检索结果-内蒙古大学图书馆

iSCSI协议在DVR中的应用

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计算机工程与科学 2005年第7期27卷 34-36页

作者：谢品裴先登黄浩华中科技大学计算机科学与技术学院信息存储系统国家专业实验室暨教育部重点实验室湖北武汉430074

本文介绍了iSCSI这一新兴的网络存储协议,并且将它应用于信息家电DVR的开发中。在设计中,将DVR作为iSCSI协议的target端与PC互连,模拟成PC的一个外接DVD+RW刻录机,以达到扩充DVR功能的目的。

关键词： iSCSI SCSI DVR

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基于IOP321的嵌入式RAID系统中的硬异或实现

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计算机工程与科学 2007年第3期29卷 87-90页

作者：李明董晓明刘瑞芳华中科技大学计算机科学与技术学院信息存储系统国家专业实验室暨教育部重点实验室湖北武汉430074

为提高RAID系统的可靠性,RAID3/5/6算法在数据写入的过程中采用异或运算产生奇偶校验信息。当RAID出现故障时,也是通过异或运算完成数据的重构。因此,异或运算是RAID系统工作时频繁而且重要的操作之一。本文详细介绍了采用Intel IOP321... 详细信息

为提高RAID系统的可靠性,RAID3/5/6算法在数据写入的过程中采用异或运算产生奇偶校验信息。当RAID出现故障时,也是通过异或运算完成数据的重构。因此,异或运算是RAID系统工作时频繁而且重要的操作之一。本文详细介绍了采用Intel IOP321处理器的应用加速单元实现异或运算的工作原理和软件模块设计,并通过实验测试证明,专门的硬异或单元比嵌入式处理器做软件异或运算的速度快7倍以上,有效地解决了嵌入式环境下异或的性能瓶颈问题。

关键词：异或链描述符应用加速单元

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应用数据填充缓解稀疏问题实现个性化推荐

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计算机工程与科学 2013年第5期35卷 15-19页

作者：夏建勋吴非谢长生湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432100 武汉光电国家实验室湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室湖北武汉430074

协同过滤是到目前为止最成功和应用最广泛的推荐技术,然而,由于用户-项目矩阵极端稀疏导致推荐不精确。针对该问题,提出了三种数据填充方法和两种推荐策略。对评分矩阵中未评分数据的三种数据填充方法是:(1)采用行和列数据的加权平均值... 详细信息

协同过滤是到目前为止最成功和应用最广泛的推荐技术,然而,由于用户-项目矩阵极端稀疏导致推荐不精确。针对该问题,提出了三种数据填充方法和两种推荐策略。对评分矩阵中未评分数据的三种数据填充方法是:(1)采用行和列数据的加权平均值填充;(2)采用行和列数据的众数的平均值填充;(3)采用行和列数据的中位数的平均值填充。一种推荐策略是直接用填充数据作为预测评分进行推荐;另一种推荐策略是将填充数据后的评分矩阵作为伪评分矩阵,应用Pearson相关相似性进行协同过滤推荐。采用MovieLens数据集进行的实验结果表明:上述几种推荐策略均可有效地缓解评分数据稀疏性问题,且提高了推荐精确度。

关键词：推荐系统个性化推荐协同过滤数据填充

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利用Hash算法优化网络备份系统

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计算机工程与科学 2005年第3期27卷 4-6,12页

作者：曹安丽谢长生华中科技大学计算机科学与技术学院信息存储系统教育部重点实验室江汉大学数学与计算机学院湖北武汉430056

本文介绍了一个基于TCP/IP的网络备份系统,并在此基础上引入散列算法(Hash),计算出需要备份和恢复的文件以及数据块的内容标示———指纹,建立起索引作用的树形结构。这种方法可以避免备份和恢复执行时的折衷处理,提高系统的数据安全性... 详细信息

本文介绍了一个基于TCP/IP的网络备份系统,并在此基础上引入散列算法(Hash),计算出需要备份和恢复的文件以及数据块的内容标示———指纹,建立起索引作用的树形结构。这种方法可以避免备份和恢复执行时的折衷处理,提高系统的数据安全性,减少数据一致性问题的产生。

关键词：数据备份系统数据恢复系统网络存储系统 Hash算法优化网络备份系统

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一种虚拟的非易失性层次Cache的设计和实现

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计算机工程与科学 2005年第9期27卷 97-99页

作者：刘瑞芳谢长生杨庆华中科技大学计算机科学与技术学院信息存储系统国家专业实验室暨教育部重点实验室湖北武汉430074 美国罗德岛大学高性能计算实验室

为解决磁盘存储中的小写问题,本文研究了一种新的层次Cache结构。这种层次Cache使用虚存页面文件和部分系统RAM组成二级Cache结构,能很好地利用磁盘访问在大/小写以及随机/顺序访问时的巨大性能差异。经过Ntiogen和Mailbench基准测试程... 详细信息

为解决磁盘存储中的小写问题,本文研究了一种新的层次Cache结构。这种层次Cache使用虚存页面文件和部分系统RAM组成二级Cache结构,能很好地利用磁盘访问在大/小写以及随机/顺序访问时的巨大性能差异。经过Ntiogen和Mailbench基准测试程序测试表明,这种层次Cache可以提升I/O子系统处理突发密集小写的性能。

关键词：层次Cache 小写页面文件磁盘缓存磁盘

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应用数据填充缓解稀疏问题实现个性化推荐

应用数据填充缓解稀疏问题实现个性化推荐

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第18届全国信息存储技术学术会议

作者： Xia Jian-xun 夏建勋 Wu Fei 吴非 Xie Chang-sheng 谢长生湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感 432000 School of Computer Science and Technology Huazhong University of Science and Technology Hubei Wuhan 430074 武汉国家光电实验室湖北武汉 430074 Key Laboratory of Data Storage Systems Ministry of Education of China Hubei Wuhan 430074 School of Computer Science and Technology Huazhong University of Science and Technology Hubei Wuhan 430074 信息存储系统教育部重点实验室湖北武汉 430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉 430074 Wuhan National Laboratory for Optoelectronics Hubei Wuhan 430074 School of Computer and Information Science Hubei Engineering University Hubei Xiaogan 432000

协同过滤是到目前为止最成功和应用最广泛的推荐技术，然而，由于用户-项目矩阵极端稀疏导致推荐不精确.针对该问题，本文提出了三种数据填充方法和两种推荐策略.对评分矩阵中未评分数据的三种数据填充方法是：(1)采用行和列数据的加权... 详细信息

协同过滤是到目前为止最成功和应用最广泛的推荐技术，然而，由于用户-项目矩阵极端稀疏导致推荐不精确.针对该问题，本文提出了三种数据填充方法和两种推荐策略.对评分矩阵中未评分数据的三种数据填充方法是：(1)采用行和列数据的加权平均值填充；(2)采用行和列数据的众数的平均值填充；(3)采用行和列数据的中位数的平均值填充.一种推荐策略是直接用填充数据作为预测评分进行推荐；另一种推荐策略是将填充数据后的评分矩阵作为伪评分矩阵应用Pearson相关相似性进行协同过滤推荐.采用GroupLens数据集进行的实验结果表明：上述几种推荐策略均可有效地缓解评分数据稀疏性问题，提高推荐精确度.从平均的预测精确度来看，直接采用三种填充数据作为预测评分进行推荐比传统的基于Pearson相关相似性的协同过滤推荐算法分别提高了3.76％、6.46％和7.63％.；而将填充数据后的评分矩阵作为伪评分矩阵应用Pearson相关相似性进行协同过滤推荐则比传统的基于Pearson相关相似性的协同过滤推荐算法分别提高了6.57％、6.52％和7.60％.

关键词：个性化推荐系统协同过滤数据填充推荐策略

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