软考之路系列 架构设计师 第一章 计算机组成与体系结构 Cashe延伸之局部性原理

本文探讨了计算机科学中的局部性原理,它包括时间局部性和空间局部性,这两种特性通过提高CPU在Cache中取值的命中率来提升性能。工作集的概念也被提及,它是将常用页面打包到Cache中以减少替换。通过举例说明,阐述了数组访问如何利用空间局部性优化缓存使用,从而显著提高效率。
  • 局部性的提升,其实是提升CPU Cache取值的命中率。
  • 局部性其实可理解为重复使用已用过的数据,或者使用已用过数据的邻近数据的利用率。
  • 局部性原理:计算机在处理一些数据或执行程序时,在某一个时段集中的去访问某些指令或某一个时段集中的去读取某些空间的数据的特性。
  • 局部性分类:

  • 时间局部性:如果一个内存位置被重复的引用,那就是有了时间局部性
  • 空间局部性:如果一个内存位置被引用了,很快这个位置的附近位置也被引用了,这就有了空间局部性。
  • 工作集,由计算机将进程需要频繁执行或访问的页面打包成一个集合一起传入给Cache中,不会在短时间内被替换。
  • 由于缓存中的数据是一个个数据块(集合),每个数据块包含几十到几千字节不等,如果某个程序要访问数组a,第一次缓存没命中,cpu会从主存中取出包含数组a的一个数据块,复制到缓存中来,下次访问a[1],a[2],a[3]的数据时每次都缓存命中,极大的提高了效率,实现了空间的局部性。

(注:以上内容参考希赛、51CTO考试用书)

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
Guava Cache是Google提供的一套Java工具包中的一部分,它是一套非常完善的本地缓存机制(JVM缓存)。它的设计灵感来自于ConcurrentHashMap,可以按照多种策略来清理存储在其中的缓存值,并且能够保持很高的并发读写性能。Guava Cache适用于对性能要求很高、不经常变化、占用内存不大、有访问整个集合的需求、数据允许不时时一致的场景。它有以下优势:缓存过期和淘汰机制、并发处理能力、分离锁机制、更新锁定、集成数据源、监控缓存加载/命中情况等。 Guava Cache的数据删除分为被动删除和主动删除。被动删除是基于数据大小的删除,可以通过设置缓存的最大个数来实现。当缓存中的数据超过最大个数时,根据LRU(最近最少使用)或FIFO(先进先出)等策略淘汰一部分数据。另外,Guava Cache还支持主动删除,可以通过调用缓存的invalidate方法手动删除指定的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Guava Cache简介、应用场景分析、代码实现以及核心的原理](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44795847/article/details/123702038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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