20、软件系统未来保障策略与实践

软件系统未来保障策略与实践

在软件开发和维护过程中,我们会面临各种可能影响系统稳定性和可用性的问题。提前考虑软件如何应对这些问题,对于保障系统的正常运行至关重要。

应对异常情况

软件需要考虑处理一些异常情况,比如日期偏差20年、时间倒流一秒、出现技术上不可能的数字(如晚上11:59:60)或存储驱动器突然消失等。当遇到不确定的情况时,默认采取谨慎态度,确保错误能够被及时发现并解决。

缩短升级间隔

我们通常的直觉是尽可能推迟系统恶化问题的出现,如果无法完全消除这些问题的话。但实际上,这可能是个错误。工程师处理问题的频率越高,就越擅长解决这些问题,也更有可能记住需要做的事情并做好相应规划。

以2019年的两个重要时间bug为例:
- GPS周期翻转 :GPS用10字节的存储块表示周数,最多能存储1024个值,即19.7年。当达到第1025周时,会重置为零,可能导致计算机将所有日期回溯20年。1999年首次出现此问题时,由于GPS尚未普及,影响较小。到2019年,几乎所有手机都配备了GPS芯片,且基于GPS开发了大量应用。但由于人们频繁更换支持GPS的设备,手机应用更新无缝且自动,所以2019年的翻转事件基本平稳度过。
- 闰秒 :闰秒是为了使计算机时钟与太阳周期同步而额外添加的一秒。与闰年不同,闰秒不可预测,其出现取决于地球自转速度的变化,而地球自转速度受多种因素影响,包括气候变化。1972年至2020年之间共有28个闰秒,闰秒之间可能存在显著间隔。闰秒间隔较长时,问题往往更严重。例如,云计算和智能手机行业发展期间出现了多年的闰秒间隔,当再次出现

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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