精通cobol--9.6.4 直接查找方式的适用范围

本文介绍了直接查找方式的特点及其适用场景,分析了其节省程序空间和提高查找效率的优势,同时也指出了当数据使用频率不均时可能导致的空间浪费问题。

  基于直接查找方式的表的特性就是表中数据的编号和存储位置是一一对应的。基于该项特性,直接查找方式主要有下面两点优势。一方面,基于直接查找方式的表不用另行存储数据编号,节省了程序空间;另一方面,直接查找方式是通过编号对数据进行直接查找的,提高了查找效率。

然而,在实际的数据处理中有时还会遇到这样一种情况。即如果使用直接查找方式,需要定义大量的数据,而真正用到的却只占很小一部分。

例如,对于一个网上电子商务的用户名,假设长度为5位,并且只允许为英文字母。如果通过直接查找方式进行处理,所需定义的数据共为265次方,即1200万个之多。而实际注册或者容许注册的用户,可能仅为100万个左右。因此,有大量的数据虽然定义了,但并未被使用。此时,虽然也可通过直接查找方式完成处理,但将浪费大量的存储空间,不被提倡。

基于直接查找方式以上的优缺点,该方式的适用范围需要满足以下两点。

q      数据编号同数据存放位置一致。

q      数据使用频率平均,不致浪费大量存储空间。

其中第一条为必要条件,是必须要满足的。第二条为非必要条件,但若不满足,则会造成很大的弊端。对于不满足以上两点的情况,可通过顺序查找方式或二分查找方式进行处理。关于这两类查找方式,将在下面的小节里依次介绍。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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