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MapReduce:新型的分布式并行计算编程模型 总被引:3,自引:0,他引:3
MapReduce是Google提出的分布式并行计算编程模型,用于大规模数据的并行处理。Ma-pReduce模型受函数式编程语言的启发,将大规模数据处理作业拆分成若干个可独立运行的Map任务,分配到不同的机器上去执行,生成某种格式的中间文件,再由若干个Reduce任务合并这些中间文件获得最后的输出文件。用户在使用MapReduce模型进行大规模数据处理时,可以将主要精力放在如何编写Map和Reduce函数上,其它并行计算中的复杂问题诸如分布式文件系统、工作调度、容错、机器间通信等都交给MapReduce系统处理,在很大程度上降低了整个编程难度。MapReduce日益成为云计算平台的主流编程模型。Apache Hadoop项目提供开源的MapReduce系统还有待进一步完善。 相似文献
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本体(Ontology)是语义Web中共享知识的形式化建模工具,其逻辑基础是描述逻辑.动态描述逻辑(DDL)具有同时表示静态和动态知识的优势.本文针对语义Web需要处理不确定性动态知识的需求,利用云模型对DDL进行不确定性扩展,提出了一种能够有效实现不确定性静态和动态知识进行表示和推理的不确定性动态描述逻辑CDDL.与... 相似文献
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基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与传统的边缘检测算法相比具有定位精度高、去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘。 相似文献
134.
研究高动态环境必须实时自适应追踪混合矩阵的变化,快速浮点独立成分分析(Fast-ICA)算法,可以达到快速收敛.依据梯度在线学习算法性能更好,但是它的缺点是收敛慢,并且依赖适当的收敛算子的选择.为解决上述问题,提出了一种依据梯度优化块自适应ICA算法(GBOBA/ICA),包含Fast-ICA和依据梯度在线学习两种算法... 相似文献
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140.
提出一种可以逼真地模拟大面积近岸海浪的方法。首先利用Boussinesq类方程求得指定海域一段时间内的海面运动序列;然后通过对此序列进行重建,得到"无限"长的海面运动序列;最后把相应的海面高度场作为顶点纹理进行绘制。在绘制时采用视点相关的海面网格,达到实时绘制的效果。实验表明,该方法模拟的大面积近岸海浪真实感强,绘制速度快,适合于实时仿真应用。 相似文献