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CloudSim5.0学习笔记

2009年4月8日,澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出CloudSim云计算仿真软件。CloudSim是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库,可以创建多种云计算环境中的实体,包括云数据中心、主机、服务、代理器和虚拟机,支持事件队列的处理、组件中消息传递和仿真时钟的管理。CloudSim可在Windows和Linuxh系统上跨平台运行,拥有以下特点:(1)支持大型云计算的基础设施的建模与仿真;(2)一个自足的支持数据中心、服务代理人、调度和分配策略的平台。其中CloudSim 独特功能有:一是提供虚拟化引擎,旨在数据中心节点上帮助建立和管理多重的、独立的、协同的的虚拟化服务;二是在对虚拟化服务分配处理核心时能够在时间共享和空间共享之间灵活切换。

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独家 | 将时间信息编码用于机器学习模型的三种编码时间信息作为特征的三种方法

作者:Eryk Lewinson 翻译:汪桉旭校对:zrx 本文约4400字,建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签:时间帧,机器学习,Python,技术演示 想象一下,你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据,进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的,但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢? 这里你可以通过许多方式跟进。

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《深入理解java虚拟机》学习笔记之编译优化技术

郑重声明:本片博客是学习<深入理解Java虚拟机>一书所记录的笔记,内容基本为书中知识. Java程序员有一个共识,以编译方式执行本地代码比解释方式更快,之所以有这样的共识,除去虚拟机解释执行字节码时额外消耗时间的原因外,还有一个很重要的原因就是虚拟机设计团队几乎把对代码的所有优化措施都集中在了即时编译器之中(在JDK 1.3之 后,Javac就去除了-O选项,不会生成任何字节码级别的优化代码了),因此一般来说,即时编译器产生的本地代码会比Javac产生的字节码更加优秀[1]。本篇博客,我们将一起学习HotSpot虚拟机的即时编译器在生成代码时采用的代码优化技术。

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