Tape is Dead, Disk is Tape, Flash is Disk

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#Flash

随着技术的发展，存储领域正在经历一场深刻的变革：磁带逐渐退出历史舞台，硬盘将被闪存盘取代，而内存局部性成为关键。这一趋势不仅改变了数据存储的方式，也对计算机系统的架构产生了深远的影响。

Tape is Dead
Disk is Tape
Flash is Disk
RAM Locality is King

    --Jim Gray 2006

 

SSD 趋势小窥     原PPT

意思简言之就是硬盘很快将会被Flash Disk取代

 

iteye_1972
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4. Building a root filesystem Creating the root filesystem involves selecting files necessary for the system to run. In this section we describe how to build a compressed root filesystem. A less co
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提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
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【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
If only one tape drive is available to perform the external sorting
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### 单个磁带驱动器实现外部排序 对于大规模数据集而言，如果计算机内部存储不足以容纳全部待处理的数据，则需采用外部排序方法。当仅有单个磁带驱动器可用时，一种可行方案是多路归并排序变种——置换-选择排序。 #### 置换-选择排序概述 此算法通过读取输入文件中的记录到缓冲区，并对其进行内排序形成初始顺串（run）。一旦缓冲满载或是达到设定阈值，已排序的部分会被写回到同一磁带上作为临时文件保存起来。之后继续重复上述过程直至整个原始未排序序列被分割成多个有序片段即顺串[^1]。 ```python def external_sort_single_tape(input_file, output_file, buffer_size): runs = [] while True: chunk = input_file.read(buffer_size) if not chunk: break sorted_chunk = sort(chunk) # 假设sort函数实现了对chunk的快速排序或其他高效排序方式 temp_filename = f'temp_run_{len(runs)}.dat' with open(temp_filename, 'w') as run_file: run_file.write(sorted_chunk) runs.append(temp_filename) merge_runs_into_output(runs, output_file) def merge_runs_into_output(run_files, output_file): num_runs = len(run_files) pointers = [open(f, 'r') for f in run_files] min_heap = MinHeap() for i in range(num_runs): value = read_next_value(pointers[i]) if value is not None: min_heap.insert((value, i)) with open(output_file, 'w') as out_f: while not min_heap.is_empty(): smallest, file_index = min_heap.extract_min() write_to(out_f, smallest) next_val = read_next_value(pointers[file_index]) if next_val is not None: min_heap.insert((next_val, file_index)) close_all_pointers(pointers) ``` 这段伪代码展示了如何利用有限资源完成对外部大文件的有效排序操作。值得注意的是，在实际应用中还需要考虑更多细节问题比如错误检测与恢复机制等[^2]。
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