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深入浅出谈存储之NAS是什么 2012年02月17日16:42 来源:新浪博客 作者:林沛满 编辑:曾智强 查看全文 赞(0)评论(0) 分享 标签: NAS , 企业NAS , 存储系统 [IT168 技术] IT男们经常受到两个消息的折磨:好消息是,有姑娘主动打来电话了;坏消息是,她们只是想让你帮忙装个电脑而已. 这是多么令人沮丧的事情,因为你最多花10分钟在香闺连好线,姑娘们就要打发你回家了(关于如何尽量在香闺里拖延时间,我们另文讨论).很多姑娘想不到的是,没把这个热心的IT男留住,可能就…

深入浅出谈存储:如何区别NAS.SAN与DAS 2012年02月17日16:51 来源:新浪博客 作者:林沛满 编辑:曾智强 查看全文 赞(0)评论(1) 分享 标签: DAS , SAN , 存储系统 [IT168 技术] 上一篇<NAS是什么?>发表后,评论如雪花般飘来.这本是每位作者所乐意看到的,令我哭笑不得的是,多数读者只看了开头的笑话就留言走人了.唯有一位让我聊感欣慰,因为他说“/陈老师专题”里的几百兆图片他也有.还好“/陈老师专题”出现在文章的末尾.这悲剧也提醒了我,技术文档不要过…

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF…

编者的话:本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述.作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式.丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性.所以我们在掌握丰富的业务知识同时,如果能够按照正确的思维模式去思考问题,将会发现解决问题并不是很困难的. 一.           数据挖掘的本质 一般来说,比较狭义的观点认为数据挖掘…

常说4G网速能达100MHz,实际感受远远没有这么快.今天和大家一起算算帐,算算4G LTE网速到底有多快. 基本概念1:资源粒子 个资源粒子就是用个子载波传送个OFDM符号. 1个子载波的带宽是15kHz. 1个OFDM符号可以容纳2/4/个数据位. :1个资源粒子最多传送个数据位. 基本概念2:资源块 个资源块就是个子载波传送个时隙(0.5ms). 1组(12个)子载波共占用180kHz的带宽. 个时隙(0.5ms)内,1个子载波可以传送或7个资源粒子,12个子载波可以传送72或84个资源粒…

(一) 窗口的定义:指为用户指定的一组行,也称着"分区".如下图所示的窗口分区.每一个班级看作是一个数据窗口,一共有三个窗口 (二)窗口计算的相关方法 1)over()用法  格式:函数名(列) over(选项) OVER关键字表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数.SQL标准允许将所有聚合函数用做开窗函数,使用OVER关键字来区分这两种用法. (三)案例分析 (1) 查询工资小于5000元的员工信息(城市以及年龄),并且在每行中都显示所有工资小于5000元的员工个数 CREATE TA…

http://www.educity.cn/tx/429084.html 互联网技术DAS.NAS和SAN存储方案的比较 按照设备位置和接入方式,磁盘存储可以分为内置存储和外挂存储,外挂存储又分为直连存储和网络存储(Fabric-Attached Storage,FAS)等方式,如图10-31所示. yxr注:其实是存储历史发展的一个过程,从附属部分走向独立,从单独硬件走向网络! 1.DAS与NAS存储方案的比较 DAS是大型服务器主要采用的外挂存储方式,由于存储利用率和扩展的原因, DAS必须…

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过…

作者:MingChaoSun 原文:https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/51000970 一.CPU和GPU 上图是CPU与GPU的对比图,对于浮点数操作能力,CPU与GPU的能力相差在GPU更适用于计算强度高,多并行的计算中.因此,GPU拥有更多晶体管,而不是像CPU一样的数据Cache和流程控制器.这样的设计是因为多并行计算的时候每个数据单元执行相同程序,不需要那么繁琐的流程控制,而更需要高计算能力,这也不需要大cach…