电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|CS1533

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计算机系统结构指的是计算机系统的内部组件的结构。现代计算机通常有一个冯-诺依曼结构,其中包括:一个处理器;一个存储指令和数据的存储单元;输入和输出设备的连接;以及数据的二级存储。

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  • Statistical Computing 统计计算
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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|CS1533

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|The Trade-Off Problem

A combination of all three objectives is possible in general, but there does not exit an overall optimal solution. In this context the degree of $F T$ is rated by the overhead in performance (and energy) that results from the fault tolerance techniques in both the fault-free and fault case. Therefore, a compromise between the optimization criteria must be made. While one criterion is improved, either one or both of the others are worsened.

When we focus on $P E$ of a schedule, it is dependent on the mapping of the tasks. The more an application can be parallelized the better is the performance. Additionally, modern processors support several frequencies at which a processor can run. Thus, tasks should be accelerated as much as possible, i.e. use the highest supported frequency of a PU. In contrast, a more parallelized application results in fewer gaps between tasks and thus in fewer possibilities to include duplicates without shifting successor tasks. This results in a high performance overhead in case of a failure, e.g. a low $F T$. Additionally, running on a high frequency typically leads to a high $E$. When we focus on $F T$, duplicates should be executed completely in the fault-free case and available but unused PUs should also be considered for mapping duplicates to minimize performance loss in case of a fault. In this case, duplicates may lead to shifts of original tasks and thus to a low $P E$ in the fault-free case. In terms of $E$, both executing duplicates completely and using available PUs not necessary for the original tasks result in a high $E$. Is the focus put on $E$, low frequencies and short duplicates are preferable. But low frequencies lead to low $P E$ and short duplicates to a high performance overhead $(F T)$ in case of a failure.

In addition, the main focus of a user varies in different situations. For example, in a time critical environment, $P E$ is the most important criterion next to $F T$. Thus, in this situation $P E$ and also $F T$ is usually favored over minimizing $E$. Another situation is, that a failure occurs extremely rarely and thus $E$ is becoming more important. Other examples exist in mobile devices where $E$ is the most important criterion next to $P E$. The main focus is therefore put on $E$ and $P E$ while $F T$ is neglected. However, the alignment of the optimization is very situational and ultimately depends highly on the user preferences.

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Previous Approach

Fechner et al. [10] provides a fault-tolerant duplication-based scheduling approach that guarantees no overhead in a fault-free case. Starting from an already existing schedule (and taskgraph), each original task is copied and its duplicate $(D)$ is placed on another $\mathrm{PU}$ than the original task so that in case of a failure the schedule execution can be continued. We assume homogeneous PUs and a fail-stop model, where a failure of a PU might result from a faulty hardware, software or network. We only consider one failure per schedule execution.

If an original task has finished it sends a commit message to its corresponding D so that it can be aborted. Schedules often comprise several gaps between tasks resulting from dependencies. Ds can be placed either in those gaps or directly between two succeeding tasks. To avoid an overhead in a fault-free case, in all situations where a D would lead to a shift of all its successor tasks only a placeholder, a so called dummy duplicate (DD) is placed. DDs are only extended to fully Ds in case of a failure. To reduce the communication overhead, Ds are placed with a short delay, so called slack. Thus, either the results of an original task are sent to its successor tasks or the results of the corresponding $\mathrm{D}$, but not both. Figure 1(a) illustrates an example taskgraph. For a better understanding the communication times and the slack are disregarded. Figure 1(b) and (c) show the resulting schedules of two strategies, the first uses only DDs the second uses Ds and DDs.

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计算机系统结构代考

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|The Trade-Off Problem

一般来说,所有三个目标的组合都是可能的,但不存在整体最优解决方案。在这种情况下,程度F吨由在无故障和故障情况下的容错技术产生的性能(和能量)开销来评定。因此,必须在优化标准之间做出折衷。当一项标准得到改善时,其他一项或两项都恶化了。

当我们专注于磷和时间表,它取决于任务的映射。应用程序可以并行化的越多,性能就越好。此外,现代处理器支持处理器可以运行的多个频率。因此,任务应该尽可能地加速,即使用 PU 支持的最高频率。相比之下,更并行化的应用程序会导致任务之间的间隙更少,因此在不转移后续任务的情况下包含重复项的可能性也更少。这会在发生故障时导致高性能开销,例如低F吨. 此外,高频率运行通常会导致高和. 当我们专注于F吨,副本应在无故障情况下完全执行,并且可用但未使用的 PU 也应考虑用于映射副本,以最大程度地减少发生故障时的性能损失。在这种情况下,重复可能会导致原始任务的转移,从而导致低磷和在无故障的情况下。按照和, 完全执行副本和使用原始任务不需要的可用 PU 都会导致高和. 重点是否放在和,低频和短重复是可取的。但低频导致低频磷和和短重复到高性能开销(F吨)在失败的情况下。

此外,用户的主要关注点在不同的情况下有所不同。例如,在时间紧迫的环境中,磷和是仅次于的最重要标准F吨. 因此,在这种情况下磷和并且F吨通常优于最小化和. 另一种情况是,故障很少发生,因此和变得越来越重要。其他示例存在于移动设备中,其中和是仅次于的最重要标准磷和. 因此重点放在和和磷和尽管F吨被忽略。然而,优化的对齐是非常情境化的,最终很大程度上取决于用户的偏好。

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Previous Approach

费希纳等人。[10] 提供了一种容错的基于复制的调度方法,可保证在无故障情况下没有开销。从已经存在的计划(和任务图)开始,复制每个原始任务及其副本(D)放在另一个磷在比原始任务,以便在失败的情况下可以继续执行计划。我们假设同质 PU 和故障停止模型,其中 PU 的故障可能是由故障硬件、软件或网络引起的。我们只考虑每次调度执行的一次失败。

如果一个原始任务已经完成,它会向其对应的 D 发送一条提交消息,以便它可以中止。计划通常包含由依赖关系导致的任务之间的几个间隙。Ds 可以放置在这些间隙中,也可以直接放置在两个后续任务之间。为了避免无故障情况下的开销,在 D 将导致其所有后续任务转移的所有情况下,仅放置一个占位符,即放置所谓的虚拟副本 (DD)。DDs 仅在发生故障时扩展到完全 Ds。为了减少通信开销,Ds 的放置时间很短,即所谓的 slack。因此,要么将原始任务的结果发送给其后续任务,要么将相应任务的结果发送给后续任务。D,但不是两者兼而有之。图 1(a) 说明了一个示例任务图。为了更好地理解通信时间和松弛被忽略。图 1(b) 和 (c) 显示了两种策略的结果调度,第一种仅使用 DD,第二种使用 Ds 和 DD。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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