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阿姆达尔Law对系统性能提升的定义

阿姆达尔定律 = Amdahl's Law,本篇重点是介绍该定律。 背景 系统架构中对系统性能设计的解决方案之一:“阿姆达尔方案”。书中还有个完全看不懂的公式,理解起来脑仁痛(不懂...)但发现很有价值,便系统的学习一下。 例题试先做一下,带着疑问点再看定律。 例题:假设某一功能的处理时间为整体系统运行时间的60%,若使该功能的处理速度提高至原来的5倍,则根据阿姆达尔定律,整个系统的处理速度可提高至原来的多少倍? 定理公式 优化前系统总耗时To(old),优化后系统总耗时Tn(new),加速比S=To/Tn。 Speedup = timeOld / timeNew 详细公式: S = 1 / ((1-C) + C/S) S(speedup),加速比。 C,原系统中能够改进的部分占总部分的比例,也可以说能够改进部分运行时间占总系统运行时间的比例,比如:75%。 S,改进后系统的提升比例,比如:5倍。 举例分解 上面的例子细化一下:程序A中子程序B的运行时间占A的60%,子程序B优化提升了5倍速度,那么程序A将多少? 程序A初始假设速度可为1,如下: 1/((1-0.6)+0.6/5) =...

大数据和人工智能:3个真实世界的用例

大数据和人工智能够帮助企业以新的方式改善客户体验。 人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是:人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据,同时,管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机器学习或自然语言处理等)人工智能技术来解决对人类而言难以负担的问题。 正如Anexinet公司高级数字策略师Glenn Gruber所述,这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑战而不是机遇,但随着企业开始推广机器学习和其他人工智能学科的应用,这种情况正在发生变化。 Gruber解释说,“如今,我们想要尽可能多的数据,这不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题,而且因为我们通过机器学习模型输入的数据越多,它们得到的结果就越好。” 当大数据遇到人工智能:跨行业的用例 以下深入地了解这个更广泛的循环中的一个部分:如何将人工智能当作处理大数据的强大杠杆的示例,无论是用于分析、改进的客户体验、新的效率还是其他目的。人们需要考虑以下人工智能和大数据应用的三个重要因素: 1.从非标准化来源收集结构化数据 大数据面临很多的挑战,例如以一种可用的、具有成本效益的方式存储大数据。当涉及到非结构...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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