sort程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

A Comprehensive Guide to Measuring the Power and Energy of Modern Systems

為了解決sort程式的問題，作者Lee, Victor,Choi, Jee Whan,Cameron, Kirk 這樣論述：

Victor Lee is a principal engineer and research scientist at Intel’s Parallel Computing Lab. His research interests include emerging applications, application analysis and auto-tuning as well as computer architecture. He is currently working on analyzing the HW/SW interactions between HPC/Big-data a

pplications and modern processor architecture and on developing innovative architecture features to improve application and processor (performance and energy) efficiency. Victor received a B.S. in Electrical Engineering from University of Washington in 1994, S.M. in Electrical Engineering and Comput

er Science from Massachusetts Institute of Technology in 1996. He joined Intel in 1997 and had worked on many Intel processors include Intel Pentium Pro, Intel Pentium 4, and Intel Itanium processors. In 2002, Victor moved to Intel Labs and spearheaded the many-core research which eventually lead to

the Intel Many Integrated Core architecture and the first Intel Xeon Phi coprocessor product. He is a senior member of IEEE. He has 30+ professional publications, 15+ granted patents and more than 30 pending patent applications worldwide. Jee Choi is a postdoctoral research at IBM TJ Watson Researc

h Center. Kirk W. Cameron is a professor of computer science and a research fellow in the College of Engineering at Virginia Tech. The central theme of his research is to improve power and performance efficiency in high performance computing (HPC) systems and applications. Prof. Cameron is a pioneer

and leading expert in Green Computing. Cameron is also the Green IT columnist for IEEE Computer, Green500 co-founder, founding member of SPECPower, EPA consultant, Uptime Institute Fellow, and co-founder of power management software startup company MiserWare. His advanced power measurement software

infrastructure for research, (PowerPack), is used by dozens of research groups around the world. His power management software, Granola, is used by hundreds of thousands of people in more than 160 countries.

sort程式進入發燒排行的影片

以瀏覽器作為使用RMI通訊架構的分散式計算平台之研究

為了解決sort程式的問題，作者許元駿 這樣論述：

在這篇論文中，我們針對以瀏覽器作為使用RMI通訊架構的分散式計算平台進行研究。我們設計了一個JavaScript版的RMI雛形模型，其目的是使得以瀏覽器為執行平台的JavaScript分散式程式能有更高的執行效率。現今有不少團隊計畫讓瀏覽器擁有接近本地端程式一樣的執行效能如Google在Chrome瀏覽器的NaCl/PNaCl計畫、Mozilla在Firefox瀏覽器上的asm.js等，當瀏覽器的JavaScript執行效能提升了，我們便想到了讓不同裝置上JavaScript程式之間連線的模型或是分散式運算的程式模型，接著發現在瀏覽器為執行平台實作分散式計算的研究並不多，由此引發我們研究以瀏

覽器為執行平台的分散式通訊架構的動機。一般分散式系統的通訊架構分為四種 [3]，分別是: 遠端程式呼叫( Remote procedure call )、遠端物件調用( Remote object invocation )、以訊息為導向的通訊( Message-oriented communication )，以資訊流為導向的通訊( Stream-oriented communication )。其中我們選擇研究遠端物件調用的JAVA-RMI為基礎， JAVA-RMI通訊架構有可攜性、跨平台、使用者不需接觸到底層通訊等等好處。很適合我們實作在以瀏覽器為基礎的分散式計算平台上，所以本論文進行了J

avaScript版的RMI雛型模型的設計與實作，稱為JS-RMI。JS-RMI是一個在以瀏覽器為計算平台的環境執行分散式程式的雛型模型，這個模型的設計符合ECMAScript 6之JavaScript engine的開發環境基礎上，以Google Chrome瀏覽器為執行環境，並建構在Chrome Packaged App之上。JS-RMI參照了JAVA-RMI標準的通訊機制，讓JavaScript的程式能夠以遠端物件調用的方式分散式執行。JS-RMI的設計希望讓使用者執行分散式程式時無需觸碰到底層的連線機制、處理資料等工作，就可以擁有像其他現有遠端物件調用方法的使用體驗。JS-RMI的架構

分成伺服端與客戶端，其中伺服端程式裡包含註冊程式為後端的監聽程式。使用者執行的分散式程式分散在數個伺服端執行，伺服端程式執行完成後分別傳送數據回客戶端，再由客戶端處理執行結果的數據。在實作出JS-RMI後，我們先以分散式merge sort程式進行個案研究。在此個案中，我們發現以瀏覽器作為分散式程式的執行平台時，雖然程式的計算效能不如Java Virtual Machine執行Bytecode程式，但是分散式的通訊效能卻較JVM為高。最後，我們以NASA的 NAS Grid Benchmark進行大型實驗，實驗目的有兩個方面: 一、我們驗證所設計的JS-RMI雛型模型確實可以應用於開發大型分散

式軟體，二、我們要對以JS-RMI所開發的分散式軟體之執行效能進行實測，實測的結果，以瀏覽器作為使用RMI通訊架構的分散式計算平台確實可行，而執行效能略低於JVM，但仍在可以接受的範圍。關鍵字：分散式程式設計、RMI、JavaScript、瀏覽器擴充應用程式。

Python, Data Science, and Machine Learning

為了解決sort程式的問題，作者Bilokon, Paul A. 這樣論述：

啟發式雲端平台自我效能優化機制之研究

為了解決sort程式的問題，作者羅祥福 這樣論述：

隨著雲端技術廣泛運用的同時，巨量資料(Big Data)也持續遽增，巨量資料的資料運算效能已成為一項重要的研究議題。本論文主要探討Hadoop平台的效能量測方法以及Hadoop平台效能調校問題，並提出相對應的改善方法。為改善現有MapReduce資訊隱藏應用程式缺乏效能量測的問題，本論文提出MapReduce資訊隱藏效能量測模型(Performance AnalysiS Scheme for MapReduce Information Hiding, PASS-MIH)，能夠針對Hadoop資訊隱藏分析效能影響因素，實驗結果說明PASS-MIH效能量測模型能夠提供MR-based LSB個案

四個效能影響層面的分析與量測，並結合現有Hadoop平台優化方法，效能改善率可達53.8%；此外，為針對PASS-MIH架構多層面的效能影響因素，過濾找出影響Hadoop平台效能的重要參數，以量測調整重要參數的效能結果，本論文提出整合式效能量測(Comprehensive Performance Rating, CPR)模型，採用主成份分析法，過濾出9個Hadoop重要參數，實驗結果說明調整Hadoop重要參數會對效能產生非線性的影響，並可利用Hadoop重要參數指引Hadoop效能調校。為滿足Hadoop參數自動調效(Auto-Tuning)的迫切需求，本論文提出「基於蟻群演算法Hadoop

平台效能優化機制」，能夠避免產生工作特徵收集的額外負載，採用蟻群最佳化演算法(Ant Colony Optimization, ACO)，並結合基因表達規劃法(Gene Expression Programming, GEP)，從歷史Hadoop工作紀錄探勘Hadoop重要參數與效能關聯模型以做為ACO選擇路徑的啟發資訊，自動化搜尋Hadoop優化參數，以強化Hadoop平台效能，實驗結果顯示，本論文所提ACO-HCO機制與目前極具代表性的Hadoop參數優化方法，包含Starfish機制與業界經驗法則(RoT)，能夠提供較好的執行效能。