术语汇总

本文探讨了虚拟化技术在数据中心的应用,包括vVol、经典存储、延伸集群、分布式资源调度器(DRS)、容错(FT)等关键概念。同时,文章提及了软件定义的数据中心(SDDC)、互联网数据中心(IDC)以及与之相关的硬件虚拟化(HVM)和半虚拟化(PVM)技术。此外,还涉及了物理地址扩展(PAE)、随需应变的商务(On-Demand Business)等话题。

vVol                              (Virtual Volumes)

Classic Storage            传统存储

Stretched Cluster         延伸集群

DRS                             (Distributed Resource Scheduler)分布式资源调度器

FT                                (Fault Tolerance)容错

TCO                             (Total Cost of Ownership ),即总拥有成本

ROI                                 投资回报

vSMP                          (Symmetrical Multi-Processing)虚拟对称多重处理。vSphere vSMP并不是允许将ESXi安装在多处理器服务器的授权产品,它是一种在虚拟机内部使用多处理器的技术

IDC                             (Internet Data Center)互联网数据中心

SDDC                           (Software Defined Data Center),软件定义的数据中心,是对数据中心所有的物理、硬件的资源进行虚拟化、软件化的一种技术。

HVM         hardware virtual machine              基于硬件的虚拟化

PVM         Parallel Virtual Machine                    半虚拟化,并不依赖于硬件

ACPI        Advanced Configuration and Power Interface       高级配置与电源接口

APIC        Advanced Programmable Interrupt Controller       高级可编程终端控制器

PAE          Physical Address Extension             物理地址扩展

RHEL

RHEV

On-Demand Business  随需应变的商务

转载于:https://www.cnblogs.com/kelamoyujuzhen/p/9607649.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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