基于深度强化学习算法的高能效数据负载均衡方法

网络用户大幅度增加为网络发展带来机遇的同时也带来了挑战,当前使用的数据负载均衡方法节点数据分发能力较差导致网络节点吞吐量较低。因此,设计了基于深度强化学习算法的高能效数据负载均衡方法。选择隐式并行程序设计方法,设计网络数据并行程序。根据存储节点个数,设计数据分配与迁移方法。根据存储节点数据量与特征,选择深度强化学习算法,实现高能效数据负载均衡。构建仿真分析环节,经多次测试证实,深度强化学习负载均衡方法具有调节网络节点平均吞吐量的能力,且此方法的使用效果优于当前所使用的其他方法。     

基于IP负载均衡技术的LVS集群系统探讨

随着网络用户数量的级数增长,如何提高网络服务器性能,提供大量的并发访问能力是倍受重视的问题,本文论述了一种利用IP负载均衡技术实现的LVS(Linux Virtual Server)集群系统,较好的实现了系统的高可扩展性和高性价比等多方面优势。     

集群系统下的动态负载均衡探究

本文主要讨论了网络负载均衡集群系统下,当前的均衡算法和动态负载均衡机制.结合加权轮询算法讨论了集群的动态负载反馈机制,给出了一个基本的动态均衡模型并加以分析.     

基于HBase的大数据平台负载均衡算法分析与优化

HBase原有负载均衡算法策略是保证每个Region Server的Region数目相同。但每个Region的访问并不均等,可能造成负载不均衡情况,产生热点数据,影响请求响应效率。部分Region会成为热点,导致一些Region Server负载过重。为提高HBase数据库整体性能,将数据热度因素考虑在内,使用预测方法设计HBase负载均衡算法,把预测数据的热度作为Region Server负载。实验表明,优化后的负载均衡算法可在一定程度上提高HBase数据库性能。     

基于Spanning Tree的网络负载均衡实现研究

冗余的网络环境能够保证网络的稳定运行,生成树协议能够防止冗余的网络环境下产生的网络环路,生成树的默认配置导致整个网络运行效率低下,与VLAN配合可以提供链路负载均衡,实现网络的安全、稳定、高效运行.本文通过网络拓扑的构建以及具体的配置过程实现了基于生成树的网络负载均衡.     

Linux集群下的校园网络负载均衡方案

为了解决大量的校园网络服务带来的网络拥挤问题,提出了基于Linux集群的校园网络负载均衡方案.它采用地址转换和IP隧道两种方式,将计算机集群虚拟化为一个虚拟服务器,从而在IP层上实现负载均衡调度.该方案能够充分发挥校园网络设备的利用率,提高校园网络的整体性能,减少资金的投入和降低维护成本.     

面向虹膜数据发布的差分隐私保护

针对虹膜数据在发布后可被攻击者利用并获得用户隐私的问题,提出了一种基于随机映射与差分隐私的虹膜数据发布隐私保护方法。该方法利用随机映射对发布虹膜数据进行模板处理,然后对注册过程中建立的模板添加噪声,使其满足差分隐私,进一步提高发布数据的隐私保护程度。最后,通过安全性分析及在模拟环境下的实验,进一步证实了所提出方法的安全性和有效性。     

云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法

云计算是在其虚拟化技术之下提供动态可扩展性资源,通过互联网提供服务的一种并行计算技术。本文提出了一种基于云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法(Parallel Task Scheduling Balancing Algorithm)。实验结果表明,该算法在负载相对均衡的前提下,在响应时间和执行时间方面有较好的表现,能有效地满足用户需求的服务水平。     

基于FIT AP/AC的无线网络漫游与负载均衡研究

基于FIT AP/AC的大型无线局域网一般由多个AC组成,无线客户端在不同AC间无缝漫游,必须适当配置AC间的通信协议和漫游组,以保证AC间建立通信和安全可靠地传输信息。同时,在不同AP覆盖同一区域时,通过负载均衡设置保证密集区域的用户使用性能要求。     

分布式存储中基于动态局部修复码的负载均衡研究

分布式存储系统中数据的访问存在不均衡性,大多数访问聚集在少部分数据上,便会引起系统的负载不均衡,导致部分高负载节点成为整个系统的性能瓶颈。针对此问题提出一种负载均衡的动态局部修复码（ALRC）,该编码方案通过历史热度对冷热数据进行优先级确立,再对冷热数据进行动态编码,使其具备（r,t）-availability性质,让数据能够拥有额外的访问路径,借此提高热数据的并行访问性能和系统的负载均衡性,同时兼顾一定的存储效率。实验结果表明,ALRC在系统负载较不均衡时只需要相较于编码前少量的额外存储开销,便可拥有相较于原方案53%以上负载均衡度的提升,从而确保节点间的负载分布均匀,提高整个系统的性能和可靠性。     

基于CDIO理念的数据结构教学模式创新与实践

针对数据结构课程内容理论性强而算法抽象难懂的特点,提出将CDIO理念应用到该课程教学模式中,改进传统的教学方法。采用多元化的创新教育模式,提高数据结构理论与实践相结合的教学效果,学生在克服基础课程难点的同时,锻炼了个人的综合动手能力、创新能力及团队协作能力。     

双参数指数分布场合下无失效数据的统计分析

本文根据双参数指数分布的无记忆性,给出可靠度的先验分布,进而在无失效数据的情况下,得到了平均寿命的估计.     

浅析数据挖掘教学对项目驱动模式的应用

数据挖掘课程便是计算机科技与技术的重要学科,涉及诸多较强的应用性技术。而本文主要针对数据挖掘教学对项目驱动模式的应用进行了详细探析,这对于学生的发展来说,更具有重要的现实意义。     

时不变滑模控制在DC/DC变换器闭环控制中的应用研究

本文在分析DC／DC开关变换器滑模控制方法的基础上,针对以往开关变换器滑模控制器抖振现象严重的不足,通过引入趋近律的方法,以Buck变换器为例,给出了一种适合PWM控制方式的时不变滑模控制器的设计方法,并易于推广到其他类型变换器上。仿真结果表明,该控制方案可以减少系统超调,动、静态特性较好,并能有效削弱滑模运动的抖振现象。     

基于H.264/AVC帧间宏块预测模式的快速判决方法

1 Introduction The emerging H.264/AVC video coding standard hasbeen developed and standardized collaboratively byboth ITU-T VCEG and ISO/IEC MPEG organizations .As the newest international video coding standard ,H.264/AVC represents a number of advances i…     

Weibull分布无失效数据的Bayes分析

本文主要运用Bayes统计方法,Weibull分布无失效数据,在特殊情况尺度参数α=1时,在平方损失、LINEX损失、熵损失下,得到形状参数β的Bayes估计.     

Fast mode decision for inter macroblocks in H. 264/AVC

In this paper, a fast mode decision algorithm for inter macroblocks in H.264/AVC is proposed, The algorithm is able to classify all modes by both gradient operator and comparison of space-time correlation. Because only part of modes is used to compare with each other the computational complexity can be reduced greatly. The simulation results show that it takes about 75 % of encoding time for other algorithm with similar visual quality.     

基于B/S模式的医学实验室数据批阅和管理系统的设计与实现

本文在分析了国内医学实验室信息化应用现状的基础上,提出了基于B/S模式的一种信息化解决方案。     

电子政务平台服务器集群负载调度算法分析

分析了采用不同负载均衡调度算法的应用环境和性能,并根据政府门户网站Web应用的特点,对调度算法进行了研究和验证,实际环境下基于动态反馈的最小链接算法达到最优的性能.     

数字流域系统的三层C/S体系结构模式研究

本文讨论了Clienl／Server体系结构模式的结构特征、优缺点和应用领域．并利用Client／Server结构模式构造了数字流域系统的三层Clienl／Server体系结构．