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为了解决基三分层互连网络(THIN)系统中的负载平衡问题,提出一种采用多播树技术提高节点间交换负载信息效率的动态负载平衡(DLB)算法--THINDLBA.设计了一套完整的DLB消息和各节点处的信息维护机制以辅助算法实现.重载节点的负载迁移请求消息沿着一棵以该节点为根的多播树传播,被该树覆盖的轻载节点均成为负载迁移的候选目标节点,可以沿着该树和重载节点交互负载信息,从而使重载节点能够在算法的一次执行中外迁最多的过载进程,尽快改善自身负载状态.算法设计中约束了多播树的构造过程,以避免因树间覆盖造成的消息误传或冗余.通过实验对比了4种DLB算法的性能,结果证明THINDLBA能更有效地缩减THIN系统处理计算密集型任务的时间. 相似文献
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目前我国高等教育从规模扩展全面转向内涵式发展,改进培养模式和方法,提高各领域人才培养质量,一流课程建设是关键之举。本文详细阐述了在“云大物智”等新技术快速演进的新时期如何基于开源社区构建编译原理研究型课程,具体包括在现有研究型课程定义的基础上进一步明确研究型课程的具体特征,说明基于开源社区构建编译原理研究型课程的原因和具体方案,结合基于问题的学习和U型七步法给出教学组织与实施的具体步骤,最后通过实践说明方案的可行性。 相似文献
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社交网络图片是旅游目的地形象传播的重要载体,基于图片表征内容的营销传播越来越受到旅游目的地营销组织重视,本文选取Flickr上中国港澳台(香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省)、英国和美国旅游者拍摄的北京图片作为研究素材,采用计算机深度学习算法分析图片表征内容,并从认知和情感2个层面分析、比较了不同来源地游客在北京旅游目的地形象感知方面的异同。研究表明,在认知形象方面,入境旅游者均对自然、建筑较为关注,但在文化艺术、人物、食物等具体维度上关注内容不尽相同。在情感形象方面,令人愉快(Pleasant)的、兴奋的(Exciting)是所有入境旅游者表现的主要情感,但中国港澳台和美国旅游者所拍摄图片隐含投射出困倦疲乏的(Sleepy)情感,而英国旅游者拍摄的图片则暗含不安苦恼(Distressing)的情感。本文利用计算机深度学习算法分析海量UGC图片表征内容为目的地形象研究提供了大数据的方法参考。 相似文献
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