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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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机器学习代考_Machine Learning代考_Comparison Schemes
We compare SmartFCT with four existing works:
ElasticTree (Heller et al. 2010) consolidates flows in the DCN every ten minutes according to the peak workload. ElasticTree concentrates only on the power efficiency, and the FCTs of delay-sensitive flows are not considered.
CARPO (Wang et al. 2015) calculates the correlation of the peak value appearing time of different flows based on these flows’ 90-percentile bandwidth demands. The correlation-aware consolidation enables CARPO to avoid collisions of peak values of different flows in the same link and thus improves power efficiency. However, CARPO does not consider FCT constraints and thus does not work well for delay-sensitive flows.
FCTcon (Zheng et al. 2019) achieves high power efficiency and guarantees the FCT of delay-sensitive flows by consolidating flows considering the relationship between link margin ratio of each link and the average FCT. However, its fitting function is only an approximate function, which cannot accurately describe the relationships. Thus, power-saving performance could degrade under the FCT constraints.
Optimal presents the best results of all possible consolidation schemes by configuring the best link margin ratio for each link. However, it suffers high computation complexity and is not practical in use for a large-scale DCN (Zheng et al. 2019).
机器学习代考_Machine Learning代考_Simulation Results
The fine-grained control by frequently consolidating flows can bring good power saving performance but may need extra communication and computation cost. To evaluate the balance between cost and benefit, we use different updating frequency $\sigma$ from $50 \mathrm{~ms}$ to $300 \mathrm{~ms}$. Figure $4.6$ shows the result. The bandwidth and calculation cost in the controller is normalized to the cost of $50 \mathrm{~ms}$. In the figure, when the updating frequency decreases from $50 \mathrm{~ms}$ to $300 \mathrm{~ms}$, both bandwidth and calculation cost drop significantly and power saving performance drops from $29.2 \%$ to $19.3 \%$. However, if the updating frequency only changes from $50 \mathrm{~ms}$ to $100 \mathrm{~ms}$, the power saving ratio just slightly reduces from $29.2 \%$ to $28.1 \%$ with significant cost reduction. Thus, we choose $100 \mathrm{~ms}$ as the standard updating frequency of SmartFCT in the rest of evaluation.
Figure $4.7$ shows the average FCT of short flows under different traffic patterns. In the figure, both ElasticTree and CARPO do not satisfy the FCT constraints and exhibit large flow FCT variance since they do not consider the FCT constraints to consolidate flows. The flows scheduled by FCTcon, SmartFCT, and Optimal exhibit the average FCT lower than the FCT constraint. Optimal shows the least FCT variance and presents average FCT close to the FCT constraints, which brings better power efficiency. FCTcon and SmartFCT’s average FCTs vary slightly more than Optimal does. To reduce the violation of flow FCT, FCTcon and SmartFCT limit the FCT of flows to stay within the FCT constraints at the cost of degrading power-efficiency performance.
Figure $4.8$ shows the ratio of flows with satisfied FCT. The higher the ratio is, the more short flows have guaranteed FCTs. Similar to the comparison of average FCT, both ElasticTree and CARPO have a low ratio since they do not consider FCT in flow consolidation. SmartFCT and FCTcon both achieve a high ratio in the satisfaction of FCT, since both of them are sensitive to the violation of FCT constraints.
机器学习代写
机器学习代考机器学习代考比较方案
我们将SmartFCT与现有的四项工作进行比较。
ElasticTree（Heller等人，2010）根据峰值工作量每10分钟对DCN中的流量进行整合。ElasticTree只专注于电源效率，而不考虑延迟敏感流量的FCTs。
CARPO（Wang等人，2015）根据这些流量的90分位数带宽需求，计算不同流量的高峰值出现时间的相关性。关联意识的整合使CARPO能够避免同一链路中不同流量的峰值碰撞，从而提高功率效率。然而，CARPO没有考虑FCT约束，因此对延迟敏感的流量效果不佳。
FCTcon（Zheng等人，2019）通过考虑每个链路的链路余量比和平均FCT之间的关系来合并流量，实现了高功率效率，并保证了延迟敏感型流量的FCT。然而，其拟合函数只是一个近似函数，不能准确地描述这些关系。因此，在FCT约束下，节电性能可能会下降。
最佳方案通过为每个链路配置最佳的链路余量比率，提出了所有可能的合并方案的最佳结果。然而，它的计算复杂度很高，在大规模DCN中的应用并不实用（Zheng等人，2019）。
机器学习代考机器学习代考仿真结果
通过经常合并流量的细粒度控制可以带来良好的节电性能，但可能需要额外的通信和计算成本。为了评估成本和收益之间的平衡，我们使用了不同的更新频率$sigma$，从50美元/mathrm{~ms}$到300美元/mathrm{~ms}$。图4.6$显示了结果。控制器中的带宽和计算成本被规范化为50美元/mathrm{~ms}$的成本。在图中，当更新频率从50美元/mathrm{~ms}$下降到300美元/mathrm{~ms}$时，带宽和计算成本都显著下降，省电性能从29.2美元/%$下降到19.3美元/%$。然而，如果更新频率只从50美元/mathrm{~ms}$变为100美元/mathrm{~ms}$，省电率只是从29.2美元/%$略微降低到28.1美元/%$，成本却显著降低。因此，在剩下的评估中，我们选择$100 \mathrm{~ms}$作为SmartFCT的标准更新频率。
图4.7$显示了不同流量模式下短流量的平均FCT。在图中，ElasticTree和CARPO都不满足FCT约束，表现出较大的流量FCT差异，因为它们没有考虑FCT约束来合并流量。由FCTcon、SmartFCT和Optimal安排的流量，其平均FCT低于FCT约束条件。Optimal显示出最小的FCT差异，并呈现出接近FCT约束的平均FCT，这带来了更好的功率效率。FCTcon和SmartFCT的平均FCT比Optimal的变化略大。为了减少对流量FCT的违反，FCTcon和SmartFCT限制了流量的FCT，使其保持在FCT约束之内，代价是降低了功率效率性能。
图4.8$显示了满足FCT的流量比例。该比率越高，越多的短流量有保证的FCT。与平均FCT的比较类似，ElasticTree和CARPO的比率都很低，因为它们在流量整合中没有考虑FCT。SmartFCT和FCTcon在满足FCT方面都达到了较高的比率，因为它们都对违反FCT约束的情况很敏感。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。