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Seagate:CDL 基于时延优化的IO调度算法

掌握命令持续时间限制(CDL)技术的核心原理及其在提升HDD性能方面的作用。 洞悉CDL如何精细化管理IO延迟,实现吞吐量与延迟的平衡。...图注:CDL 限流机制 命令持续时间限制 (CDL) 图片介绍了“命令持续时间限制 (CDL)”的概念。CDL是一种机制,允许主机为存储设备的读写命令设定执行时间上限。...=== 命令持续时间限制 (CDL) 如何帮助管理命令的执行时间: CDL为读取和写入操作分别提供了七个独立的持续时间限制描述符 (DLD)。...CDL吞吐量和尾部延迟控制 图片展示了CDL(命令持续时间限制)在控制吞吐量和尾部延迟方面的作用。...在实际应用部署CDL技术时,需要考虑哪些因素?如何根据不同的应用场景和工作负载,配置最优的CDL策略?

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论文阅读笔记——CDL: Curriculum Dual Learning for Emotion-Controllable Response Generation

CDL: Curriculum Dual Learning for Emotion-Controllable Response Generation Author:Lei Shen Yang Feng...通过对CDL-emo、CDL-con和CDL的比较,可以看出组合奖励对情感表达和内容一致性的效果。此外,我们可以发现,在课程学习的支持下,CDL可以取得比CDL- dl更好的效果 人工评估: ?...(情感评分):范围0,1 CDL总体效果最优 效果展示: ?...Conclusion 本文提出了一种课程对偶学习框架,用来生成包含指定感情类别的回复,之前的方法非常容易生成安全响应,CDL充分利用了两种Reward,同时提高了模型在内容一致性和情感表达能力,除此之外...,加入课程学习方法,使得训练过程更加高效,实验证明,CDL模型可以生成流利,内容一致,信息丰富的包含感情的回复。

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    TPAMI 2024|DeepM2CDL:基于层级式多尺度卷积字典的多模态图像修复与融合网络

    在此基础上,我们对M2CDL模型进行迭代展开,提出了一个统一的深度网络框架 DeepM2CDL,可同时实现多模态图像修复(MIR)和多模态图像融合(MIF)两种任务,在多个数据集取得了优异的性能。...针对上述问题,该工作构建了更契合传统字典学习机理的多尺度多模态卷积字典学习(M2CDL)模型,并设计了与该模型对应的DeepM2CDL网络,以充分利用多模态图像间依赖关系进行跨模态信息提取和交互。...接下来我们针对多模态图像修复和融合两类任务,介绍多尺度卷积字典学习模型M2CDL的构建过程。...总结与展望 本文针对多模态图像修复和融合任务,提出了一种新颖的可解释网络,即DeepM2CDL网络。...除此之外,我们的DeepM2CDL可以从几个方面得到增强。例如,可以采用注意机制来探索不同模态的全局信息。

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