APP开发实战103-缓存简介

APP为了节省流量和提升响应速度,通常会使用缓存来存储服务器数据,包括内存缓存和本地文件缓存。当缓存满时,需要通过替换算法来决定更新哪个数据对象。文章介绍了缓存的命中率计算以及如何优化缓存性能。

27 Android 缓存处理

27.1缓存简介

APP通常需要从服务器获取数据,服务器端的数据并不都是实时变化的,如商品的图片等;可以把服务器端数据复制到设备的内存或本地,APP从内存或本地获取数据,不用每次都从服务器获取,从而节约用户的上网流量和加快APP响应速度,这就是缓存设计。

内存和本地文件缓存空间并非是无限大的,容量越大读取效率越低,需要设置一个折中缓存容量比如10M,如果缓存已满,需要采用合适的替换策略换掉一个已有的数据对象,并替之已一个新的数据对象。

依照这样的做法,取得一个图片(总图片数为N)的流程应该是这样的:

A先在内存缓存取(设存储K个),若取到则返回(命中率为K/N,时间为tA),否则进行B。

B在本地文件缓存(设能存储M个)中取,若取到则返回并更新内存缓存(命中率为(M-K)/N,时间为tB),否则进行C。

C通过网络下载图片,并更新本地文件缓存和内存缓存(命中率为(N-M)/N,时间为tC)。

取一张图片的时间期望为:W = tA * (K/N) +tB * (M-K)/N + tC * (N-M)/N ,其中tA< tB < tC ,为使W代价小,即尽可能快的取得数据,应该提高内存缓存的命中率和本地文件缓存的命中率,但两者的容量都是有限制的,所以必须使用适合替换算法来更新两者所存储的对象。选择合适的替换算法是缓存的难点所在。

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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