在这个最新版中，作者更新了单核处理器到多核处理器的历史发展过程的相关内容，同时依然使用他们广受好评的“量化研究方法”进行计算设计，并展示了多种可以实现并行性的技术，而这些技术可以看成是展现多处理器体系结构威力的关键!在介绍多处理器时，作者不但讲解了处理器的性能，还介绍了有关的设计要素，包括能力、可靠性、可用性和可信性。
2021-09-11 15:35:05
24.47MB
1
《计算机体系结构:量化研究方法(英文版•第5版)》特色：更新相关内容以覆盖移动计算变革，并强调当今体系结构中最重要的两个主题：存储器层次结构和各种并行技术。
每章都设计了常规主题：能力、性能、成本、可依赖性、保护、编程模型和新趋势。
每章最后都设置了由工业界和学术界专家提供的经过更新的案例研究，以及与之配套的全新练习题。
2021-09-09 11:12:03
8.06MB
1
3.2 实例匹配
3.2.1 基于人机协作的实例匹配
众包和主动学习等人机协作方法是目前实例匹配的研究热点。这些方法雇佣
普通用户，通过付出较小的人工代价来获得丰富的先验数据，从而提高匹配模型
的性能。
Hike [Zhuang et al., 2017] 是一个解决大规模知识库间实例匹配的众包方法，
其框架流程如图 3 所示。该方法为实例对之间定义偏序关系，根据构建的偏序结
构和已知问题答案可以推断未知问题答案。之后基于假设定义实例对和问题集的
推断期望，根据推断期望选出最佳问题分发给众包参与者。
与通过众包直接解决大规模实例匹配不同，链接发现工具 Silk [Isele & Bizer,
2013]和 LIMES [Ngonga Ngomo & Lyko, 2012]均通过结合主动学习和遗传算法来
生成链接规约（link specification）。链接规约由以下两种操作组合得到：求值操
作和相似度操作。求值操作根据输入的实例输出一组值，例如取出一组特定属性
或者对特定属性、数据做小写、分词等变换处理；相似度操作则是针对输入的一
对实例求得或者聚合相似度。Silk 和 LIMES 将学习到的链接规约组织成树的结
构。在向用户提问的策略上，LIMES 选择能够最大化投票熵的候选，而 Silk 则
2021-08-24 20:24:01
4.66MB
1