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OpenZFS 开发工作重点:改进压缩、提升性能以及引入 uZFS 等

近日在旧金山举行了一年一度的 OpenZFS 开发者峰会。会议主题包括介绍 OpenZFS 现状、亚马逊 AWS 如何大规模使用 OpenZFS,以及开源开发者目前正在解决的一些优化和改进等内容。 从演讲主题来看,此次峰会有不少关于优化 OpenZFS 性能的分享。例如讨论 Zvol 性能、改进 OpenZFS 压缩、在用户空间中运行 ZFS、更快的 ZFS scrub 和其他正在推进的工作、以及共享 L2arc 等。 在关于 Zvol 性能的演讲中,演讲人分析了 blk-mq 对非 O_DIRECT 写入的性能优势,以及 LLNL 正在进行的其他一些优化。目前 Zvol 中的 blk-mq 支持已被合并,作为该补丁系列的一部分,具有非 O_DIRECT 的 Zvol 的顺序 dd 性能在写入速度方面从 292 MB/s 提升到 453 MB/s,而读取速度从 453 MB/s 提升到了 885 MB/s。详细内容查看幻灯片文件。 用户空间 ZFS 尝试将"uZFS"作为现有基于 FUSE 的 ZFS 驱动的替代方案。uZFS 目标是让它更加独立,能被轻松集成到其他存储系统中,并通过利...

模式识别整理

模式识别介绍 模式:指需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关,如:字符识别的模式——每个字符图像;人脸识别的模式——每幅人脸图像。 模式识别:利用机器(计算机)模仿人脑对现实世界各种事物进行描述、分类、判断和识别的过程。 样本(sample):所研究对象的一个个体。 样本集(sample set):若干样本的集合。 类和类别(class):在所有样本上定义的一个子集,处于同一类的样本在我们所关心的某种性质上是不可区分的。 特征(feature):指用于表征样本的观测。 已知样本(know samples):指事先知道类别标号的样本。 未知样本(unknow samples):指类别标号未知但特征已知的样本。 所谓模式识别的问题,就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。 模式识别的目的是为了通过机器完成对事物的分类,可以归纳为基于知识的方法和基于数据的方法两大类。基于知识的方法一般是通过人的经验来进行判定,如吃肉的归为肉食动物,吃草归为草食动物,有羽毛归为鸟类等,其中吃肉、吃草、有羽毛是特征,肉食动物、草食动物、鸟类是分类。基于知识的方法的基本思想是根...

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