Computer Systems Performance Evaluation and Prediction

最新推荐文章于 2025-09-25 07:34:31 发布
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#performance #components #application #domain

本书《计算机系统性能评估与预测》填补了学术研究与工程实践之间的空白，为计算机系统设计师、开发者等提供了全面的系统性能评估方法。涵盖分析、仿真及基于仪器的建模等多种手段。

Paul Fortier / Howard Michel, «Computer Systems Performance Evaluation and Prediction»
Digital Press | ISBN 1555582605 | 1st Edition (October 20, 2002) | PDF | 11 Mb | 544 Pages




More info: /http://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/1555582605

Summary:
Computer Systems Performance Evaluation and Prediction bridges the gap from academic to professional analysis of computer performance.

This book makes analytic, simulation and instrumentation based modeling and performance evaluation of computer systems components understandable to a wide audience of computer systems designers, developers, administrators, managers and users. The book assumes familiarity with computer systems architecture, computer systems software, computer networks and mathematics including calculus and linear algebra.

· Fills the void between engineering practice and the academic domain's treatment of computer systems performance evaluation and assessment
· Provides a single source where the professional or student can learn how to perform computer systems engineering tradeoff analysis
· Allows managers to realize cost effective yet optimal computer systems tuned to a specific application




http://rapidshare.de/files/25694781/Computer.Systems.Performance.Evaluation.Prediction_1555582605.rar

 
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Directionally-Enclosed Prediction and Expansion (DEPE) 是一种用于图像压缩和数据隐藏的方法。它结合了预测编码和扩展技术，以实现高效的图像压缩和可逆数据隐藏。 DEPE 方法的基本思想是利用图像中的预测和扩展过程来实现数据的隐藏和提取。具体步骤如下： 1. 方向性预测：首先，对图像进行方向性预测，通过分析图像中局部区域的像素值来预测相邻像素的值。常用的预测算法包括差值预测和平均预测等。 2. 预测误差编码：将预测得到的误差（原始像素值与预测值之差）进行编码，以减小数据的冗余性。通常使用熵编码方法（如Huffman编码或算术编码）对预测误差进行压缩。 3. 数据隐藏：在编码过程中，将需要隐藏的数据嵌入到预测误差中。一种常用的方法是将隐藏数据编码为二进制位，并将其嵌入到预测误差中的特定位置上。 4. 扩展恢复：在解码阶段，对压缩后的数据进行解码，恢复出预测误差。然后，通过加上预测误差和预测值，还原原始的图像像素值。 通过结合预测编码和数据隐藏，DEPE 方法能够在保持图像质量的同时实现数据的隐藏和提取。它具有较高的隐藏容量和较好的可逆性，适用于图像通信和保密传输等应用领域。
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