深度学习视域下小学数学单元整体教学

小学数学教师结合深度教学开展丰富多样的单元整体探知活动,不仅可以使碎片化的数学知识成为一个有逻辑的整体,提高学生关联性、系统性的认知能力,还能借此启发他们的迁移思维、发散思维、逻辑思维等多维思维,提升其多角度思考能力和深度学习水平,从而实现更高效的数学系统化认知。

基于键值状态分片的HyperLedger Fabric性能优化

HyperLedger Fabric是受关注度较高的开源联盟区块链.针对现有区块链分片方法不适用于Fabric三阶段交易模型的问题和分片粒度过粗导致存在热点访问的问题,提出一种基于Fabric实现的细粒度键值状态分片方法.首先,详细设计了Fabric在键值状态分片下的跨片交易处理,引入跨分片排序节点和两阶段提交处理流程,高效保证跨片交易的一致性和原子性.然后,针对细粒度分片可能导致交易跨片概率上升进而影响性能的问题,提出启发式的交易提案路由表,旨在减少预执行阶段交易的跨片读数据请求,降低计算资源和网络资源的消耗.最后,在Fabric仿真系统上实现改进的分片方案并进行性能测试.实验结果表明,该方法在提升Fabric性能的基础上,有效解决了热点访问问题和高跨片交易占比下的性能下降问题.

一种基于标签传播算法的关键链路探测方法

随着网络脆弱性逐渐引起人们的关注,对于一个复杂网络,对其关键链路的探测已经越来越重要。根据网络所具有的社团结构特征,立足于网络的社团划分,结合GN算法思想,把标签传播算法引入关键链路探测中。针对原有算法在迭代过程中出现的每个顶点都会得到一个标签而造成的资源浪费和随机迭代出现结果不稳定的问题,采用一次传播标签把结构较紧密的顶点绑定在一起和依据度顺序来更新标签的方法。通过实验验证,该算法能快速、稳定、高效地查找复杂网络中的关键链路。

基于缓存机制的Hyperledger Fabric并发冲突检测方法

Hyperledger Fabric(Fabric)是一个受关注度较高的许可链平台,具有高度模块化、可定制化和可插拔的特点。针对Fabric在高并发的场景下会出现并发冲突导致交易无效的问题,提出一种冲突检测与处理的方法,即利用缓存交易写集的方式在执行阶段检测交易是否冲突,最大程度减小冲突交易在Fabric系统的资源消耗。实验结果表明,在具有冲突交易的场景下,提出的方法能降低平均交易时延,提高系统有效交易吞吐量;并且在没有冲突交易的情况下,不会明显降低性能。