活动介绍
file-type

全局缓存管理:JavaScript中的全局对象使用技巧

ZIP文件

下载需积分: 5 | 12KB | 更新于2025-08-12 | 175 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
download 立即下载
### 知识点解析 #### 标题解析 标题“global-cache:有时您必须做一些可怕的事情,例如使用全局对象共享一个单身人士。用这个来抽象那个!”暗示了全局缓存模块的作用和潜在的争议。在编程中,使用全局对象进行状态共享通常被认为是一种不好的做法,因为它可能导致代码之间的耦合、命名冲突和难以追踪的状态变化。然而,在某些情况下,为了实现某些功能或者性能优化,开发者可能需要这样做。这里的“global-cache”模块提供了一个抽象层,旨在安全地在全局对象上缓存数据,以减少直接操作全局对象所带来的问题。 #### 描述解析 描述中提到“全局缓存有时您必须做一些可怕的事情,例如使用全局对象共享一个单身人士。用这个来抽象那个!”进一步解释了为什么要创建这个模块。其中,“单身人士”可能是指那些需要跨组件或模块共享的单个资源或数据对象。“用这个来抽象那个!”表明这个模块提供了一种方式,使得开发者能够在不影响全局命名空间的前提下,通过一个抽象层来共享资源。 描述还提到该缓存模块采用了一些策略来尽量隐藏其全局属性,防止其出现在浏览器的自动完成中。它使用了JavaScript中的符号(Symbol)来作为属性名,如果符号不可用,则使用不是有效标识符的字符串键。此外,它还尝试使用属性描述符使得这些属性不可枚举,这样它们就不会在通过`for...in`循环或者`Object.keys`方法中出现。 #### 示例代码解析 在示例代码中,我们看到了如何使用这个`global-cache`模块: ```javascript var cache = require('global-cache'); var assert = require('assert'); var value = {}; assert(cache.get('key') === undefined); assert(cache.has('key') === false); cache.set('key', value); assert(cache.get('key') === value); ``` 这段代码首先引入了`global-cache`模块和断言模块`assert`。然后,它创建了一个空对象`value`。通过`assert`断言,我们可以验证在添加任何数据之前,`global-cache`中没有`key`对应的值(即`undefined`),并且`cache.has('key')`返回`false`,表示缓存中没有这个键。 接着,使用`cache.set('key', value)`方法将`value`对象存储在缓存中。最后,通过再次使用`assert`验证`cache.get('key')`确实返回了我们之前存储的`value`对象。 #### 压缩包子文件的文件名称列表解析 在文件名称列表中只有一个文件名`global-cache-main`,这表明这个压缩包中可能只包含了一个主要的JavaScript文件。这个文件名暗示了它很可能是模块的主要入口点或者实现核心功能的文件。 ### 总结 在这个知识点解析中,我们详细讨论了一个名为`global-cache`的JavaScript模块,它提供了一种方法来全局地存储和访问数据,同时尽可能减少全局污染。通过符号或非标准字符串作为键、隐藏属性等方法,这个模块试图在全局缓存和避免命名空间冲突之间找到平衡。在实际使用中,开发者可以利用这个模块来实现需要全局数据共享的场景,同时保持代码的整洁和模块化。这个模块的具体实现细节和API接口没有在描述中提及,但我们可以推测它应当提供了设置(set)、获取(get)、检查(has)等基本的缓存操作。

相关推荐

filetype
filetype

//开花 #define M_PI 3.14159265358979323846f #define LAYER_COUNT 5 #define LOTUS_CYCLE 140000 // 颜色参数(GRB格式) #define START_G 150 // 浅绿色 #define START_R 80 #define START_B 50 #define END_G 80 // 粉色 #define END_R 220 #define END_B 165 typedef struct { uint16_t start_idx; uint16_t led_count; float bloom_delay; // 绽放阶段延迟系数 float close_delay; // 闭合阶段延迟系数 } Layer; const Layer layers[LAYER_COUNT] = { // start led_count bloom_delay close_delay {0, 1, 0.0f, 0.8f}, // 中心层最后闭合 {1, 8, 0.2f, 0.6f}, {9, 12, 0.4f, 0.4f}, {21,16, 0.6f, 0.2f}, {37,24, 0.8f, 0.0f} // 最外层最先闭合 }; void LotusEffect(uint32_t effect_time) { const uint32_t HALF_CYCLE = LOTUS_CYCLE / 2; const uint8_t is_blooming = (effect_time < HALF_CYCLE); // 全局进度(绽放:0→1,闭合:1→0) float global_progress = is_blooming ? (float)effect_time / HALF_CYCLE : 1.0f - (float)(effect_time - HALF_CYCLE) / HALF_CYCLE; // 固化颜色缓存(绽放阶段生成) static uint8_t cached_G[MAX_LED_NUM] = {0}; static uint8_t cached_R[MAX_LED_NUM] = {0}; static uint8_t cached_B[MAX_LED_NUM] = {0}; static uint8_t cache_valid = 0; // 生成颜色缓存(仅绽放阶段) if(is_blooming && !cache_valid) { for(int l=0; l<LAYER_COUNT; l++){ const Layer *layer = &layers[l]; const float blend = (float)l/(LAYER_COUNT-1); const uint8_t G = START_G + (END_G - START_G)*blend; const uint8_t R = START_R + (END_R - START_R)*blend; const uint8_t B = START_B + (END_B - START_B)*blend; for(int i=0; i<layer->led_count; i++){ const uint16_t pos = layer->start_idx + i; if(pos < MAX_LED_NUM){ cached_G[pos] = G; cached_R[pos] = R; cached_B[pos] = B; } } } cache_valid = 1; } if(!is_blooming) cache_va

filetype

分层强化学习的层次化工作流调度策略 (1) 基本算法框架: 引入层次化决策思想,设计两级或多级的强化学习调度架构。顶层智能体负责全局决策,例如在边缘-云协同场景下决定哪些任务在边缘执行、哪些任务需要卸载到云端,或基于工作流全局信息为任务设定优先级/分组策略。底层智能体在给定上层指引下,执行局部调度决策,例如在具体某个边缘节点内安排任务执行次序、资源分配或执行频率控制。上下层通过接口衔接:上层将决策输出作为约束或目标传递给下层(如指定任务子集的目标截止时间),下层则优化局部调度以满足这些目标。以智能制造中的边缘-云协同为例,上层RL根据工件加工流程及云/边缘资源情况决定每道工序放在哪执行,底层RL则在各工厂边缘节点内调度具体任务并管理本地能耗,实现全局性能最优。 (2) 方法创新点与理论基础: 创新在于将复杂的调度问题分解为不同层级,从而降低单层决策的复杂度并融合不同层面的策略。理论基础源于分层强化学习(Hierarchical RL)框架,如选项(options)策略或半马克ov决策过程(SMDP)理论。上层智能体学习抽象动作(例如任务分组或资源宏观分配),下层智能体学习原子动作(具体调度)以共同达成目标。此前在云计算领域已有研究采用分层RL实现虚拟机全局分配与本地功耗管理的协同优化。 本方案借鉴该理论,将其扩展到边缘工作流场景,并引入异构环境下层次决策的创新设计(例如考虑边缘节点能力差异,上层决策时结合节点类型信息)。通过层次化结构,上层关注长远目标(如整体Makespan、整体可靠性),下层快速响应短期状态(如当前队列长度、瞬时功率),两者结合既保证全局最优又兼顾实时调整能力。 (3) 相较现有工作的预期优势: 分层强化学习策略有望在大规模复杂调度场景下取得比单层策略更好的效果。一方面,上层决策减少了下层需要考虑的搜索空间,下层算法可以在更简化的状态-动作空间中高效学习,从而加速训练收敛且减小计算开销。另一方面,层次结构使调度决策具有全局视野与局部细粒度兼备的特性:上层策略保证整体资源利用和负载均衡,下层策略精细优化局部实时性和能耗。这种分工避免了单一智能体同时优化多个尺度目标的困难。在工业物联网典型的长链条、多阶段工作流中,分层调度有望显著降低总完工时间,同时由于局部优化,各节点能耗开销也更低。此外,层次化策略便于引入人工经验(例如专家制定的高层策略规则),从而提高算法决策的可解释性和行业接受度。这些都是现有纯端到端RL工作难以兼顾的潜在优势。 (4) 实验验证思路和指标: 选择具有多阶段任务流程的应用进行实验,如一个包含若干加工和装配阶段的智能工厂工作流。比较分层RL算法、单层端到端RL算法以及经典启发式(如分批调度+局部调度的两段式算法)的表现。评估指标包括:总完工时间(Makespan)、任务截止期满足率(实时性指标)、总能源消耗和各节点平均能耗。重点分析在不同复杂度的工作流下,各方法的调度质量和扩展性:例如随着任务数量和依赖关系复杂度增加,分层算法的训练时间和推理时间相对于单层算法的增速情况。预期结果是分层RL在大型复杂工作流上能够实现更优的延迟-能耗折中(如同时降低Makespan和能耗),在截止期达成率等可靠性指标上也保持较高水平。若进一步考察训练过程,预计分层RL相比单层RL体现出更快的收敛速度和更稳定的学习曲线,从而证明该理论模型创新在复杂边缘调度中的有效性。 算法框架:设计“离线元启发式+在线DRL微调”双阶段调度模型。离线用NSGA‑II生成Pareto初始策略集;在线用PPO智能体在边缘节点快速微调。 nsga和ppo结合实现分层强化学习,如何在pytorch上实现,利用cuda。

老盐蛋炒饭
  • 粉丝: 44
上传资源 快速赚钱