将内存作用演译到极致

那就是架构一个分布式的文件系统,在内存里!


笔者看到的一份文档,

外国一所大学的确建立起这样一套系统,印象中集群里有上千台机器。

记性不好,实在想不起是哪所大学,以及具体的机器数量和存储规模。


由于内存的易蒸发性,节点间冗余互备想必是做了大量工作,

而磁盘的作用就是记录日志以及二级备份了

笔者认为这套系统最大的吸引力应该是在写上,

因为它的读写应该是一样快的!


硬盘的转速再高,也快不过电流的速度,

(真要快过电流,时光倒流了,您将无法存入数据,因为您的系统将自动还原。。。

不过话说回来,电流的速度跟存取速度其实没关系,只有交流电才能传送信号,所以快不快,

取决于电流振荡的频率。

这是另外一个话题了。。。爱因斯坦同学说的。。。)

闪存是未来。

读外存,就像读内存一样快的未来。

写闪存还是瓶劲,不快,而且次数有限。


所以,架设在内存里的文件系统还是有其存在的价值的


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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