49、JAMILA:高效易用的批量作业管理系统

JAMILA:高效批量作业管理系统

JAMILA:高效易用的批量作业管理系统

在网格(Grid)和云计算(Cloud)环境中,集群的异构性和应用的多样性使得系统的使用变得困难。为了解决这些问题,我们引入了 JAMILA 批量作业管理系统,它能够协调异构集群和多样化的应用程序,为用户提供一个专业且易用的高性能计算(HPC)环境。

1. 网格与云计算的差异

在深入了解 JAMILA 之前,我们先来看看网格和云计算的主要差异:
- 资源管理重点 :云计算更关注站点内资源的管理,通常有基础设施管理系统支持资源的动态分配和分区。
- 资源供应方式 :虚拟化技术成为云计算中一种新的资源供应方式,具有多租户特性,允许客户在租赁规则内按需配置资源。
- 计算模式支持 :云计算平台需要支持大规模数据处理的新计算模式。

2. JAMILA 的设计目标与基本概念

JAMILA 的设计旨在满足三个主要目标:
1. 易用性 :让终端用户专注于作业执行逻辑,为管理员提供集成集群和管理资源的工具。
2. 有效性 :包括快速响应请求和具备高作业处理能力,能够同时处理数百个作业和请求。
3. 健壮性 :系统在高负载下能正常工作,并具备故障恢复机制。

JAMILA 包含四个基本概念:
- 用户 :分为全局用户和本地用户,两者之间存在用户映射。
-

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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