9、分布式系统中的并发建模与模块化设计

分布式系统中的并发建模与模块化设计

1. 用 Petri 网建模并发

1962 年,Carl Adam Petri 引入了一类图,即所谓的 Petri 网(PNs)。Petri 网是一种二分图,图中带有在图中流动的令牌,用于对系统的动态行为而非静态行为进行建模,例如检测同步异常。

二分图有两类节点,弧总是连接一类节点中的一个节点与另一类节点中的一个或多个节点。在 Petri 网中,这两类节点是库所(places)和变迁(transitions),因此这类二分图常被称为库所 - 变迁(P/T)网。弧连接一个库所与一个或多个变迁,或者一个变迁与一个或多个库所。

为了对系统的动态行为进行建模,Petri 网的库所中包含令牌。变迁的激发会从变迁的输入库所移除令牌,并将它们添加到其输出库所。

Petri 网可以对分布式系统中的不同活动进行建模。一个变迁可以对事件的发生、计算任务的执行、数据包的传输、逻辑语句等进行建模。变迁的输入库所对事件的前置条件、计算任务的输入数据、输入缓冲区中数据的存在或逻辑语句的前置条件进行建模。变迁的输出库所对与事件相关的后置条件、计算任务的结果、输出缓冲区中数据的存在或逻辑语句的结论进行建模。

Petri 网中令牌在库所中的分布在给定时间被称为网的标识,它反映了所建模系统的状态。Petri 网是非常强大的抽象,可以表达并发和选择。

Petri 网可以对并发活动进行建模。例如,图 2.18(a) 中的网对冲突或选择进行建模;变迁 t1 和 t2 中只有一个可以激发,但不能同时激发。如果两个变迁在因果关系上是独立的,则称它们是并发的。并发变迁可以在彼此之前、之后或并行激发。

当选择和并发

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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