Kubernetes资源限制与请求

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Kubernetes命名空间中的资源配额和限制范围

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深入理解Kubernetes中的LimitRange：带实例的指南

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本文研究了不可分性商品的公平分配问题，提出了团体最小限度份额（GMMS）概念，并证明在特定条件下可以实现GMMS分配。同时，探讨了公平性评估中的风险与福利，提出基于福利的公平性度量方法，并分析了多智能体竞争中的资源分配约束。研究还提出了有效的动态公平资源分配方法，强调反馈的重要性和高效决策的可能性。

不确定性下公平与福利效率的约束多匹配
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本文提出了一种公平分配模型，旨在合理划分不可分割商品，解决个体主观评估的问题。研究表明，最优分配并不总是存在，但在主观评估和市场价值的较弱条件下可以得到保证。这项研究对公平分配的理论与实践具有重要意义。

具有市场价值的公平分配
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本研究提出了一种新的神经网络分配机制，旨在解决不可分资源的公平分配问题。该机制在学习过程中严格遵循公平性约束，并在可取性方面优于现有算法，展现出良好的应用前景。

Fair and Desirable Allocation through Neural Network Learning
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本文研究了在具有加性估值的代理之间公平分配不可分割物品的问题，提出了EFx分配算法，并证明其在市场规模大且收益较小的情况下有效。同时探讨了无嫉妒性（EFX）在资源分配中的应用，展示了不同代理人估值下公平分配的存在性。

拓展近似 EFX 分配的前沿
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资源即共享：共享经济的理念

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龙鲲博客 龙鲲博客 ·

本文研究了公平分配中的无嫉妒性概念，并提出了去除任意一份资源后，任何玩家都不愿意交换自己捆绑的价值的公平性条件。使用Leximin解决方案证明了在几个情境中都有EFX分配的存在性。研究表明，在不同类的玩家估值的不能平分的财产的公平分配中，有着丰富的研究课题。

二进制估值中存在的 EFX 分配
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婚前协议与我们家庭的财务安排

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Amir Rachum’s Blog Amir Rachum’s Blog ·
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