如何将独立硬盘上的数据转移到Raid0上?

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想玩 NAS? 群晖NAS 的选购 配件搭配以及硬盘 RAID指南

本文主要根据博主的 NAS 入手经历出发,希望能给一些有同样计划和需求的同学在选择有一些些的帮助。如果你有下面需求中的几个,那么 NAS 无疑是你的菜。 摆脱国内云储存不安全、和谐、收费的缺点,建立自己的云 ...

【数据库学习】数据库总结

1,数据库 1)概念 ...数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。...常见数据库管理系统有:Access、mysql、sql server ...①数据库数据特点 ...逻辑数据独立性(logical data...

raid 5最少需要几块硬盘_还在以为 RAID 很高大上吗?

⊰相见即是缘分,关注显真情⊱免费提供文档下载服务,请加微信 XiaoElliot各种 RAID 详解1 概述今天和大家一起学习一下各种 RAID,作为后来者,学习先辈们积累下来的知识并把它发扬光大,是我辈一直需要努力实践的。...

七款非常好用的电脑数据恢复软件推荐

目前网络有非常多的数据恢复软件供用户选择,但不同版本的数据恢复软件使用功能不一,且免费的版本较少,本文为大家推荐介绍了几款比较好用的数据恢复软件,需要的朋友可以前来阅读下载。 数据恢复软件哪个比较...

linux服务器数据备份本地硬盘_GxP数据是备份在本地还是云端,哪个更合适?

我们知道法规对系统及其数据备份有相关要求,例如:NMPA GMP附录-计算机化系统(三)应当建立数据备份与恢复的操作规程,定期对数据备份,以保护存储的数据供将来调用。备份数据应当储存在另一个单独的、安全的地点,...

RAID 5 (分布式奇偶校验的独立磁盘结构)

RAID 5 是一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案... 5具有和RAID 0相近似的数据读取速度,只是多了一个奇偶校验信息,写入数据的速度比对单个磁盘进行写入操作稍慢。同时由于多个数据对应一个奇偶校验信

存储:从硬盘到磁盘阵列再DAS、NAS、SAN

从理论看,并行传输效率很高,但是由于线路的物理原因,它的传输频率不能太高,所以实际的传输速度并不和并行度成正比,甚至可能更差。 (2) 串行接口,指的是串行传输的接口,同样是0~9十个数字,用1条传输线,...

linux系统外接硬盘_威联通TR-004 RAIDZ好不好?TR-004 RAID磁盘阵列外接盒评测分享...

TR-004 RAID磁盘阵列外接盒评测分享数据爆炸时代,人们对于存储的需求正在发生改变,无论是手机、电脑还是个人存储设备,都在面临着存储空间不足的问题。在一次又一次的提升设备存储空间中,人们也在逐渐调整自己的...

Linux进阶篇--磁盘阵列(RAID)和逻辑卷管理

磁盘阵列RAID RAID:RedundantArrays of Inexpensive(Independent)Disks 早期被称为RedundantArrays of Inexpensive Disks(廉价的磁盘阵列),后来随着技术的不断完善,又被称为RedundantArrays of Independent ...

关于硬盘和几种RAID

磁头:在与硬盘交换数据的过程 中,读操作远远快于写操作,硬盘厂商开发一种读/写分离磁头。 转速(Rotationl Speed):是硬盘内电机主轴的旋转速度,也就是硬盘盘片在一分钟内所能完成的最大转数。硬盘的转速越快,...

磁盘阵列raid LVM创建

raid0:(一种简单的、无数据校验的数据条带化技术)它的性能是所有raid中是最好的。 特点:成本低,高读写性能; 100%的高存储空间利用率; 不提供数据冗余保护,数据一旦损坏,无法恢复; 适用场景:一般适用于对...

RAID磁盘阵列让数据存储更加灵活

RAID磁盘阵列也称独立冗余磁盘阵列,它可以多个硬盘串联成一个大容量硬盘,实现高速传输,也可以两两硬盘互为镜像,实现数据安全备份功能。在这个无纸办公的年代,数据存储相对来说已经不陌生,传统的数据存储...

aws在云保存数据(3)

相关资源文档:https://docs.aws.amazon.com/index.html 1.存储对象S3和Glacier 1.1对象存储概念 ...2.在硬盘上存储数据:EBS和实例存储 3.使用关系数据库服务:R...

【转】RAID 0

【转】RAID 0

运维面试笔试题

一.基础面试 (一).python面试题 1.利用Python打印前一天的本地时间,格式为’2016-03-29 13:58:34’ print(time.strftime(’%y-%m-%d %...2.用Python‘123456’反转为‘654321’ ‘123456’[::-1] 3.利用Python执行...

raid

RAID,为Redundant Arrays of Independent Disks的简称,中文为廉价冗余磁盘阵列。   磁盘阵列其实也分为软阵列 (Software Raid)和硬阵列 (Hardware Raid) 两种. 软阵列即通过软件程序并由计算机的 ...

Raid mdadm lvm

RAID独立冗余磁盘阵列)功能: 1....单个硬盘速度的提高均受各个时期的技术条件限制,要更进一步往往是很困难的,而使用RAID,则可以让多个硬盘同时分摊数据的读或写操作,因此整体速度有成倍...

RAID技术详解

RAID技术详解 RAID,为Redundant Arrays of Independent Disks的简称,中文为廉价冗余磁盘阵列。   磁盘阵列其实也分为软阵列 (Software Raid)和硬阵列 (Hardware Raid) 两种. 软阵列即通过软件...

硬盘的读写原理详解

硬盘的种类主要是SCSI 、IDE 、以及现在流行的SATA等;任何一种硬盘的生产都要一定的标准;随着相应的标准的升级,硬盘生产技术也在升级;比如 SCSI标准已经经历了SCSI-1 、SCSI-2、SCSI-3;其中目前咱们经常在...

磁盘及raid的基础知识

第6章 磁盘6.1 linux磁盘设备的基础知识6.1.1 linux磁盘的历史简述 第一台磁盘存储系统是在1956年9月有IBM公司推出的IBM 350 ...其特点是磁头在高速旋转的盘片上方做径向运动,现在的机械硬盘依旧沿用这种模式6...

RAID&LVM

RAID诞生原因 什么是RAID? 在计算机发展初期,单独的“大容量”磁盘价格十分昂贵。为了廉价的多个小磁盘进行有机组合,使其容量和性能超过一只昂贵的大磁盘,1987年,三位加州大学伯克利分校的三位工程师...

硬盘SMART简介

诸如RAID的备份和存储技术可以在任何时候帮用户恢复数据,但为预防硬件崩溃造成数据丢失所花费的代价却是相当可观的,特别是在用户从来没有提前考虑过在这些情况下的应对措施时。 硬盘的故障一般分为两种:可预测的...

RAID和逻辑卷

独立硬盘冗余阵列简称磁盘阵列,利用虚拟化存储技术多个硬盘组合起来,形成一个或多个硬盘阵列组,目的为提示性能或数据冗余,或是两者同时提升。 RAID层级不同,数据会以多种模式分散于各个硬盘。常用的有0、1、5、...

更换硬盘_群晖 DS218+ 扩容,更换更大的硬盘

群晖 DS218+ 扩容前情况这台 2 盘位的群晖 DS218+ 是 2018 年5 月份开始折腾的(最新款 DS220+),当时装入的是两块 4TB 硬盘,使用群晖自有的 Synology Hybrid RAID (SHR) 自动化磁盘阵列,实际 SHR 与 RAID 1 完全...

硬盘SMART检测参数详解[转]

                               ...&nbs...

Linux基础_RAID和LVM逻辑卷

RAID RAID:Redundant Arrays of Inexpensive(Independent) Disks 1988年由加利福尼亚大学伯克利分校(University of California-Berkeley) “A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Disks” 多个磁盘...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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