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针对MapReduce系统中负载能耗特征多样性为系统成本调度带来的负载与节点难以匹配的问题,提出一种基于负载性能特征的能耗估计方法。该方法以MapReduce系统中各节点操作系统的性能事件为依据估计在线负载的能耗。为了提升负载能耗估计结果的准确度,采用机器学习的方法,在负载执行时,搜集系统的性能特征,并建立估计模型的样本集;采用粗糙集理论中属性约简方法对性能特征属性进行约简;在性能属性约简的结果之上,基于支持向量机理论,建立能耗的估计模型,对负载运行时系统的能耗进行准确的估计。实验结果表明:基于性能特征的能耗估计方法拥有较高的估计准确率,在单作业环境中平均相对误差为4%,在多作业环境中可达到4.5%。 相似文献
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在pH为7.41的生理条件下,以溴化乙锭(EB)作为荧光探针,通过紫外可见光谱法(UV-Vis)和荧光光谱法对茜草色素类食用色素蒽棕(Ant)与鲱鱼精脱氧核糖核酸(DNA)分子之间的相互作用机理做了初步探讨。通过循环伏安法研究蒽棕在玻碳电极上的电化学规律,根据蒽棕与DNA作用的循环伏安曲线及EB对Ant与DNA作用的影响,推断Ant与DNA相互作用的主要方式为嵌插。结果显示:蒽棕与DNA分子之间相互作用的结合比为n(Ant):n(DNA)=3.68:1,25℃时的结合常数K=2.084×103L/mol,Ant-DNA复合物的表观摩尔吸光系数ε=2.21×104L·mol-1·cm-1。探讨了盐效应对蒽棕与DNA分子相互作用的影响以及它们之间的作用方式,发现蒽棕电化学变化规律同EB相似,这些实验结果证明茜草类食用色素中的蒽棕能够与DNA分子发生相互作用,相互作用方式存在嵌插。 相似文献
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