5、深入了解 SCSI-3 技术

深入了解 SCSI-3 技术

1. 串行 SCSI 概述

串行 SCSI 是一个通用术语,用于描述通过任何串行接口传输 SCSI 命令的过程。T10 技术委员会为三种串行接口定义了 SCSI 映射:光纤通道(FC)、串行存储架构(SSA)和高性能串行总线(IEEE 1394)。

2. 光纤通道(Fibre Channel)

光纤通道被定位为高端“通用管道”,能够使用同轴电缆或光纤以高达 100 MB/sec(1 Gbit/sec)的速度将几乎任何设备连接到其他设备。FC 设备通过称为“织物”的网络连接,其中大多数实际上由电路交换机组成。

不过,光纤通道的灵活性和速度成本较高,其支持者面临的挑战是将其织物成本降低到具有竞争力的水平。一种称为光纤通道仲裁环(FC - AL)的方法,通过在每个 FC - AL 设备中包含一部分织物来简化连接。多个 FC - AL 设备可以连接成一个环或圈,即仲裁环,理论上可以降低系统成本。但实际上,FC - AL 设备几乎总是用于高可用性系统,这些系统必须包含环路弹性电路(LRC)以绕过故障设备,LRC 增加了成本和复杂性,因此电路交换机可能仍然是最佳解决方案。

3. 串行存储架构(Serial Storage Architecture,SSA)

SSA 主要由 IBM 设计为存储接口,通用性不如 FC。尽管 SSA 可用于许多与 FC 相同的应用程序,但它的扩展范围不如 FC 广,连接的设备数量也不如 FC 多。不过,SSA 是一个强大的接口,能够连接的设备数量超过任何 PC 系统可能需要的数量。

SSA 的传输速率(20 或 40 MB/sec)略低于 FC,但

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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