HDFS智能存储管理 HDFS-SSM是整个的主要部分。 在大数据领域，近年来，由于各种工作负载和苛刻的性能要求，HDFS存储面临越来越大的压力。 可以使用最新的存储设备（Optane内存，Optane SSD，NVMe SSD等）来提高存储性能。 同时，HDFS提供了各种不错的方法，例如HDFS高速缓存，异构存储管理（HSM）和擦除编码（EC），但是对于用户来说，如何充分利用这些高性能存储设备和HDFS存储选件是一个巨大的挑战。动态环境。 为了克服挑战，我们在Apache Hadoop中引入了全面的端到端解决方案，也称为智能存储管理（SSM）。 收集HDFS操作数据和系统状态信息，并基于收集的指标，SSM可以自动对这些方法进行复杂的使用，以优化HDFS的存储效率。 高水平目标 1. HDFS-HSM和HDFS-Cache的增强 根据数据温度自动智能地调整存储策略和选项。 已发布。

航班时刻是我国治理航班延误、管理空中交通流量最为重要的基础数据之一。针对我国枢纽机场运营高峰时段时刻资源紧张、超负荷运行、放行顺序不合理等情况，分析机场航班运行规律和存在问题，在保证正班航班运输需求的基础上提出基于历史数据的航班时刻优化模型，并改进匈牙利算法求解，以达到航空公司申请时刻调整量和航班地面等待时间整体最小的目标。结合杭州萧山国际机场历史运行数据，验证了航班时刻优化模型的可行性和适用性，对减少地面延误、提高放行正常率、增加机场容量具有重要作用。

为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理，提出了一种改进的快速独立成分分析(FastICA)算法，采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失，并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述，分析了算法的时间复杂度。实验结果表明，该方法可有效减少数据信息损失，具有迭代次数少、收敛速度快等优点，可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。

AESUtils实现了基于AES的ECB模式，选用了zeropadding填充，数据位为128 加上密码去加解密数据，优化并实测通过

程序性能调优技巧(数据优化和算法优化,ByChinasei) 版权所有 郭可华 很实用的技巧，适合学习！

离散优化程序，内含枚举法，蒙特卡洛法、线性整数规划，最小生成树、动态规划等等， %*enum - 枚举法 % *monte - 蒙特卡洛法 % *lpint (BranchBound)- 线性整数规划 % *L01p_e - 0-1整数规划枚举法 % *L01p_ie - 0-1整数规划隐枚举法 % *bnb18 - 非线性整数规划(在MATLAB5.3使用) % *bnbgui - 非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用) % *mintreek - 最小生成树kruskal算法 % *minroute - 最短路dijkstra算法 % *krusk - 最小生成树kruskal算法mex程序 % *dijkstra - 最短路dijkstra算法mex程序 % *dynprog - 动态规划

winols2.24数据优化软件

仅供大家参考

多变量数据的最佳场景树缩减代码。 该代码将一组场景（通过对多元分布的采样，或从历史数据中获得）简化为场景树，其中每个节点都有一个关联概率，例如在每个时间点，所有节点的概率之和树的分支等于 1。实现的算法基于 [1] 中描述的算法，该算法依赖于贪婪策略，基于 Kantorovich 距离优化减少场景。 例子Test.m 提供了一个示例，其中使用两种不同的方法减少了 791 个二元场景。 第一个是基于 d/d_0 比率，其中 d 是聚合场景后的 Kantorovich 距离，d_0 是所有场景与只有一个场景的树之间的距离（如 [1] 中提出的）。 第二个需要直接指定每个时间步所需的场景数量。 警告 代码按“原样”提供。 这种场景减少技术被认为用于（近）实时控制，结合机会约束，或减少随机控制算法的计算时间。 不要用它来模拟尾部风险，也不要用于设计目的，例如选择备用柴油发电机的标称功率以避免在

基于改进人工蜂群算法的大数据优化.pdf