【摘 要】
：
云存储系统中的副本放置策略关系到云存储的可用性和可靠性、数据负载均衡程度以及数据访问速度。在静态场景,也即数据分批次处理场景下,HDFS默认策略只对每个数据块的3个副
【机 构】
：
海装武汉局驻武汉地区第二军事代表处,武汉理工大学计算机科学与技术学院,贝壳找房科技有限公司
论文部分内容阅读
云存储系统中的副本放置策略关系到云存储的可用性和可靠性、数据负载均衡程度以及数据访问速度。在静态场景,也即数据分批次处理场景下,HDFS默认策略只对每个数据块的3个副本分别进行放置,而未综合考虑整批数据放置方案对集群负载、访问失效率、整体读写性能的影响。针对这一问题,改进基于二进制多目标灰狼优化算法的副本放置策略,以平均副本失效率、磁盘相对负载标准差及读取评价因子为目标函数,得出3个目标函数值都较低的副本放置策略。实验结果表明,采用改进策略后,集群的整体负载均衡度更高,并且在随机读取指定数量数据块的实验中
其他文献
伴随现代社会经济的快速发展,大众对服装的样式、风格、面料提出了更多的要求,服装设计也因此呈现出多元化的趋势。为适应市场多样化的需求,服装设计在各个环节都必须不断创
在自然场景下,车牌信息易受光照、旋转、拍摄角度等复杂背景噪声干扰,提取车牌信息难度较大。因此设计一种基于深度学习的车牌识别方法,并将模型移植到Android移动端以满足复杂场景实时准确识别的需求。首先使用U型网络实现车牌区域与背景的语义分割,然后利用OpenCV对提取的车牌图像进行校正,最后利用共享Loss的卷积神经网络对每个字符进行识别。结果表明,该系统对车牌识别准确度高达95.14%,实时性亦
为改善智能飞行器受系统结构限制而无法精确定位问题,采用遗传算法对系统定位误差进行校正,并对航迹长度和校正次数进行优化。在共享函数基础上,采用排挤算法和精英策略,在多
针对台风各阶段尺寸与纹理结构差异较大,存在识别难度大、准确率低的问题,提出改进Faster RCNN的台风云系识别方法。首先为模型选择合适的特征提取网络,然后在原始Faster RCNN基础上优化区域网络参数,改进感兴趣区域池化网络,提高模型检测各阶段台风的鲁棒性。为防止训练过程中正负样本不均衡,引入在线困难样本挖掘机制。实验结果表明,相较于原始Faster RCNN,改进后的Faster RCN
目前,国际上公开的用于人脸表观年龄估计的数据库较少,并且人数规模小,而大数据是深度学习的关键。为了准确预测人脸表观年龄值并测试人脸化妆整形效果,自行设计制作容量为50 000张人脸图像的数据集,基于改进的VGGnet卷积神经网络,使用RMSProp优化算法对模型进行训练。实验结果表明,在合理的误差范围内,表观年龄值在1-5岁时预测精度最高,为91%;同时,化妆整形能使人脸表观年龄值比真实值略小,为
采用气相色谱-质谱联用法测定纺织品中的硝基苯类化合物,通过正交试验优化前处理条件,研究了最佳的气相色谱-质谱分析条件。该方法在0.5~20.0 mg/L范围内线性关系良好,相关系
在“互联网+”时代,网络以其公开及时性、互动性、低门槛等传播优势给公益事业的发展提供了广阔的空间,其背后的传播机制、传播动力值得深究。旨在分析网络公益传播过程中各
在嵌入式多核系统中,边界公平调度算法被证明是周期性任务集上性能最优的调度算法,但该算法在实际应用中任务中断时响应慢、调度过程开销过高。因此,基于流体调度思想进行简
近年来,随着深度学习技术在自然语言处理任务中的广泛应用,语言模型规模越来越大。然而,大规模模型推理速度慢、资源消耗成本高,难以在工业上进行应用,小规模模型又难以达到
服务器应用系统分为完全服务器应用系统和服务器—客户端应用系统两类。针对相关行业工作无法适配服务器—客户端应用系统情况,基于多Reactor模型,提出一种拓展的多Reactor模