國立高雄科技大學 資訊工程系 林威成所指導 方毅恆的 於有限記憶體下高效探勘頻繁樣式之研究 (2020),提出硬碟partition關鍵因素是什麼,來自於資料探勘、巨量資料、關聯規則挖掘、FP-growth。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 石維寬所指導 陳彥廷的 鍵值固態硬碟效能提升之高效管理策略 (2020),提出因為有 鍵值儲存、快閃記憶體、固態硬碟、快閃記憶體轉換層的重點而找出了 硬碟partition的解答。
硬碟partition進入發燒排行的影片
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於有限記憶體下高效探勘頻繁樣式之研究
為了解決硬碟partition 的問題,作者方毅恆 這樣論述:
第一章 導論.........................................................................................................................................11.1 研究背景..............................................................................................................................11.2 研究動機............
..................................................................................................................21.3 研究貢獻..............................................................................................................................31.4 論文結構..........................................
....................................................................................3第二章 相關研究 ................................................................................................................................42.1 FP-growth ...............................................................
.............................................................42.2 Database Projection .......................................................................................................72.3 其他相關研究....................................................................................................
..................92.3.1 Aggressive Projection.......................................................................................92.3.2 PFP-Tree..................................................................................................................92.3.3 TPFP-Tree......................
..........................................................................................92.4 Scalable Frequent Pattern Mining (SFP)..............................................................9第三章 研究方法 ...............................................................................................
...............................113.1 問題定義............................................................................................................................113.2 演算法概述........................................................................................................................113.
2.1 演算法流程............................................................................................................113.2.2 分出子資料庫 .......................................................................................................153.2.3 FP-tree Pruning 方法.......................................
................................................153.2.4 分群方法................................................................................................................19第四章 實驗數據與結果..................................................................................................................2
04.1 實驗設計............................................................................................................................204.2 初步實驗............................................................................................................................204.3 資料庫參數變動實驗 .................
......................................................................................224.3.1 變動參數 T............................................................................................................234.3.2 變動參數 I..............................................................................
..............................24v4.3.3 變動參數 N............................................................................................................264.3.4 變動參數 D............................................................................................................274.4 分群時間實驗.............
.......................................................................................................294.4.1 找出分群大小等於 1 實驗 ................................................................................304.4.1.1 變動參數 T...............................................................................
................304.4.1.2 變動參數 D...............................................................................................314.4.2 起始分群階段花費時間比較實驗......................................................................344.4.2.1 變動參數 T.................................................................
............................344.4.2.2 變動參數 D.............................................................................................354.5 深入實驗............................................................................................................................384.5.1 參數變動 T 深入實驗..........
...............................................................................384.5.2 參數變動 D 深入實驗.........................................................................................404.6. 不同記憶體下探勘實驗................................................................................................
.414.7 整體硬碟 I/O 比較實驗.................................................................................................434.7.1 變動參數 T .........................................................................................................434.7.2 變動參數 D ................................................
.........................................................474.8 真實資料集實驗................................................................................................................514.8.1 Real Dataset 1實驗..............................................................................................
...514.8.2 Real Dataset 2實驗...................................................................................................534.9 實驗總結..........................................................................................................................54第五章 結論..................................
.....................................................................................................55第六章 參考文獻 ..............................................................................................................................56
鍵值固態硬碟效能提升之高效管理策略
為了解決硬碟partition 的問題,作者陳彥廷 這樣論述:
近年來鍵值儲存 (Key-Value Store) 因其優秀的效能而盛行於大規模及數據驅動的儲存應用中,為了因應此市場,更有為了鍵值儲存應用而量身打造的儲存硬碟(KVHDD)被商業化,在此趨勢下,亦有部分研究致力於發展一種相容於鍵值儲存應用的新型固態硬碟(KVSSD)。基於KVSSD的架構,有一部分的研究提出將現有且較流行的鍵值管理策略整合進KVSSD並盡量針對SSD的特性做優化的設計,然而這樣的管理策略沒有考慮從架構上針對SSD的特性來重新設計,因而僅能達到有限的KVSSD效能優化。在本研究中,我們基於KVSSD的架構提出了兩種不同的鍵值管理策略,針對不同規格的KVSSD,每一種策略皆有其
觀察因而有不同的設計目標與機制。針對單芯片的KVSSD,此研究中的第一種管理策略提出將欲儲存之鍵值用多個較小且不同大小的儲存單位 (Partitions) 來儲存與管理,進而達到空間利用率與效能的最佳化。針對多芯片的KVSSD,此研究中的第二種管理策略提出將鍵值分成兩層來儲存與管理,第一層利用KVSSD的內部平行度來平行寫入鍵值,藉而達到寫入效能之最大化,第二層則將鍵值用較小的儲存單位儲存來減輕內部回收無效資料之負擔,進而提高KVSSD的存取效能。iii