cc_sim: 快速原型构建拥塞控制算法的离散事件模拟器

需积分: 9 0 下载量 22 浏览量 更新于2024-12-23 收藏 114KB ZIP 举报
资源摘要信息:"cc_sim是一个用于快速建立拥塞控制算法原型的离散事件模拟器。在使用该模拟器时,执行命令cargo run --release --path-to-config-file是一种首选,因为它在释放模式下运行,执行速度更快。用户需要创建一个配置文件来设置模拟器的参数,推荐的方法是直接在example_config.yaml之后创建一个新的YAML文件。如果需要,也可以选择在Rust中创建配置文件。例如,可以通过以下方式创建一个名为example_config.yaml的文件,涉及到的库包括config、simulator、base等,以及CCConfig、Config、ConfigLog、ConfigTopo、DelayConfig、LinkTraceConfig、LogType、SenderGroupConfig等配置结构和函数。" 从上述文件信息中,我们可以提炼出以下知识点: 1. 离散事件模拟器概念:离散事件模拟器是一种仿真技术,它按照事件的发生顺序进行模拟,每次只处理一个事件。这类模拟器特别适用于处理具有明确事件发生时刻的系统,例如计算机网络、交通流等。 2. 拥塞控制算法:在计算机网络中,拥塞控制算法用于控制网络中的数据流量,防止网络过载。拥塞控制是网络设计中的一个重要方面,算法的设计目标是使得网络资源得到最有效的利用,同时避免数据包的大量丢失。 3. cargo命令:cargo是Rust语言的包管理器和构建系统,用于下载和管理依赖项,以及编译和运行Rust程序。在该模拟器的使用中,cargo run --release是一个执行命令,用于编译并运行程序。其中,--release标志用于指定编译发布模式(release mode),相比于开发模式(debug mode),发布模式下会进行优化,编译后的程序运行速度更快。 4. 配置文件的创建与使用:配置文件通常用于设定软件的参数,以便用户根据具体需求进行设置。在该模拟器中,推荐直接创建或修改YAML格式的配置文件(例如example_config.yaml),以设定拥塞控制算法的模拟参数。YAML是一种易于阅读和编写的数据序列化格式,适合用于配置文件。同时,也提到了另一种在Rust中创建配置文件的可能性,这可能涉及到编写Rust代码来动态生成或处理配置。 5. 涉及到的Rust库和配置结构:文件中提及了多个Rust库,如config、simulator、base等,以及相关的配置结构和类型,例如CCConfig、Config、ConfigLog、ConfigTopo、DelayConfig、LinkTraceConfig、LogType、SenderGroupConfig。这些结构和类型在配置和运行模拟器时起到关键作用,如CCConfig可能是用来配置拥塞控制算法的结构体,而Config和ConfigLog等可能用于更广泛的模拟器配置。 6. Jupyter Notebook标签:Jupyter Notebook是一种交互式计算环境,允许用户以文本块和可执行代码块的方式组织文档,通常用于数据分析和教育目的。在这个上下文中,虽然提到了Jupyter Notebook标签,但与模拟器本身的功能关系不大,可能意味着该模拟器或其文档是通过Jupyter Notebook呈现的,以便进行交互式学习和演示。 7. 压缩包子文件的名称信息:文件名"cc_sim-master"表明这是一个项目源代码的压缩包,master通常指的是主分支。这可能意味着该模拟器的源代码被保存在一个名为"cc_sim"的仓库中,并且可以在主分支中找到最新的稳定版本代码。

逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

2023-06-02 上传