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11.
12.
在集群环境中部署微服务已经成为微服务部署的重要方式.由于不同种类服务对于CPU、内存、磁盘等资源的需求不同,导致集群中的节点产生资源碎片、出现资源消耗倾斜.如何提高集群资源利用率、降低集群能耗,成为继保障服务级别协议(service level agreement, SLA)之后的重大挑战.本文以阿里巴巴集团2021年发布的近两万个微服务的详细跟踪为数据样本,从容器资源使用情况、节点部署特征和资源消耗偏好等多个维度出发,分析其集群资源消耗特征,发现集群中出现了资源消耗倾斜的情况.通过进一步分析节点中容器部署情况发现容器资源分配不合理加剧了这一现象.基于此我们提出了一种使用深度双Q网络的模型,依据上游服务资源需求的实时变化,对容器资源分配进行优化.对比实验结果表明该方法可以在保证服务SLA的情况下有效提高容器资源利用率,改善节点资源消耗倾斜的情况. 相似文献
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由于手机曲面玻璃在生产过程中会产生一些外观缺陷,针对曲面玻璃上缺陷成像难、提取难等问题,提出了一种手机曲面玻璃缺陷检测方法。首先,对曲面玻璃平面部分图像进行形状匹配,并对匹配后的图像进行差分和形态学处理,提取缺陷特征;其次,对曲面玻璃曲边部分图像,使用基于连通域分析和面积阈值分割的缺陷提取算法;再次,对曲面玻璃R角部分图像,采用图像频域增强和对数变换的缺陷提取算法;最后,提取各部分缺陷后,计算得到各类缺陷的特征,通过特征进行缺陷分类,并将得到的缺陷数据与影像测量仪得到的数据进行对比实验。结果表明,该算法能准确提取手机曲面玻璃表面常见的划痕、污点、擦伤和气泡缺陷,并且缺陷尺寸精度测量能达到20μm。 相似文献
14.
15.
为实现车辆侧翻精确预警,建立了三自由度侧翻模型和基于侧翻时间(TTR)算法的侧翻预警算法。在此基础上引入仿生智能神经网络,提出基于多状态参量修正的NN-TTR侧翻预警算法。选取典型车辆状态参数组合对传统TTR进行修正分析,并利用Matlab/Simu-link与Carsim联合仿真平台对侧翻预警算法进行验证。结果表明,基于NN-TTR的轻型汽车侧翻预警算法能够有效提高侧翻预警精度,为主动防侧翻控制奠定良好基础。 相似文献
16.
基于多重分形分析的SAR图像消噪增强研究 总被引:14,自引:0,他引:14
根据SAR图像中原始信号与噪声的多重分形谱的不同,提出了一种基于奇异性分析的雷达图像消噪新方法。在图像经过多重分形分析后,通过对多重分形谱相关的Holder指数进行特征化处理来实现图像消噪。经过实验确定当变化后的Holder指数略大于1.7时,最终恢复的图像消噪效果最佳。这种方法可以在尽量保留信号奇异性(如边缘,纹理等)相关信息情况下,使得图像平滑,噪声消除。 相似文献
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赵健 《河北建筑工程学院学报》2003,21(3):55-56
分析水泥混凝土路面病害成因,从路面基层处理控制、平整度控制,切缝时间控制及填缝材料质量控制,总结修补水泥混凝土路面施工质量控制的有效措施和注意事项. 相似文献
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一、流行硬件推荐排行榜(1997,8.7)620 800800种类CPIJ规格价格(元)规格价格(元)5oo4砚X刃12502l0()14008(X)980一9oo内存13501400410主板5oo朋O硬盘光驭显卡声卡CY P166+CY P20(加+AMD KS一166IN 166IN 20016M ED()16M 168线徽星MS一5128华硕TX97大众Zoo7TX技鑫HX昆肠火球3.ZGSEA 1.7G富士通1.7G三星1 .ZG松下sxN石C 4x高士达sx同维9685%80钻石3D高能显示器现代l5’’ PHILIPS 14A数码相机DC20 QVl0()128010809301950121012301《拓(,49036057024015012590180016502l0()54(犯CY P150+AMD K6一P233AMD K6一P166… 相似文献
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近年来,随着市场竞争的日趋激烈,机电产品款式单调,造型落后的问题开始列入厂长的议事日程。企业急需造就出具有一定美学知识的技术人才。《机电产品艺术造型基础》一书正是在这一客观需求下面问世的。 本书分为五部分,即概论、造型的美学基础。造型与人体工程学、造型—结构—工艺、造型效果 相似文献
20.
基于RBF网络滑模的电动助力制动系统液压力控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对汽车电动助力制动系统(Electro-booster,EBooster)的液压力控制中液压负载的非线性和不一致性问题,提出一种基于径向基函数(Radial based function,RBF)神经网络的滑模变结构控制方法。设计EBooster系统压力控制架构,建立液压制动系统等效结构简化模型,据此设计基于RBF网络滑模变结构的液压力控制方法,通过设计RBF网络的自适应律来实现系统滑模控制参数的自适应调整,并利用李雅普诺夫函数方法分析算法的稳定性。最后搭建电动助力制动系统的快速原型试验平台来验证算法的有效性。试验结果表明,采用RBF神经网络滑模变结构的控制策略对电动助力制动系统液压力的控制误差在2%以内,具有良好的控制效果。研究成果为EBooster系统的压力控制提出一种具有良好自适应性的算法设计思路。 相似文献