读 LBFS 有感

LBFS通过文件分片及CDC算法实现低带宽环境下高效文件同步。它比较客户端与服务器端文件差异,仅传输不同部分,节省带宽资源。

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LBFS 有感

         LBFS解决在低带宽的前提下如何实现一个文件系统。其的大致思路如下,对文件进行分片,寻找出客户端与服务器端不同的片,只传输差异的文件片,在客户端和服务器端重新合成文件进行保存。

         文件片的计算方法采用的是CDC算法,实验中采用8KBchunk size48B的滑动窗口。该算法需要仔细研究下。在LBFS的另一个作者的pastwatch项目中,有该算法源码,好好研究下。

         无论在客户端还是服务器端,LBFS利用文件片实现的是在所有文件中查找是否相同片。这个就带来了一个问题,文件片所形成的HASH表将十分巨大。以1G的数据量为例,8KB的数据片大小,那么需要131072HASH值,简化为10W。如果数据量增加到1TB那么需要10W*1000 = 10亿个HASH值。这里假设了1TB数据中所有的8KB数据块都不相同,需要10亿个HASH来标示数据块。这个假设具有一定的合理性,因为现在的存储系统支持几十个TB,甚至上百TB容量,在这样的存储容量下1TB的数据以8KB为单位不重复是很有可能。这时对于10亿个HASH值的高速检索和存储需要解决。

         LBFS服务器在存储文件时,如上传一个新的文件,如果该文件与存储系统中的已有块,有相同块,那么将不传输相同块。但是LBFS将直接复制相同块到新文件中,从而形成一个新的文件。LBFS的该做法并不能减少服务器端存储所占用的空间。不过该做法有一个极大的好处,不用单独的存储文件片,文件片存在于需要保存的文件中,文件片的HASH值以及偏移量,长度等信息会指明该文件片。

任务描述 本关任务:你需要调用sklearn中的神经网络模型,并通过鸢尾花数据集中鸢尾花的4种属性与种类对神经网络模型进行训练。我们会调用你训练好的神经网络模型,来对未知的鸢尾花进行分类。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:MLPClassifier。 数据介绍 鸢尾花数据集是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 sklearn中已经提供了鸢尾花数据集的相关接口,想要使用该数据集可以使用如下代码: from sklearn import datasets #加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() #X表示特征,y表示标签 X = iris.data y = iris.target 数据集中部分数据与标签如下图所示: MLPClassifier MLPClassifier 的构造函数中有四个常用的参数可以设置: solver:MLP 的求解方法lbfs在小数据上表现较好,adam较为鲁棒,sgd在参数调整较优时会有最佳表现(分类效果与迭代次数);sgd标识随机梯度下降。 alpha:正则项系数,默认为L2正则化,具体参数需要调整。 hidden_layer_sizes:hidden_layer_sizes=(3, 2)设置隐藏层size为 2层隐藏层,第一层3个神经元,第二层2个神经元。 max_iter:最大训练轮数。 和sklearn中其他分类器一样,MLPClassifier 类中的fit函数用于训练模型,fit函数有两个向量输入: X:大小为**[样本数量,特征数量]**的ndarray,存放训练样本 Y:值为整型,大小为**[样本数量]**的ndarray,存放训练样本的分类标签 MLPClassifier 类中的predict函数用于预测,返回预测标签,predict函数有一个向量输入: X:大小为**[样本数量,特征数量]**的ndarray,存放预测样本 MLPClassifier 的使用代码如下: mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs',max_iter =10 alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(3,2)) mlp.fit(X_train, Y_train) result = mlp.predict(X_test) 编程要求 填写iris_predict(train_sample, train_label, test_sample)函数完成鸢尾花分类任务,其中: train_sample:训练样本 train_label:训练标签 test_sample:测试样本
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04-02
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