-
-
公开(公告)号：CN115167984A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210817053.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于云计算平台的考虑物理资源竞争的虚拟机负载均衡放置方法，包括：输入物理机和待迁移的虚拟机列表；将虚拟机列表按CPU利用率降序排序，将物理机列表按能效降序排序；基于排序后的物理机和虚拟机的列表，判断物理机的CPU、内存和带宽资源是否满足可支配资源多于虚拟机的请求资源的条件，如果满足该条件且物理机的状态、物理机被虚拟机放置的位置没有过载，则执行下一步；计算物理机占用的虚拟机剩余资源与负载均衡资源之间的距离，将距离最短的物理机作为最终的迁移目的物理机。本发明有利于节约能源和减少违反服务水平协议的比例。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116700988A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310787387.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 河南大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种Spark环境下基于自适应预留内存的数据调度策略，首先判断内存空间是否满足执行任务并行度最优内存的执行条件，如果满足并且发现有任务被阻塞，进行执行内存的重新分配并优先保证任务并行度；其次如果内存中任务运行正常，触发内存的自适应调节算法，对多余的内存进行回收；最后根据内存的分配空间大小控制RDD选择计算代价更低的存储位置，以让出足够的空间优先保证执行内存的空间预留。本发明通过自适应预留执行内存空间，根据任务运行的情况选择压缩或增加分配的执行内存空间，动态保证Spark并行计算框架计算过程中的任务并行度；还根据Spark任务的特性分配内存空间，以保证计算并行性，优化资源利用率。
-
公开(公告)号：CN116612378A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310578589.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于SSD改进的不平衡数据及复杂背景下水下小目标检测方法，包括：对SSD的网络进行改进：使用VGG16作为前端骨干网络，将第Conv3_3处的输出作为第一层特征层，在Conv3_3之后嵌入多维像素注意力网络；在多维像素注意力网络之后使用膨胀率为r且具有ReLU激活的空洞卷积，依次生成剩余需要预测的多个特征层；将生成的多个特征层对应的特征图输入联合加权知识蒸馏与多尺度特征蒸馏模块；调整原始不平衡的水下图像数据集中待检测图片大小并输入至改进后SSD的网络；基于改进后SSD的网络对水下小目标进行检测。本发明大大提高了稀有类别的检测能力，减小了由于样本分布不平衡对模型检测能力的影响。
-
公开(公告)号：CN116612378B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310578589.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于SSD改进的不平衡数据及复杂背景下水下小目标检测方法，包括：对SSD的网络进行改进：使用VGG16作为前端骨干网络，将第Conv3_3处的输出作为第一层特征层，在Conv3_3之后嵌入多维像素注意力网络；在多维像素注意力网络之后使用膨胀率为r且具有ReLU激活的空洞卷积，依次生成剩余需要预测的多个特征层；将生成的多个特征层对应的特征图输入联合加权知识蒸馏与多尺度特征蒸馏模块；调整原始不平衡的水下图像数据集中待检测图片大小并输入至改进后SSD的网络；基于改进后SSD的网络对水下小目标进行检测。本发明大大提高了稀有类别的检测能力，减小了由于样本分布不平衡对模型检测能力的影响。
-
公开(公告)号：CN117093369A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311075682.8
申请日：2023-08-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于及分布式并行计算框架Spark内存优化技术领域，公开一种基于RDD重用度的Spark缓存优化方法和系统，该方法包括：对Spark作业的有向无环图进行分析，根据影响执行效率的因素构建RDD重用度模型；所述影响执行效率的因素包括RDD的引用数量、使用频率、最长血缘、分区数量和依赖恢复比；对影响执行效率的相关因素进行量化；根据RDD重用度模型对作业中每个RDD的重用度进行计算，并将重用度最大的RDD进行缓存；每个任务结束后，检测内存使用情况，若发生内存瓶颈，则对低使用频率和低引用数量的RDD进行清理。本发明有效提高了内存的利用率，降低了Spark的执行时间。
-
公开(公告)号：CN116737320A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310784865.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于AHP方法的云数据中心资源平衡感知的虚拟机放置策略，包括：构造一个分层的模型；其中第一层为目标层，用于选择最合适的主机来承载被迁移的虚拟机；第二层为决策层，有三个决策标准：主机的功耗增加、主机的资源分配平衡率和主机的可用资源；第三层为被迁移的虚拟机；在构造的分层模型的基础上构造判断矩阵；所述判断矩阵为由上述三个决策标准组成的3×3矩阵；基于判断矩阵计算标准权重向量，并设置标准矩阵；基于标准权重向量和判断矩阵进行一致性检验，若一致性检验通过则基于标准权重向量和标准矩阵计算主机得分，并将虚拟机迁移至得分最高的主机。本发明在降低能耗的同时也降低了SLAV，保证了数据中心服务质量。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.012 seconds)
