linux kernel 3.8 Prominent features (filesystem )3.8内核最新属性 文件系统相关

本文介绍了几种文件系统的技术改进,包括ext4如何通过将小文件数据迁移到inode来提高存储效率,btrfs新增的磁盘替换功能及其优势,F2FS作为面向SSD的文件系统的特点,以及xfs的日志校验和功能。
1.ext4 小文件迁入inode
文件系统的inode大小固定,ext4默认256k,一般用不了这么大。文件的实际数据存储在block中,传统做法一个file至少分配一个4k的block。如果一个文件的实际数据很小,那么inode跟file data的1个block都有很多浪费的空间,而且分别读取inodeblock和data的block,需要两次磁盘寻道。ext4的改进是把内容很小的file的data放到inode中存储,这样小文件的空间使用率和读写效率会很高;linux 3.0源码可以节省1%的空间,/usr文件夹可以节省3%
2.btrfs 替换磁盘
以前btrfs只支持添加一个磁盘和删除一个磁盘。如果需要一个磁盘替换掉需要执行以上两个操作,而且操作时间比较慢。
新的功能是以一个replace命令,支持原子操作,且支持进度查询和cancel。
3.F2FS 文件系统

实验性的文件系统,三星贡献。目前已有的面向ssd的文件系统,例如logfs, jffs2, ubifs,主要是面向原生的ssd设备。ssd 磁盘跟原生的flash存储不同,多了一个FTL,flash转换层,一般采用传统的文件系统,未对flash做优化(例如trimming)。F2FS就是面向具有FTL的ssd设备。

之前了解过三星在做ssd文件系统,的确有代码贡献。

不知道十几k的待遇能贡献什么样的水平代码,不是很有信心啊。

4.xfs的log支持checksum

原文:

http://kernelnewbies.org/Linux_3.8#head-fc2604c967c200a26f336942caee2440a2a4099c
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值