细粒度并行

代码克隆是一个显著的挑战。为了解决代码克隆检测的问题，我们正在开发一种能够识别词法和句法特征的方法。我们将输入类似的代码，以验证句法和词法匹配的准确性。

当前，深度学习技术在图像识别和分类任务中广泛应用，特别是在细粒度车辆分类领域。该领域的目标是准确区分车辆的细微差异，如车型、年份和颜色，对自动驾驶、智能交通管理和安全监控具有重要意义。系统评估了多种用于细粒度车辆分类的深度学习架构，包括VGG、ResNet、Inception和DenseNet等经典模型。这些模型通过卷积和池化操作提取图像特征，并通过全连接层进行有效分类。此外，还讨论了一些针对细粒度分类的改进模型，如Fine-Grained Visual Classification（FGVC）模型，以及在数据预处理和训练策略上的最新进展。评估指标涵盖准确率、精确率、召回率和F1分数，以及模型轻量化和部署优化的重要性。

这是Keras + Tensorflow重新实现的方法，用于改进BoxCars中描述的车辆细粒度分类，采用交通监控中的3D边界框。数值结果略有不同但相似。此代码仅用于研究目的。

Matlab代码库重新实现了ICCV 2013年论文中的细粒度分类方法。该方法主要通过将前景划分为子区域，并从对齐的前景段中提取特征来实现。详细的代码结构和运行说明包含在代码结构说明文件夹中，用户需依次执行 step1_trainEncoder.m; step2_encoding.m; step3_libsvm_kernel.m; step4_libsvm_aggre.m; step5_libsvm_traintest.m。这些脚本需要并行处理所有图像数据集。除了基于Bag-of-Words特征的基线方法外，还包含了个人实验文件夹，如latent SVM文件夹，用户可按需忽略。

封锁粒度是指封锁对象的大小范围。 封锁对象可以涵盖整个数据库，也可以细化到某个属性值。 例如，可以对整个数据库进行封锁，也可以对特定属性值进行封锁。 封锁对象的大小被称为封锁粒度。 多粒度封锁允许系统同时支持多种封锁粒度，从而为不同的事务提供灵活的选择。

H.T.关于并行结构的论文

数据库锁机制用于管理对共享资源的并发访问，MySQL 提供了不同粒度的锁来平衡性能和并发性。 ### 锁的粒度 锁的粒度定义了锁作用于数据对象的范围。MySQL 主要实现两种粒度的锁： 服务器级锁 (Server-Level Locking): 作用于整个数据库服务器实例，粒度最大，并发性最低。 存储引擎级锁 (Storage-Engine-Level Locking): 由存储引擎实现，粒度更细，允许更高的并发性。 ### MySQL 存储引擎与锁实现 不同存储引擎支持的锁粒度不同： MyISAM: 仅支持表级锁，对整张表加锁，操作简单但并发性较低。 InnoDB: 支持表级锁和行级锁，允许更细粒度的并发控制，提高了并发性能。 ### 总结 选择合适的锁粒度对于数据库性能至关重要。MyISAM 适合读密集型应用，而 InnoDB 则更适合写密集型应用，因为它提供了更高的并发性。

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

SQL Server 采用多粒度锁定机制，允许事务锁定不同类型的资源，包括行、页、表和数据库。锁定粒度指的是锁定的级别。 细粒度锁定（如行级锁定）能提升并发性，但会带来更高的开销，因为锁定多行数据意味着持有更多锁。 粗粒度锁定（如表级锁定）开销较低，只需维护较少锁，但会降低并发性，因为锁定整个表会阻止其他事务访问该表的任何部分。

rparallel3 m文件函数，用于并行计算n个电阻器的总电阻。