方面撰寫了大量文章和書籍。 前　言　 導　言　 第一部分 基本原則和技巧 第二部分 特殊論題和技術 第三部分 選曲集：供課堂表演的音樂選段 第四部分 附錄 致老師 改善大學指揮課程是高校音樂教育中普遍關注的一個問題，尤其是因為相當大比例的畢業生將會在他們未來的職業生涯中大量地運用指揮技能，並且許多人——可能是他們中的絕大多數——將不會

再有額外的機會來正式學習指揮。另外，大部分學生在有限的課堂時間中獲得的個別指導和指揮經驗存在局限性，這無疑使學生很難取得學習成效。 考慮到課時和學生數量，怎樣才能提高指揮課程的效率呢？更具體地說，我們應當思考以下問題：如何更有效地組織課堂，從而使每一位學生有盡可能多的時間來進行真正意義上的指揮？最佳的教學方式和次序是什麼樣的？如何兼顧共處一個指揮課堂的器樂系學生和聲樂系學生？哪些曲目可以在課堂中指揮和表演？隨著技巧的提升，如何將讀譜和分析這兩項技能融為一體？如何囊括當今成為一個成功的指揮家所需的海量背景知識和管理技能？在專注于評估和改進伊斯曼音樂學院基礎指揮課程的這十年間，我們解決了包括上述

在內的許多問題。在這本給器樂系或（和）聲樂系學生的入門至高階指揮課程所使用的全面、綜合的教材裡，我們所研究發展的指揮課程的編排和教學資料都已呈現在其中。 本書的前十個章節（ 第一部分）全面地包羅了多數本科指揮課程涵蓋的指揮技巧和知識，至此學生將能極好地掌握指揮技巧的基本知識和概念。然而很多老師將會發現，也是我們已經發現的，本書中所體現的更高效的步驟和教學順序使得更有理由收錄第11至14 章（第二部分）的補充資料。如果不是這樣，可以根據班級的人數或每週的課時將第11 至14 章的內容分配到後續指揮課程而非指揮入門課中。這幾個章節以特殊專題和技巧的形式呈現，也給那些不能在其他課程裡學習到這些內容

的學生提供了重要的參考資料。 本書的主要內容包括指揮技巧、總譜讀法、總譜分析和一般排練程式。關於每種合奏類型的排練程式和曲目的更多詳情將涵蓋在隨後的課程中。如果課堂成員全部由聲樂系學生或器樂系學生組成，那麼這項專門的知識可以輕鬆地合併在一起進行教學。 我們發現簡明扼要的教學方式最利於學生學習，但不能把這個想法教條地運用到教學當中。本書也探討了其他教學方式，同時我們也鼓勵老師和學生考慮和分析其他可行的教學方法。 書中所有的音樂概念或肢體技能都伴有相應的音樂選段（第三部分）來作為例證和用於指揮練習。書中音樂選段的篇幅足以為指揮建立一定的音樂語境——而不是僅用三四個小節來闡明觀點。我們——並不意

外地——發現學生更喜歡標準的指揮曲目（他們稱之為“真正的音樂”）而不是練習曲，這同時也是一個學習更多曲目的機會。另外，將書中提供的單音練習用於課堂集體指揮會非常有益。 本書中的音樂選段選自合唱、管弦樂和管樂的標準曲目，這樣一來，由聲樂系學生和器樂系學生組成的班級能夠以一個器樂合奏隊和一個合唱隊的形式來演出這些曲目。假如課堂裡只有器樂系學生或只有聲樂系學生，也會有充足的曲目可供使用。如果班級成員沒有能力演奏本書中較難的音樂選段，那麼可以將其用於譜例分析，選擇容易一些的音樂選段用於演奏。另外，我們建議在課堂上，學生要麼演奏自己的主要樂器, 要麼演奏程度較好的第二門樂器。 前面幾個章節的音樂選段

用於（隨鋼琴伴奏）演唱和與老師一同集體指揮。這是為了讓學生在進行個人指揮之前能夠學習和練習每個技巧——這是一種使學生快速掌握指揮基本技巧的有效步驟。當學生開始個別指揮的時候，器樂可以加入人聲聲部一起演奏。 後面章節中的器樂選段是為隨機樂器組成的小型合奏隊的表演而編排的。如有必要，學生演奏簡單的音樂選段時應作好移調的準備。難度更大的音樂選段中則包含了移調演奏的聲部。 訓練熟練且有把握的讀譜技能——諸如不同譜號、移調和配器編排技能——需要在相當長的時間裡不間斷地練習。不過，如果在其他課程中已經對讀譜和移調有過充分的練習，並且時間不允許進行額外的練習，那麼可以忽略本書中的一些讀譜練習和移調練習。

這些內容也可以視為一個單獨的單元。另外，讀譜的作業包括不同音部讀譜和以作品綜合分析為導向的移調練習。 附錄部分（第四部分）包含了這門課的課程描述、日常練習、座位表、規劃和整理表、詞彙大綱以及推薦讀物精選。 關於本書第二版 本書的第二版作了一些更改。基於伊斯曼音樂學院指揮課的課程評估和其他大學的指揮老師使用第一版之後的建議，本書內容進行了重新編排。這一過程證實了並非只有一種最佳方式來安排這些教學材料；儘管我們覺得目前本書的編排非常奏效，但我們也鼓勵你們根據自己的喜好和需求來調整順序。 這一版增加了新的曲目。學生們將會十分中意我們所挑選的各式各樣的優質曲目。針對班級情況對本書的音樂選段進行富

有創意的改編，幾乎任何演唱者和演奏者的組合形式都有可能取得不錯的音樂成效。同時，我們也應當鼓勵學生們自行決定如何使用課堂裡現有的表演資源。另外，在第二版中，音樂選段不再出現在每一章的末尾，而是以“選曲集”（第三部分）的方式呈現。這樣更便於學生使用任何一個章節中的音樂選段來為當下的學習作補充練習。 本版也增加了聽覺分析部分和其他練習，將讓學生有更多練習分析表演和訓練音樂決斷力的機會。我們建議將課堂演奏錄音，這樣便能讓學生分析真正的表演，而不是帶有人為錯誤的表演。“指定聽者”（designated listener）的練習法將給學生提供更多分析真正的表演的機會。另外，新的作業和測驗讓學生對於通過

獨立練習來掌握各種技能更具責任感。這樣就可以投入更多的課堂時間來訓練排練技巧和音樂領導力。 第二版中第5 章的總譜讀法和排練技巧是一個全新的章節。這一章介紹了總譜研究的系統方法以及基本曲目的排練技巧。可以將該章節中所呈現的這兩部分內容當作貫穿整個職業生涯的學習過程的開端。 由本出版社出版的教師教學指南現在可供購買，其內容是針對新版本的教學建議。其中討論了時間利用的優先次序、強調音樂領導力的步驟以及其他關於課程評估和提高指揮課教學的主觀和客觀因素。  

聯合邊緣計算生態系統中的高效資源供應

為了解決隨機分配器的問題，作者霍杰特 這樣論述：

在接入網絡上提供雲計算資源的邊緣計算在新興的5G / BG網絡中起著至關重要的作用，因為它可以最大程度地減少物聯網時間關鍵型應用程序所需的計算任務響應延遲。預計在不久的將來，5G / B5G運營商將從部署這些應用程序中獲得收益，其成本與總資源分配和任務分配成正比。得益於水平邊緣聯盟（HEF）的概念，它是最大化總體收益的一種方法，同時有助於最小化端到端（E2E）響應延遲。因此，所有參與的邊緣節點都可以共享其未利用的資源和工作負載。 HEF中有效的資源供應涉及在每個參與者中設置兩個因素：資源分配和智能工作負載（分擔任務）分配。這兩個因素相互影響，但可行的解決方案必須提供令人滿意的服務級別協議，以

滿足目標應用程序的延遲要求。為此，本文首先研究了兩階段迭代（TPI）模型驅動方法的設計，實現和評估，目的是將HEF中的端到端（E2E）延遲最小化。提出的TPI方法確定了HEF中的動態任務分配和資源之間的分配/內部資源分配。我們利用bin打包問題和基於進化的計算方法來確定邊緣節點分別是資源提供者和已分配資源。實驗結果表明，與其他基線方法相比，TPI可以將HEF流通量提高50％。之後，我們研究了能耗如何影響HEF生態系統中的資源供應，特別是當參與的邊緣節點之間具有高度互操作性時。最大限度地減少能耗至關重要。基本上，邊緣節點面臨電源限制。因此，它可能無法在HEF中的資源供應方面發揮有效作用。除了滿足

超低延遲要求外，能源效率是HEF資源配置的另一個關鍵因素，它會影響運營支出（OPEX）。因此，我們提出了一個能源高效的資源共享問題，目的是最大程度地降低運營支出。我們將其公式化為混合整數線性規劃，並證明該問題是NP-hard，並提出了聯合多維分數背包（FMFK）算法。結果表明，與非聯合方法相比，基於FMFK的HEF資源分配性能更好，節省了更多的OPEX，並可以處理更多的物聯網任務。數值結果表明，我們的模型驅動方法特別為高延遲敏感任務節省了約40％的OPEX。除了在HEF中參與的邊緣節點之間的內部/內部資源分配外，本文還研究瞭如何提出高度動態的HEF生態系統。因為，邊緣節點是易變的。預計參與的邊

緣節點將面臨來自物聯網設備的大量流量。因此，鑑於高效的HEF資源配置，利用傳統的動態任務放置方法無法同時滿足物聯網設備和邊緣資源提供商的SLA要求。我們設計了一種智能的深度強化學習任務分配器（DRL-Dispatcher），作為HEF中智能邊緣協調器的一部分。我們的解決方案是數據驅動的，不需要假設可以很好地建模任務和物聯網需求。我們根據動作大小解決了可伸縮性問題。我們根據邊緣節點的計算和通信成本對其進行分群。 DRL-Dispatcher將任務卸載到群集而不是單個邊緣節點。這顯著減少了動作空間中的動作數量，特別是在大規模HEF（即高聯盟規模）上。作為HEF資源配置的一部分，我們實現了DRL-D

ispatcher模塊，並將其與貪婪和隨機算法進行比較。根據我們的數值結果，在聯邦大小為80的情況下，DRL-Dispatcher獲得的獎勵總和為52.86，而隨機和貪婪的獎勵總和分別為42.31和43.66。