30、深入了解SCSI技术:从基础到未来趋势

深入了解SCSI技术:从基础到未来趋势

1. SCSI ID与优先级

SCSI设备的ID分配是使用SCSI系统的基础。一些主机适配器从0开始寻找引导设备,而SCSI主机适配器通常获取ID 7,不过多数适配器允许用户以某种方式更改此分配。
- ID标准化 :当有多台配备SCSI的计算机时,为外部SCSI设备分配一个通用ID是很有帮助的。例如,硬盘可使用ID 0和1,CD - ROM驱动器使用ID 4,磁带备份设备使用ID 6等。
- 优先级规则 :SCSI设备的访问优先级由SCSI ID决定。在窄总线上,编号越高优先级越高;在宽总线上,优先级顺序为7 - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 - 0 - 15 - 14 - 13 - 12 - 11 - 10 - 9 - 8。因此,对时序敏感的设备(如CD - R驱动器)应分配较高的ID(但不超过7),而硬盘通常分配较低的ID,以避免垄断SCSI总线。不过,SCSI ID编号并非影响SCSI性能的最重要因素,不正确的终端或劣质电缆更可能导致性能下降。

2. SCAM协议

现代SCSI设备支持SCSI自动配置(SCAM)协议。该协议允许设备自动协商SCSI选项,主要是SCSI ID和终端设置,无需人工干预。但如果仍使用许多不支持SCAM的旧设备,此功能可能用处不大。如果计算机配备的都是新的SCSI设备,那么只需将它们插入,设备就可能自动完成配置。

3. 不同类型的SCSI

自20世纪80年代中期推出以来,SCSI技术不断改进,产生了多个版本,每个版本在不同方面都有所提升。以下是常见SCS

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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