本文介绍了一种基于学习预测器的在线算法设计，结合机器学习技术优化调度和缓存置换等实际问题。研究提出了通用框架，通过不确定性量化和回归技术提高决策准确性，并展示了算法在多重预测中的应用及其性能保证。