那位前辈能介绍一下实时系统和分时系统,到底是什么意思?

li_qingsong 2003-10-20 03:34:59
那位前辈能介绍一下实时系统和分时系统,到底是什么意思?
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taoest 2003-10-27
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"实时"不是在规定的时间内完成任务。如果一个任务要很长时间才能完成的,就算你用什么再强的实时操作系统都无法完成。
实时是指时延得到保证。
例如控制手术刀运动的一个线程,他必须至少每隔1毫秒检查一次手术刀的位置,就必须用实时操作系统,除非不用多任务或多线程。如果用了非实时操作系统如dos或window或linux,就可能由于一些意外的事件,如光盘读取的困难,显卡画3d图形,导致手术刀线程未能在1毫秒内被调用,那么可能在做手术的病人就要一命呜呼了。
jian 2003-10-27
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“实时”是指必须要在规定时间内完成所指定的任务。比如视频通信,视频数据流必须要在很短的时间内处理和传输完毕。
“分时”是指多个进程轮换,分享CPU的时间片。
《操作系统》和《信号与系统》方面的资料好像都从不同的侧重点分析了这两种系统
hswxf 2003-10-27
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在学校打饭叫分时
请同学吃饭叫实时
taoest 2003-10-25
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"实时系统为连续系统"不对吧。
实时操作系统通常也是分时系统,但是它的任务调度时间有严格的控制。例如某个线程必须在某个时间内被调用一次。因为时延得到保证,所以被称为实时操作系统。
连续系统并不就能称为实时系统,因为就算连续系统,在系统调用时,如果时延不能保证,那么也不见得实时。
分时操作系统和实时操作系统并不矛盾。
wynwh 2003-10-23
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楼上的朋友解释得不错!
我在加两句:可以简单的理解,分时系统为不连续系统;实时系统为连续系统。
duanmingguo 2003-10-22
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你应该找本《操作系统》教材看看,下面我只能大体说说:
一。分时系统:
分时系统允许多个用户同时连机使用计算机。
操作系统采用时间片轮转的方式处理每个用户的服务请求。
特点:
多路性。
交互性。又叫交互操作系统。
独立性。
及时性。分时系统性能的主要指标之一的是响应时间,是从终端发出命令到系统与应答的时间。
通常计算机系统采用批处理和分时处理方式来为用户服务。时间要求不强的作业放入后台批处理处理,需要频繁交互的作业在前台分时处理。
二。实时系统:
系统能够及时响应随机发生的外部事件,并在严格的时间范围内完成对该事件的处理。实时系统作为一个特定应用中的控制设备来使用。
分为两类:
1. 时控制系统。
2. 时信息处理系统。
 特点:及时响应和高可靠性。
一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。二、课程简介       大数据和算法类的系统和传统的业务系统有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类系统追求的是数据驱动、效果驱动,通过AB测试评估的方式,看看新策略是否得到了优化和改进。所以在系统架构上,需要考虑到怎么和离线计算框架去对接,怎么设计能方便我们快速迭代的优化产品,除了这些,像传统业务系统那些该考虑的也照样需要考虑,比如高性能、高可靠性、高扩展性也都需要考虑进去。这就给架构师非常高的要求,一个是需要对大数据和算法充分了解,同时对传统的业务系统架构也非常熟悉。        本节课就对当前几个热门的大数据算法系统架构(推荐系统架构设计、个性化搜索引擎架构设计、用户画像系统架构设计)做一个深度解析!1.个性化推荐算法系统 是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。如下就是我们要讲的个性化推荐算法系统架构图,请大家仔细欣赏、品味:      这节课我们就对推荐系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开个性化推荐算法系统神秘的面纱!2.个性化搜索引擎 和个性化推荐是比较类似的,这个架构图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系,从部门的组织架构上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们来详细的讲一下整个架构流程的细节。如下就是我们要讲的个性化搜索架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对个性化搜索的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开搜索引擎神秘的面纱! 3.大数据用户画像系统 用户画像是一个非常通用普遍使用的系统,从我们的架构图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时日志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算架构大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。如下就是我们要讲的大数据用户画像架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对大数据用户画像系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开用户画像系统神秘的面纱!三、老师介绍陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。 

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