DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 大地构造背景及矿区地质概况 美姑县南红玛瑙矿区大地构造位于“川滇南北构造带”与四川盆地“新华夏系沉降带”的交接地带，属川滇南北构造与四川盆地西南边缘的台褶带的交接地带 [ 2 ] [ 8 ]。主要构造线受SN构造控制，兼有NE向、NW向、NNW向及NNE向构造。 矿区出露地层主要有侏罗系中统沙溪庙组(J 2 s)和自流井组(J 2 z)、三叠系中统雷口坡组(T 2 l)、二叠系中统峨眉山玄武岩(P 2 β)和乐平组(P 2 l)、震旦系上统灯影组(Z 2 dy)；南红玛瑙矿体主要赋存在二叠系中统气孔状玄武岩中(图1)。玛瑙矿区主要由三个矿带组成：九口矿带的矿体地表断续出露长> 1 km，可见厚度约 图1. 美姑县南红玛瑙矿区地质简图 1 m~5 m，产状306˚∠12˚~34˚；联合(洛莫依达)矿带的矿体地表断续出露长约0.8 km，可见厚度约0.8 m~3 m，产状70˚~130˚∠5˚~9˚；瓦西矿带的矿体地表断续出露长 > 1 km，可见厚度约1 m~3.5 m，产状350˚~50˚∠20˚~35˚。
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user: 3. 岩相学特征 本次共采集玄武岩样品5件，其中2件样品(D0002、D0003)采自瓦西矿带、2件样品(D0004、D0005)采自联合(洛莫依达)矿带、1件样品(D0006)采自九口矿带。 玄武岩主要呈灰色、灰黑色，气孔和杏仁状构造(图2(a)、图2(b))，基质间粒间隐结构(图2(c))。矿物成分主要为斜长石、辉石、石英、绿泥石和少量方解石、隐晶质集合体等。斑晶主要为斜长石，斜长石呈自形板状、针状，大小约0.04 mm~0.60 mm，含量约9%~50%，轻微绿泥石化(图2(d))，以单体或团块状集合体均匀分布在基质中；辉石呈粒状，大小约0.01 mm~0.07 mm，含量约15%~20%，局部可见绿帘石化(图2(e))，均匀分布在斜长石颗粒间或呈细微晶充填于气孔中；石英呈细微粒状充填在气孔中，含量约5%~7%；绿泥石呈放射状、纤维状，含量约7%，分布在斜长石间或充填在气孔中(图2(e)、图2(f))。含有玛瑙的气孔从内到外先充填隐晶质石英，并发生重结晶作用形成板状、粒状石英(图2(g))，然后方解石、纤维状绿泥石依次充填，最后充填纤维状和隐晶质石英，形成圈层构造(图2(h))，含量约7%；隐晶 图2. 美姑县南红玛瑙矿区玄武岩照片 质集合体呈团块状分布于斜长石颗粒间(图2(a)、图2(d))，含量约20%~22%。
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user: 6. 结论 1) 美姑县南红玛瑙矿区玄武岩为碱性玄武岩。具有TiO 2 含量高，REE总量高，轻重稀土分异作用明显，富集大离子亲石元素(Rb、Ba和Th)、Nb、Ta等高场强元素无明显异常，相对亏损K、P、Sr等元素的特点，地球化学特征和微量元素分布型式与标准洋岛型玄武岩、高钛峨眉山玄武岩相似。 2) 地球化学判别图解显示美姑县南红玛瑙矿区玄武岩应形成于大陆板内拉张环境，美姑县南红玛瑙矿区玄武岩岩浆起源于地幔源区且仅受到轻度的源区混染，其部分壳源组分特征继承自地幔原岩，而非岩浆在上升过程中受到地壳物质混染所致；岩浆可能来自于富集地幔，并与石榴石二辉橄榄岩部分熔融有关，且具有石榴石稳定区向尖晶石稳定区过渡的特征，并伴随有斜长石、辉石的分离结晶。 3) 美姑县南红玛瑙矿区玄武岩为地幔柱成因，且远离地幔柱轴部，可能形成于地幔热柱边部熔融或地幔热柱活动尾声。
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user: 摘要 云计算逐渐成为一种主流的基础服务，容器由于其轻便型是目前云计算之中最常使用的一种虚拟化抽象。基于镜像这样的模板容器可以迅速部署应用在云服务器上。然而现有的容器引擎在大规模镜像分发时容器会产生冷启动时间过长的问题。本文分析并验证了影响Docker容器冷启动的关键因素，提出了一种大规模容器镜像分发加速模型。通过以文件为粒度的延迟加载，以及按使用顺序的文件分层，加快了镜像的传输速度，进而加速容器启动。基于该模型，实现了镜像分发系统D4C (Doing Deft Distribution of Docker Container)。并从容器冷启动时间、启动镜像大小、网络传输量三个方面进行测试，验证了D4C在这几个方面的优势。
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user: 1. 引言 容器(container)是虚拟化技术的一种。由于其轻便性是目前云计算之中最常使用的一种虚拟化抽象。容器与虚拟机不同的地方在于，容器与宿主机共享内核。因此通常比传统虚拟机占用内存小 [ 1 ]。容器有三个关键组件：1) 强制执行进程级隔离的OS机制(例如Linux cgroups和命名空间机制)，2) 应用程序打包系统和运行时(例如Docker，Rkt)和3) 跨机器部署，分发和管理容器的编排管理器(例如Docker Swarm，Kubernetes)。 目前最流行的容器是dotCloud公司的Docker [ 2 ]。Docker运行时环境被打包在一组文件中，这些文件称为Docker镜像(image)。Docker镜像由一系列层(layer)组成。每层都是一个只读文件系统包含一组文件或目录。Docker仓库中存储有关于Docker镜像的两种文件：Manifest和Blob。Manifest描述了有关Docker镜像的元信息。它指示镜像所具有的层以及每个层所引用的Blob。Blob是图层的压缩文件。每一层都有一个对应的Blob。 Docker容器的新部署包括两个步骤：1) 从Docker仓库中拉取(pull)已发布(push)的镜像，以及2) 基于该镜像启动一个容器。然而，新部署容器所花费的时间中有76%将花费在拉取镜像上 [ 3 ]。为了加快速度，通常会在本地集群中部署私有Docker仓库。但是Docker仓库所在主机的带宽无疑将成为大规模容器部署的瓶颈。部署两个或多个Docker仓库实例可以在某种程度上缓解此问题，但会引发新问题，例如镜像同步和负载平衡。因此，需要一种快速、优雅的方法来分发Docker镜像以进行大规模容器部署。 本文立足于解决集群内部容器镜像大规模传输部署的加速问题，探究多种容器镜像分发加速方法，构建一个新型的镜像分发加速模型。最终实现一套容器镜像分发加速系统。 本文的主要贡献有3个方面： 1) 通过分析和实验证明了在容器启动过程中，只有少量文件会被使用。并且通过分析典型容器的镜像，给出了镜像大小与启动时文件使用率的关系。 2) 提出了一种针对大规模容器镜像分发的加速模型，通过镜像启动时文件被加载的先后时间来优先传输必须的文件，减少了启动必须的文件传输的时间。 3) 基于以上思路实现了一种大规模容器镜像分发加速模型D4C (Doing Deft Distribution of Docker Container)。在顺序启动和并发启动速度、网络传输数据量等方面进行对比实验，验证了所实现模型的有效性。 本文第2节介绍容器分发加速的相关工作，第3节介绍影响Docker容器启动速度的关键因素，第4节介绍大规模容器镜像分发模型的整体设计，第5节介绍D4C的原型实现，第6节介绍试验和结果分析，第7节进行总结和展望。
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user: 2. 相关工作 2.1. 点对点传输 P2P技术是一种经典的内容分发技术，它使用的BitTorrent协议可以解决密集下载时单一源地址网络负载过大导致速度下降的问题。BitTorrent协议在Internet上广泛用于文件共享。它将文件分成小块，对等节点(peer)通过相互交换文件块来共享文件。 在容器之前，P2P技术已经在VDN [ 4 ]、VMtorrent [ 5 ]、Orchestra [ 6 ] 等虚拟机镜像分发系统中得到了很多利用。 DID、Quay和Docket是以镜像为共享单位，最早将P2P方式应用在镜像分发中的开源软件。FID [ 7 ] 第一个实现了企业级别的P2P容器镜像仓库系统。CoMICon [ 8 ] 在实现P2P传输的同时，每个主机只保留部分的镜像层，达到减少存储空间和网络负载的效果。HDID [ 9 ] 优化了BitTorrent协议，并对进行P2P传输的镜像层做了筛选，获得了比传统方法更好的效果。Dragonfly是阿里开源的一个P2P镜像分发系统，是一套切实可用的解决方案。 P2P的问题在于，当传输的文件粒度过小时，管理P2P下载信息的消耗可能大于性能的提升。当传输的文件粒度过大时，又会出现很大的冗余。P2P传输应该的粒度应该是怎样的，找到这之中的平衡点是一个问题。 2.2. 延迟加载 延迟加载是指不预先拉取整个容器镜像，而是只拉取部分，其余等待有需要时再进行单独加载。容器方面延迟加载相关的研究相对虚拟机较少。DRR提高了针对密集型容器密集型工作负载的普通写时复制性能。Tarasov等 [ 10 ] 研究了存储驱动器选择在容器内运行的不同工作负载时对Docker容器性能的影响。Slacker以块为粒度加载容器镜像来最小化启动延迟，减少了部署周期。YOLO [ 11 ] 将容器启动时所必须的磁盘块搜集起来作为启动镜像，而其他的数据单独加载。另有研究 [ 12 ] 在拉取镜像时仅仅加载一个记录了镜像层存储地址的文本文件。 分析哪些部分可以进行延迟加载可能会带来额外的CPU开销。大多数延迟加载采用了新的机制，需要改动Docker镜像运行的方式。即需要修改Docker源码，难以实现与现行方式的兼容。例如：slacker通过一个bitmap判断那些文件块是镜像间共享的，从而以块为粒度进行延迟加载。但是Docker镜像划分的最小粒度只是层。 2.3. 镜像缓存 缓存和预取一直是提高系统性能的有效技术。例如，现代数据中心使用分布式内存缓存服务器 [ 13 ] 通过缓存查询结果来提高数据库查询性能，优化数据在数据中心的存储 [ 14 ] 也是一个提升的方向。大量工作 [ 15 ] [ 16 ] 研究了组合缓存和预取的效果。 在内存中缓存直接镜像是一个比较简单的思路，这方面针对虚拟机已经有许多应用。有的尝试通过挂起整个虚拟机并在必要时恢复以加速其启动时间 [ 17 ]，但是由于虚拟机的重量性，这样会给内存带来很大压力。VMThunder+ [ 18 ] 利用SSD而不是内存来作为缓存设备，µVM [ 19 ] 是一种基于延迟恢复技术的解决方案，使用最少的资源配置来还原已引导的VM的快照，但是这两种方案仍然没有解决占用内存过大的问题。 Docker本身在拉取镜像时会保留所有的镜像层，若新的镜像使用到了这些层则不必重复拉取。IBM公司 [ 20 ] 通过对生产环境下镜像拉取记录的分析，将12小时以内更新过的镜像层放入了镜像仓库的内存中缓存。Bolt [ 21 ] 利用了IBM的日志数据，在新的仓库设计中对镜像层中小于1MB的部分进行了内存缓存。 2.4. 网络文件系统 网络文件系统(NFS)是文件系统之上的一个网络抽象，来允许远程客户端以与本地文件系统类似的方式，来通过网络进行访问。网络文件系统可以避免每一个服务节点上都单独保留一份镜像副本，减少网络传输的压力。 Cider [ 22 ] 利用Ceph实现了网络存储，节省了镜像存放的磁盘空间和拉取的时间。Wharf [ 23 ] 通过本地和全局两个状态的管理，通过分布式文件系统共享了容器镜像。Slacker利用网络文件系统，所有的镜像在本地都不存在副本。 大多数使用NFS存储镜像的系统没有本地缓存，每一次使用启动容器时都会重新获取一次镜像。NFS需要与每个节点都保持长久连接，在同时连接的节点规模较大时需要进行负载均衡。这会消耗额外的时间和网络。此外NFS的本质是集中存储，如果没有容灾策略，那么文件系统所在机器发生宕机时后果十分严重。NFS还与P2P策略有一定的冲突。 2.5. 镜像精简 镜像传输的时间是与镜像的大小成正比的，精简容器镜像是加速传输最有效率的方式。 CNTR [ 24 ] 利用开源软件Docker-slim进行了镜像精简，精简过后的镜像减少了一些非必要功能，但是大小比原来下降了一到两个数量级。YOLO将容器启动时所必须的磁盘块搜集起来作为启动镜像，而其他的数据单独加载。Slimmer [ 25 ] 分析镜像所包含的文件，通过去重保证所有文件只保留必须的一份，大大压缩了镜像空间。 但是镜像精简会额外消耗CPU性能。并且需要预处理，无法在收到镜像分发请求时就同步进行。随着精简方式的不同，镜像有可能会损失部分的功能。
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user: 3. 容器启动速度影响分析 3.1. 容器传输时间分析 图1展示了容器镜像启动过程中传输镜像的时间占总时间的比重。我们选取的镜像是在Docker官方仓库中被拉取次数靠前的多种类别的镜像，分别是ubuntu (系统类)、redis (数据库类)、python (语言类)、nginx (网络服务器类)、node (网络框架类)。不同种类的镜像，由于其实现的功能不同，因此构成它们的镜像层是大相径庭的，这也就使得它们包含的文件也有较大差别，启动时所需求的文件亦然。因此使用几种不同种类的镜像进行实验，具有较好的代表性。所有镜像在本地仓库没有任何镜像层的缓存。使用Go语言构件的脚本统计传输时间与容器启动时间。容器启动时间从发出命令开始计算，以成功执行完毕该镜像所能提供的最基本操作作为结束标志。镜像传输时间从发出拉取命令开始计算，到文件拉取完成结束计算。可以看到，传输镜像的时间占了时间的绝大多数，大部分容器在启动过程中都需要消耗70%以上的时间用于镜像传输。即使是最少的一个也占用了62%的时间。这种时间占比并没有随着镜像大小的变化产生递减的趋势。也就是说，对于更大的镜像，就要消耗更多的时间在文件传输上。 一个普通Docker镜像分发部署的过程主要包括获取镜像的元数据、检测本地镜像层、获取镜像层压缩包、解压和载入镜像层。由于Docker镜像的分层存储，当有多个镜像共享一个镜像层时，就可以减少镜像层的传输，从而加速容器启动的速度，这也是Docker设计的优势所在。甚至如果本地仓库含有对应容器的完整镜像，这部分时间就可以几乎忽略不计。 但是在大规模镜像分发的场景中，镜像往往都是初次被分发到部署的机器上，本地存在共享镜像层的概率也不高，在这样的情况下，容器镜像传输的时间就成为了容器启动的绝对瓶颈。 图1. 各类容器的冷启动时间 3.2. 容器文件加载分析 图2展示了容器启动时被使用的文件占镜像所有文件的大小的比重。所选取的镜像与上一小节一致。在容器成功启动以后，通过stat()系统调用查看文件的最近访问时间，并以此为依据统计启动以后被访问的文件。可以看到，大部分容器成功启动以后，被访问的文件不超过所有镜像文件的11%。对于部分镜像，这个数字甚至低到了6%。 图2. 各类容器启动时的文件使用百分比 这就是传统的Docker容器部署方式的弊端。它要求容器在启动时就必须将整个镜像都下载到本地。这无疑大大拖慢了容器的启动速度。但实际上启动时所需的文件比率非常之小。因此，需要探究新的方法减少这部分数据的传输，快速准备容器所需的启动环境。 Docker容器启动时进行全量传输的根源在于它的分层。它是以容器的制作顺序而非启动顺序进行分层的。Docker将执行容器所需的一组运行时环境打包在镜像之中。然而并非镜像中的所有文件都是容器运行必须的。镜像制作时，通常会选择一个基础镜像，基础镜像之中便会包含许多不需要的文件。在基础镜像之上叠加镜像层的过程中，同样会产生很多冗余文件。这就使得镜像实际上成为了运行时环境的一个超集。当背景变为启动一个容器时，冗余的文件就更多了。 3.3. 小结 通过以上分析与事实可以获知，在容器启动的过程中，传输镜像文件所花费的时间占据了绝大多数。对于大部分的镜像，传输镜像文件的时间都超过了启动时间70%，这无疑是容器启动的关键瓶颈。在需要迅速进行机器扩容等大规模镜像分发的场景中，容器镜像需要在待部署机器上不存在镜像缓存的情况下进行快速传输，镜像的大小将大大影响容器启动的时间。而在容器启动时，这些传输的文件又是大部分不需要使用的，可以在启动完成之后再进行延迟加载。在大部分容器成功启动以后，被访问的文件不超过所有镜像文件的11%。并且随着镜像的大小逐渐增加，镜像启动时的文件利用率呈现逐步下降的趋势。这是符合我们的直觉的：因为体积越大的镜像，一般就包含了越多的依赖文件和镜像层，而大部分这些依赖在启动时是不会被使用的。 因此，优先传输启动必须的文件，减少启动时传输的镜像大小，可以极大地加速容器的启动。若是考虑到后续过程中文件访问的顺序，让运行一段时间之后才利用到的文件进行延迟传输和加载，可以使得访问文件时需要等待的传输时间减少更多。
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user: 4. 大规模容器镜像分发系统设计 在上一节的分析中，我们得到了两个有用的结论：镜像传输时间占据了容器启动时间的大部分；容器启动时所需求的文件只占镜像文件的小部分。依据这两点，本节提出了一种新型的大规模容器镜像分发系统，用于解决镜像分发的耗时问题。本文的设计基于Docker镜像，因此会主要对比与其的区别，下面从三个方面介绍。 4.1. 延迟加载镜像文件 如图3所示。首先，基于容器启动只利用小部分镜像文件，实现镜像的延迟加载。容器的启动不需要完整的镜像文件，也就意味着镜像的传输不需要传输完整的文件。在启动容器时，仅仅需要传输镜像中必须的小部分文件即可。当这部分文件传输完成，便可通知系统，可以进行下一步的操作，后续的文件则可以同步进行，或者等到需要时再进行额外传输。这样做相当于以流水线的方式，提前了容器启动的时间，在传输没有完全完成时就可以开始，自然加快了容器的启动速度。 4.2. 新的镜像分层 新的镜像分发系统将依据启动顺序分层而不是创建顺序分层，新的分层就是延迟加载镜像文件的依据。前文提到，Docker镜像层是按照制作镜像时的顺序叠加的，这种方式有利于镜像层的管理，在一些条件下也有利于镜像的传输。在多个镜像共享某一镜像层时就可以减少传输的时间，只需要对该层镜像进行一次传输操作。但是根本上，这种方式仍然需要传输完毕所有的镜像层，才能进行容器启动的后续操作。 图3. 延迟加载镜像文件 延迟加载使得可以先加载小部分文件先实现容器启动。而首先加载的文件如何确定，就要依赖于新的镜像分层。新的镜像分层以访问时间为顺序为文件排序，将其分为若干层次。如图4所示，首先，所有必要的文件会被从Docker的原始镜像中抽取出来，也就是消除原本镜像层的分层，将其压缩成一层。而后，会根据访问时间，对这些文件进行分类，较早被访问与较晚被访问到的文件分处于不同的层次中，依据原始镜像的大小和特定参数进行分层数的确定。最后，根据上一步的分类重新构件镜像。此时镜像的分层已经使用新的方式，并且存储也不在是以压缩形式。 图4. 基于访问时间的镜像分层 具体流程如下：在进行容器分发之前，需要预先启动一次该容器，记录下容器对各个文件的访问时间，并按照一定的访问间隔将其划分到不同的层次。先被访问的划分到底层，后被访问的划分到高层。在进行镜像传输时，按照自顶向上的顺序进行传输。因为底层的文件是最先被访问的，最底层的文件可以定为在容器启动完成以后会访问的文件。这样只要底层加载完毕，就可以完成容器的启动，在其它层的文件可以延迟加载。 仅记录容器启动时所必须的文件可以完成镜像最底层的筛选，但是在后续请求文件的顺序仍然无法确定。因此可以在容器运行时添加一项可选的监控，获取镜像中各个文件在容器运行过程中被访问的时间。并以此为依据制定后续的文件分层。 4.3. 文件为粒度的镜像传输 如果使用镜像层作为传输的单位，那么文件的延迟加载仍然不够灵活。新的镜像分层仍然是包含了多个文件的。尽管已经预先根据访问顺序做了合理的分层，仍然可能出现访问少数几个文件却需要传输整个镜像层的行为。或者是当所请求的文件位于较高层时，需要将中间所有层都全部进行传输。 此外，由于与现有的Docker镜像层的定义并不一致，若以镜像层作为传输单位，便无法复用Docker现有的镜像管理系统。 因此，处于传输灵活性的考虑，同时为了在实现时最大可能地利用现有的Docker系统，并且与其兼容，新的镜像分发系统(图5)将以文件而不是镜像层作为传输粒度。数据传输的单位是文件而不是镜像层，但是能够以镜像层为步长进行传输。具体地说，当发生文件缺失时，会首先出发单个文件的传输；当这种缺失发生的频率达到一个阈值，就会触发下一层镜像层的传输；而当传输的镜像层层数超过阈值，则又会触发全量的容器镜像传输。阈值会在首次启动原始Docker镜像，构建D4C镜像时确定。前者没有比较固定规律，后者一般超过60%镜像层则触发。阈值的确定规则是，当剩余部分的传输时间介于原始方法耗时的1到2倍时，就以原始方法进行传输。但是D4C传输关键文件，镜像的启动时间是比传统方式要快的，但是传输同样数目的文件时，以文件方式传输必然会比压缩后的原始传输方式要多传输数据。因此，当传输剩余部分所需要的时间已经接近原始方法传输完整镜像时，就不再以D4C的方式进行传输。 图5. 文件为粒度的镜像传输
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user: 5. 原型实现 本节基于上一节中提到的设计思路，实现了针对大规模容器镜像分发的专用系统D4C。D4C的整体框架如图6所示，其主要包D4CLocalRepository和D4CRemoteRegistry两个部分。 图6. D4C架构图 D4C工作的流程如下：1) LoadComponent监控本地仓库的Docker镜像文件。2) 发生文件缺失时，通知TransportComponent。3) 若是一般情况，则以文件为粒度进行精准传输。4) 若是缺失文件过多，则触发原始镜像拉取方式。5) 无论以何种方式传输，最终文件还是以Docker镜像文件的方式存储。6) 完成文件传输以后TransportComponent会通知LoadComponent已完成缺失文件的传输。7) LoadComponent按需加载所需文件。8.最终将文件加载到内存中供容器运行使用。 D4CLocalRepository是D4C系统的本地镜像仓库。充分复用Docker原本的镜像管理系统。具有两种拉取镜像的方式，一种是使用传统的镜像传输方式，利用DockerRegistry传输镜像层压缩包，再解压成为实际的镜像文件。另一种使用D4C特有的镜像拉取方式。以文件为粒度，从专门的D4CRemoteRegistry按需拉取镜像文件。后者拉取到的文件，与从DockerRegistry解压出来的文件没有区别。 D4CLocalRepository又由两个部分组成，分别是D4CLoadComponent、D4CTransportComponent。 D4CLoadComponent负责管理文件的加载，运行时需要的文件就由该部件提供，当发生缺页，本地的仓库又没有相应文件时，该部件就会做出判断，该以何种方式加载缺失的文件。当缺失文件的频率不高时，仍然以D4C系统的方式进行补偿，仅进行缺失文件的传输。保证在最短时间内可以获取到运行所需的文件。但当缺失文件的频率过高时，就触发镜像的全量传输。使用传统的方式先拉取镜像各层压缩包，然后再解压成为完整的镜像文件，最后加载到内存中使用。根据我们的设计，容器启动时所必须的文件已经在启动时加载完毕，保证了容器启动的速度。而后续运行中缺失的文件再另外进行加载。 此外，该部件有一个recordmode，在该模式下运行时，会记录下各个容器各个文件的访问顺序，并在一定时间以后发送给D4C RemoteRegistry，作为后续优化文件加载顺序的依据。 D4CTransportComponent负责进行文件的传输。当容器运行时发生文件缺失，就会传递消息给该部件，然后由其完成后续的文件传输操作。这部分的操作对于上层的LoadComponent而言是透明的。当文件传输完成以后TransportComponent会向LoadComponent发出信号，此时后者会控制容器完成新文件的加载操作。 D4CRemoteRegistry是D4C系统的远程镜像仓库。与本地仓库的两种拉取镜像方式对应，也有两种存储镜像的方式。传统的Docker远程仓库存储的只有压缩后的镜像层，而对于D4C的仓库，还需要额外存储解压后完整的镜像文件。但是以额外的存储空间换取传输镜像时的高效，这样的代价是可以接受的。远程仓库额外存储完整的镜像文件，是为了在收到对特定文件的请求时，可以快速地建立连接进行传输，而不是等到解压结束以后才能进行。远程仓库会根据请求的类型，建立不同的传输方式。当收到传统的镜像传输请求时，它与一般的Docker镜像仓库工作方式无异。当收到D4C系统的请求时，远程仓库会根据请求的文件列表来单独传输所需的文件，而不用传输大量的无用文件。 另外，RemoteRegistry会接收LocalRepository中以recordmode运行的LoadComponent所发回的文件访问顺序。在RemoteRegistry中有一项设置，用于判定容器启动多长时间以内调用的文件是启动必须的。远程仓库会以此设置与收到的文件访问顺序为依据，不断更新bootfilelist，也就是启动容器时所必须的镜像文件列表。 在不使用D4C的方式拉取镜像时，远程仓库的地址可以不必是定制的D4CRemoteRegistry，这也保证了D4C方式与传统镜像拉取方式的最大兼容。
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user: 6. 实验结果与分析 本节我们以D4C系统与传统的Docker仓库进行容器启动的性能对比。主要从容器冷启动时间、启动镜像大小、网络传输量三个方面进行测试，实验环境为两台机器，一台用于配置容器远程仓库，一台用于配置容器客户端，具体配置如下： 1) 处理器：8核Intel Xeon E5 2.20GHz 2) 内存：32GB LPDDR3 3) 硬盘：256GB PCIeNVMe高速固态硬盘 4) 操作系统：Centos 7.6.1810 64位 5) Docker Server：Community 19.03.13 6.1. 冷启动时间 本小节对D4C和Docker容器引擎冷启动的时间进行了测试。容器启动时间从发出命令开始计算，以成功执行完毕该镜像所能提供的最基本操作作为结束标志。通过容器启动时输出的时间戳和测试程序输出的时间错可以精确地计算出容器启动花费的时间。两者均保证在开始发出容器启动命令时，在本地仓库中不存在任何对应的镜像缓存。 之所以要保证发出容器启动命令时本地仓库没有缓存，是由于Docker会自动利用共享镜像层来进行镜像拉取加速。而我们所要探究的是冷启动的时间。在实际场景中，需要部署容器的机器很可能是由于应用的扩容需要刚刚扩展的，并不会有镜像层缓存。 我们在相同的系统环境下分别使用D4C和Docker进行了冷启动时间测试，结果如图7所示。可以看到，大部分的容器在改为使用D4C进行分发以后，冷启动时间都缩短了超过50%。系统类镜像(ubuntu)缩减的相对值最多，大概在75%。语言类(Python)、Web framework类(node)的镜像缩减的绝对值最多。这是由于D4C是通过延迟加载镜像，优先传输启动必须的文件，提高容器的启动速度，而语言类web framework类的镜像在开始运行时也要消耗较多的时间。这部分的时间不是本文所研究的内容，因此不受影响。 图7. 冷启动时间对比 6.2. 启动镜像大小 镜像的大小决定了容器传输所消耗的时间，越小的镜像在存储时也占用更少的磁盘空间。D4C采用的是镜像文件延迟加载的模式，因此本地存储的镜像最终形态会与Docker引擎的原始镜像保持一致。但是在启动时，D4C仅仅传输必要的文件，因此在启动镜像上，要远远小于原始的容器镜像。 下图8展示了各个实验的容器镜像的原始大小与D4C优化后的启动镜像大小对比。所有的镜像均有不同程度的大小缩减。对于不同镜像，这个数值在85%左右浮动。由于启动所需的文件只占镜像总数的很小一部分，因此启动镜像可以缩减到非常小的体积。 图8. 启动镜像大小对比 进行对比以后发现，较小的镜像文件冗余度较少，启动时镜像内的文件访问率高，但启动镜像的缩减比例反而大。因此可以看到这样一个趋势，越大的镜像，文件使用率越低，但启动镜像的缩减比例会越小。这可能是由于体积较大的镜像往往是更定制化的镜像，相对于底层的镜像，会多出许多较大的文件。例如node这样的网页框架，会加载非常大的文件；而ubuntu这样的系统镜像，文件都较小。 但尽管大镜像体积削减的比例较小，但绝对值仍然是很大的。在实际应用中，很少会直接部署Linux基础的系统镜像，而是需要在其上进一步添加镜像层，构建出许多不同的应用。而我们的实验表明，对于这样的镜像，体积可以削减非常大，减少大量传输镜像文件的时间。 6.3. 网络传输 D4C镜像传输系统与原始的Docker进行镜像传输时的网络消耗如图9所示。可以看到，原始Docker在启动的开始阶段就产生了大量的网络数据传输，在后续的过程中则几乎没有产生额外的网络请求。而D4C的网络传输呈阶梯状，且初始的网络消耗较小。最终的网络消耗，D4C总是要小于Docker。 这符合两个系统不同的镜像传输策略。原始Docker在启动之前需要拉取完整的镜像，而在之后则不需要进行额外传输。而D4C一开始只获取少量的镜像文件，随着容器的运行逐渐要求更多镜像层，并且由于阈值触发的模式，网络请求呈现出明显的阶段性变化。在容器运行足够长时间的情况下，容器镜像内的文件理应会被逐一访问，此时D4C的总体的网络传输应当会大于传统Docker方式。因为最终传输的都是一个完整的镜像，D4C是以文件形式传输，而Docker是以压缩后的镜像层传输，未压缩的文件一般是压缩后镜像的2~3倍。但是我们观察到的是D4C的流量消耗总是小于Docker。这是因为，容器镜像内的文件在启动时仅使用了一小部分，而运行时所访问的文件也是跟实际镜像的类型相关联的，有的镜像本身就包含很多冗余文件。这些文件即使在容器长时运行的情况下，被访问到的概率也不大。 这更进一步说明了D4C的意义。首先，起始阶段的网络消耗不大，就说明相同的带宽，D4C可以支持更多机器的镜像传输。相对于原始Docker，理论上可以支持更多的并发。其次，最终的传输量也是D4C较少。这说明其设计的思路是正确的，很多文件在容器运行并不是必须的，减少这部分文件的传输，与延迟加载非启动必须的文件，是加速容器启动的可行方法。 图9. 网络传输情况对比
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user: 7. 总结与展望 本文提出了一种针对大规模容器镜像分发的加速模型并将其实现。该模型对镜像的分层重新进行了设计，以容器运行时的访问顺序而非镜像构建时的创建顺序来加载文件。通过延迟加载非启动必须的镜像文件，并且细化了镜像传输的粒度，加速了容器镜像的传输，从而加速了容器的启动。基于上述方法以及对原始Docker引擎的改造，开发了大规模镜像分发系统D4C。实验表明，相对于传统的Docker镜像传输方式，D4C缩短了冷启动时间，缩减了启动镜像的大小，并减少了网络传输的消耗。 本文实验为验证D4C系统在磁盘I/O、CPU和内存利用率等方面的性能表现，这部分工作将在未来给予补充。
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user: 摘要 为了探讨就业焦虑大学生对不同效价情绪面孔的注意偏向特点，本研究利用高校毕业生择业焦虑问卷筛选出18名高就业焦虑和20名低就业焦虑的高校毕业生，考察两组被试在点探测任务中对积极和消极情绪面孔的注意偏向特点。结果发现，低就业焦虑大学生对积极情绪面孔和消极情绪面孔都存在注意易化，即个体更容易注视情绪面孔；高就业焦虑大学生对积极情绪面孔图片有脱离困难趋势，即注意很难从积极情绪面孔上离开。
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user: 1. 引言 已有大量研究认为，对威胁刺激的注意偏向是焦虑产生和持续的原因(Cisler & Koster， 2010; Bar-Haim et al.， 2007)。注意偏向是指个体对特定刺激的选择性注意。以往采用情绪Stroop、点探测、空间线索和视觉搜索等范式，针对不同年龄阶段的广泛性焦虑、强迫症、社会恐惧、考试焦虑、特质焦虑等多种焦虑人群的大量研究中，都发现对威胁刺激注意偏向包括注意易化、脱离困难和注意回避三个成分。已有研究认为，焦虑个体对负性刺激会表现出注意偏向，即易受负性刺激信息的干扰，且不同焦虑的个体的注意偏向特征不同(高鹏程，黄敏儿，2008；杨智辉，王建平，2011；杨小冬，罗跃嘉，2005)。正常大学生对负性情绪词和中性词的注意偏向基本无差别，对正性情绪信息更多的是注意偏向(贾丽萍，张芹，2016)。原因可能在于，由指向引起的注意回避会在恐惧情境下消失(林国志，邓光辉，2010)。贾丽萍和张芹(2016)还发现状态焦虑者对负性情绪存在注意偏向，但可能同时有注意易化和注意脱离困难，即个体会很容易注意到负性情绪刺激并且很难将注意从负性刺激上转移。综上，大部分研究认为焦虑个体对负性情绪存在注意偏向，有认为是注意脱离困难的，也有认为是注意易化的。 就业焦虑是一种状态焦虑，它是指在就业紧迫的氛围下，个体无法全面的认识自己，也没有能力去解决就业问题，以及把握即将到来的局面而产生的负性情绪和心理生理反应(李杨，王丽，2016)。在高等教育大众化的背景下，就业焦虑已是大学生毕业生的一种普遍的心理状态(宁敏，2012)。已有的研究中发现性别、专业、城乡等在就业焦虑中存在显著差异(常宝瑞，方建东，2010；刘颖，2013；李杨，王丽，2016)，但也有研究者持相反的观点(李小凤，2009；李杰，2011)，造成研究结果分歧的原因可能在于被试的选取。从国内外已有研究中可以发现，关于焦虑个体对情绪刺激注意偏向的研究中，通常设置正常个体作为对照组，当然也有专门针对焦虑个体进行研究的(戴美霞，杨文翰，2016)，但是相对较少。 作为一种特殊的状态焦虑，就业焦虑大学生对情绪刺激的注意偏向有何特点呢？这是本研究拟解决的问题。因此，笔者针对高、低就业焦虑的大学生，选取情绪面孔作为刺激材料，探讨就业焦虑大学生在点探测任务中，对不同情绪面孔注意偏向的特点。研究所得的结论，可指导个体注意适宜的情绪面孔和接收其中蕴含的有益信息，对个体的身心发展有正向的作用。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 从江苏某高校随机抽取146名大四毕业生施测《高校毕业生择业焦虑问卷》，剔除无效问卷2份，有效问卷144份，有效率为98%。把得分前27%和后27%的被试(各38人)分别作为高就业焦虑组和低就业焦虑组，并对得分进行t检验，结果发现，高就业焦虑组得分(M = 95.5， SD = 11.09)显著大于低就业焦虑组得分(M = 53.29， SD = 10.72)，t = 16.87，p < 0.001。 实验从中随机选取高就业焦虑与低就业焦虑大学生各20名，被试视力正常，均为右利手。剔除反应时<200 ms或者>1000 ms的trial，再剔除M ± 2SD的之外的数据，对正确反应时进行平均。最终有效被试高就业焦虑组18人(女性11人)，低就业焦虑组20人(女性10人)。 2.2. 实验设计 本实验采用2 (就业焦虑水平：高组、低组) × 3(刺激类型：积极–中性对、消极–中性对、中性–中性对) × 2 (探测位置：一致、不一致)的混合实验设计。其中就业焦虑水平是组间变量，刺激类型和探测位置是组内变量。 2.3. 材料及工具 高校毕业生择业焦虑问卷，共有26道题，1~5计分，分数越高就业焦虑越严重，该问卷重测信度为0.79，内部一致性系数为0.71 (张玉柱，陈中永，2006)。 从中国面孔表情图片系统中选取高兴和愤怒面孔各16张以及中性面孔64张(男女各半)来进行配对(龚栩，黄宇霞，王妍等，2011)。由20名大学生对面孔图片的唤醒度和愉悦度进行1~9评分。经方差分析，这三类情绪面孔在愉悦度(F = 807.87， p < 0.001)和唤醒度(F = 607.65， p < 0.001)上的得分呈显著差异。事后比较表明，愤怒和高兴面孔在唤醒度上无显著性差异(p > 0.05)，而愤怒和中性以及开心与中性面孔之间具有显著性差异(ps < 0.001)。愤怒、开心和中性面孔三者之间任意两类面孔在愉悦度都具有显著性差异(ps < 0.001)。 采用E-prime 2.0编制实验程序。 2.4. 实验程序 包括3个block：练习block，包括8个trials (2个干扰trail。干扰trail是指刺激出现之后，并没有相应的探测点的出现，这样便可以减少被试预测行为的出现)。正式实验2个block，每个block各包含54个trials (6个干扰trail，不同情绪面孔图片的呈现位置是随机的，且左右两侧要各占一半)。 实验程序如下：屏幕中央首先呈现一个红色的“+”注视点，持续时间为500 ms；然后随机呈现一组情绪面孔图片，持续时间为800 ms；紧接着呈现探测点“*”，持续时间为1000 ms。主试要求被试对“*”的位置进行反应，出现在左侧按“F”键，出现在右侧按“J”键。如果在限制时间内被试没有做出反应将自动跳转到下一个trial (如图1所示)。
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user: 3. 结果 3.1. 不同就业焦虑大学生对不同情绪面孔的注意偏向 将实验所得数据录入SPSS21.0进行统计分析。反应时描述性统计结果见表1。 对高、低就业焦虑组被试在不同情绪面孔类型条件下的反应时进行2 (组别：高就业焦虑、低就业焦虑) × 3 (刺激类型：积极、消极、中性) × 2 (探测位置：一致、不一致)的重复测量方差分析，结果发现，探测位置主效应显著，F (1，36) = 6.413，p = 0.016， η p 2 = 0.152 。进一步配对比较发现，同侧探测反应时显著小于异侧探测反应时(MD = −3.989)。刺激类型与探测位置交互作用显著，F (2，72) = 6.842，p = 0.013， η p 2 = 0.160 。进一步配对比较发现，积极情绪条件下，异侧探测反应时显著大于同侧探测反应时(MD = 7.265)，而消极情绪条件下则没有显著差异。其余主效应和交互效应均不显著(ps > 0.05)。 图1. 点探测任务流程 3.2. 不同就业焦虑大学生对情绪面孔的注意偏向的成分分析 计算高、低就业焦虑组的注意易化和注意脱离指标(Koster， Crombez， Verschuere， & DeHouwer， 2004)，描述性统计结果见表1。 Table 1 Attentional bias score and reaction time (M ± SD) of high- and low-employment anxiety groups in the dot-probe tas 图片类型 注意偏向分 积极面孔图片 消极面孔图片 注意易化 注意脱离 注意易化 注意脱离 高就业焦虑组(n = 18) 5.88 ± 26.03 4.80 ± 17.60 0.92 ± 28.20 5.72 ± 24.47 低就业焦虑组(n = 20) 9.43 ± 14.49 * −5.58 ± 13.65 7.08 ± 14.90 * −4.31 ± 19.32 反应时 就业焦虑组别 中性面孔 积极面孔图片 消极面孔图片 异侧探测 同侧探测 异侧探测 同侧探测 高(n = 18) 399.07 ± 60.70 403.87 ± 53.20 393.19 ± 53.84 404.79 ± 55.53 398.15 ± 52.88 低(n = 20) 421.63 ± 48.93 416.05 ± 45.67 412.20 ± 46.97 417.32 ± 53.90 414.55 ± 48.28 表1. 高、低就业焦虑组在点探测任务中的注意偏向分和反应时(M ± SD) 备注： * 结果来自注意偏向分与0之间的独立样本t检验(p < 0.05)。 分别将两组被试在不同类型情绪面孔的注意易化和脱离指数与0值进行比较，结果发现，高就业焦虑被试对积极情绪面孔和消极情绪面孔的注意脱离指数均大于0，但没有达到显著水平(ps > 0.05)。注意脱离指标为正说明，高就业焦虑被试对情绪面孔刺激脱离困难。高就业焦虑被试对积极情绪面孔和消极情绪面孔的注意易化指数亦与0没有显著差异(ps > 0.05)。 低就业焦虑被试对积极情绪面孔和消极情绪面孔的注意易化指数均大于0，且达到显著水平，t (19) = 2.912，p = 0.009；t (19) = 2.125，p = 0.047，该结果说明，低就业焦虑被试对积极和消极情绪面孔刺激均存在注意易化。低就业焦虑被试对积极情绪面孔和消极情绪面孔的注意脱离指数与0没有达到显著差异(ps > 0.05)。 对两组被试的注意易化和脱离指数分别做2 (组别：高、低就业焦虑) × 2 (刺激类型：积极、消极)的重复测量方差分析。对注意脱离指数分析结果表明，就业焦虑水平主效应边缘显著(F (1，36) = 3.472，p = 0.071， η p 2 = 0.088 )，进一步配对比较发现，与低就业焦虑组相比，高就业焦虑组对积极情绪面孔的脱离更困难(F (1，36) = 4.173，p = 0.048， η p 2 = 0.104 )；高、低就业焦虑组对消极情绪面孔的脱离指标没有显著差异(p>0.05)。对注意易化指数分析结果表明，主效应及交互效应均不显著(ps > 0.05)。
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user: 4. 讨论 本研究采用点探测范式，探讨了高、低就业焦虑大学生对积极和消极情绪面孔的注意偏向，结果发现，低就业焦虑大学生对积极情绪面孔和消极情绪面孔都存在注意易化，即个体更容易注视有情绪的面孔；高就业焦虑大学生对积极情绪面孔图片有脱离困难趋势，即注意很难从积极情绪面孔上离开。研究的结果没有完全验证假设，下文将对此结果进行讨论，并分析其中可能的原因。 4.1. 不同就业焦虑大学生注意偏向差异 首先，高、低就业焦虑在情绪面孔的总平均反应时上没有明显的差异，这与研究假设相符。本研究还发现，高、低就业焦虑个体对于积极和消极情绪面孔的反应时无显著差异，这与王雪利(2017)的研究结果有所不同。本研究结果可借用图式理论来解释。该理论指出，图式是记忆中有组织的知识结构，与早期经验息息相关，当刺激的结构与图式类似时，就会优先加工这类的刺激，进而产生注意(彭晓哲，周晓林，2005)。就业焦虑的大学生对于积极情绪面孔和消极情绪面孔均需要关注，因此，他们可能并没有存在对某一类型独特的注意偏向。情绪面孔图片同侧探测条件下的反应时显著小于异侧探测条件下的反应时，符合实验预期且这与以往研究结果一致。 4.2. 不同就业焦虑大学生对情绪面孔的注意偏向特征 本研究发现，低就业焦虑大学生对积极情绪面孔和消极情绪面孔都存在注意易化，即个体更容易注意到情绪的面孔。Ohman驱动注意理论表明，个体一生下来就对刺激进行有选择的回避，所以面对刺激的时候，情绪会激发个体对其注意(曾瑜芳，2005)，导致注意易化。 高就业焦虑大学生对积极情绪面孔图片有脱离困难趋势，即注意很难从积极情绪面孔上转移。笔者推测可能原因在于高就业焦虑个体对消极情绪面孔的注意解除是一种“保护机制”，从而保护个体免受负性情绪对个体的过度消极影响(McCabe， Gotlib， & Martin， 2000)，这与我们日常生活中总是选择安全，躲避危险是同样的道理。 同样的，研究结果与预期不同也可能是由于刺激呈现时间与以往存在差异：有研究发现，点探测任务中，实验结果会因为刺激呈现时间不同而发生改变(Mogg， Bradley， & Miles， 2004)，比如刺激呈现时间为500毫秒时，研究者发现个体存在注意偏向，但是当刺激呈现时间改为1500毫秒时，这样的结论却并不成立，这可能与被试反应能力的快慢有一定的关系。此外，被试是大四毕业生，若是在填完就业焦虑问卷之后找到工作，就业焦虑就会大大减轻，从而影响实验结果，这在以后的实验中需要得到控制。 本研究结果的实际应用，就业焦虑大学生对积极和消极的情绪都很关注，所以在日常生活中多给一些鼓励或者正向积极的情绪反馈，建立他们的自信心。在面试过程中，高就业焦虑者看到消极或具有威胁性的刺激可能会增加自身的焦虑，从而造成面试失败，为了减少或者避免这一结果的出现，面试官可以表现出积极友好的表情，这样既能在一定程度上减少面试者的焦虑情绪，同时也可以增强其自信。 大学毕业生在就业过程中难免会产生一些焦虑、抑郁情绪，轻度的焦虑可以激发潜能，产生紧迫感，从而更努力地寻找就业机会，有一定的积极作用。然而过度的焦虑可能带来负面情绪和过激行为，应该及时给予关注和心理干预以缓解其就业焦虑水平，如注意偏向训练(Bar-Haim， 2010；郝爽，李萍，王晓龙等，2018)、体育运动干预等(杜铭，韩志霞，肖坤鹏，2013)。这也是未来研究应关注的重点之一。
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user: 5. 结论 高就业焦虑大学毕业生对积极情绪面孔有脱离困难趋势，即注意很难从积极情绪面孔上转移。低就业焦虑大学毕业生对积极和消极情绪面孔都存在注意易化，即个体更容易注意情绪面孔。
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user: 摘要 在对国内外交通系统运营可靠性分析和研究的基础上，论述了目前有代表性的可靠度指标的定义和研究方法，如连通可靠度、时间可靠性、服务水平可靠度等，并讨论了该领域研究所存在的局限性，最后对在交通系统运营下的可靠性分析进行了展望。
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user: 1. 引言 随着中国特色社会主义进入新时代，我国经济社会和城市化进程飞速发展，汽车保有量持续增加，交通供应和需求之间的不均衡问题日愈明显，人们的生活、学习和工作受到交通拥堵的惨重影响。另外，交通系统运营的可靠性在自然灾害频发的情况下的被提出了更高的要求，同时，如何在日常出行或群体活动期间为出行者提供更为可靠有效的交通出行方案也越加重要。因此在交通系统运营中研究可靠性尤为重要。文献 [ 1 ] 指出，国内外对交通系统运营的可靠性评价指标多限于平均车速、用户满意度、服务水平等测度指标，但实际上，交通系统作为一个受交通供给和交通需求的影响巨大的复杂系统，具有多维、随机和动态的本质特征。
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user: 2. 国内外交通系统运营可靠度研究近况 2.1. 连通可靠度 Fang Jian等人 [ 2 ] 运用了传统的蒙特卡罗方法计算连通可靠性，并通过改善传统的蒙特卡罗方法的准确性和速度，从侧面提高了计算速度，通过对比结果验证了改进的蒙特卡罗方法在计算道路连通可靠性上具有一定的正确性和优越性，并对评估道路有积极的参考价值。 葛国钦等人 [ 3 ] 揭示了不同空间地理环境差异下农村公路网络的连通可靠性差异规律，为不同地貌区域的公路专项规划提供科学性参考，综合运用了复杂网络分析方法和计算机仿真技术，从静态可靠性和动态可靠性两个层面建立综合评价指标体系和多情景干扰机制，对典型平原和山地区域农村公路网络连通可靠性特征进行量化对比分析，研究发现，山地区域农村公路网络遭受干扰时的连通可靠性相对较低，与其路网结构的完备性较差存在直接关联；重要路段的空间分布方面，平原区域高敏感道路段空间分布相对集中，而山地区域的高敏感道路段空间分布离散化趋势明显。 李宁等人 [ 4 ] 通过对网络实证研究进行分析，阐述了以城市轨道交通作为现实网络复杂网络理论的相关研究，引入了以复杂网络理论为基础的连通可靠性测度指标，打破原有基于设备的可靠性分析，将其拓展为基于交通管理者和使用者的全局分析。 刘杰等人 [ 5 ] 为衡量城市轨道交通网络的连通可靠性，提出容忍系数确定车站间的可容忍路径来衡量车站间的连通可靠性，并以成都地铁为例，据此计算考虑车站权重和不考虑车站权重时成都地铁网络的连通可靠性，由此确定了连通可靠性最强和最弱的车站并分析了成都地铁在不同时间段、不同容忍系数下的连通可靠性。 2.2. 时间可靠度 葛显龙等人 [ 6 ] 基于交通拥堵对车辆行驶时间的影响，建立了时变的随机旅行时间车辆路径模型，同时引入时间可靠度评价模型以评估车辆行程的可靠性，结合重庆某超市案例给出详细配送方案和路径可靠度，并设计了混合模拟退火算法对模型进行求解。 Barahimi Amir Hossein等人 [ 7 ] 提出了一个基于增强旅行时间可靠性的城市交通网络设计模型，时间可靠性的计算依据旅行和旅行时间遵循对数正态分布，并引用了粒子群优化算法求解模型。 Farida Manseur等人 [ 8 ] 提出了一种基于旅行时间的自适应最优算法，该算法考虑了行程旅行时间的可靠性和行程的鲁棒性，通过支持行程时间和可靠的替代改道，在连接失败的情况下，对线路提供替代品。 Ramin Saedi等人 [ 9 ] 将道路网的行程时间可靠性表示为一个关系网络，提高了网络行程时间可靠性与网络分区的评估，通过大规模异构网络分割成均匀的区域(集群)和定义良好的网络基础图，使用定向和无方向性的分区方法来估计行程时间可靠性和线性关系的平均旅行时间的标准差，运用分区和旅行时间可靠性估算进行上午和下午高峰时期来展示芝加哥大型网络使用24小时动态交通仿真。 戴杨铖 [ 10 ] 将行程时间可靠性理论与线路准点率相结合，加入到线路优化的考量中，以北京市区为背景设计实例，构建了考虑行程时间可靠性的路径设计模型，并证实了此模型能够很好地兼顾运营效益与线路准点率，线路优化效果显著，具有一定的实用性。 2.3. 服务水平可靠度 服务水平是指出行者在交通系统运营中所感受到的一种服务效果的量度，即交通运营状态给出行者提供的服务水平质量。服务水平可靠度是从出行者的角度出发，描述交通系统的运营状态，能够比较全面的衡量整个交通系统的服务效果，因而受到了广泛的认可。国内外评价交通服务水平的指标有平均车速、饱和度、车到占有率等，大多数研究是基于如路口、路段、区段等的微观角度，对于宏观角度的研究当前介乎探索阶段。 望爱诗 [ 11 ] 建立了基于乘客感知的轨道交通综合服务水平可靠度模型和不同责任主体服务水平可靠度模型，并以武汉市轨道交通为例进行实证分析。 张冬雪等人 [ 12 ] 从线路运营载体(列车)与运营主体(乘客)两方面考虑，综合考虑列车运行特征、车厢内乘客立席密度以及延误条件下的客流积压程度，结合“奖优罚劣”参数融合理论，提出线路运营服务可靠性模型，并对线路运营服务可靠性提升策略进行了研究。 2.4. 其他可靠度 蔡两 [ 13 ] 建立了动车组整车和关键系统可靠性模型和相应的可靠度计算公式，归纳出可应用于动车组的四种可靠性，进行了基于FMEA的动车组可靠性优化预测，预测结果表明对占比较高的故障产品或故障模式采取有效措施可以显著降低动车组故障率，提升动车组可靠性。 王梦琪等人 [ 14 ] 通过分析城市公交的实时运行数据和城市公交运行特征，对实际的公交线路分时段进行分析，构建了公交运行可靠度评价指标体系，对运行可靠性低的公交线路进行优化，验证表明，该评价体系可以准确评价公交线路运行可靠性，为提高公交运行效率提供了参考。
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user: 3. 交通系统运营中可靠性研究所存在的局限性 3.1. 没有对全面整体的交通系统进行可靠度分析 目前对可靠性的研究，多数是对小型交通网络进行分析，然后验证结论对大型或者整个交通网络同样适用，这种研究方法没有考虑到整个交通系统的不确定性和复杂性，因而对整体性的交通系统的可靠性研究有待探索。 3.2. 突发事件下对可靠度分析的研究不充分 虽然突发事件的发生概率较小，但也不能忽略其对交通系统的影响。如果交通主干线上发生像重大车祸等突发事件，就会对出行者造成很大的困扰，同时，也要考虑到路网结构在紧急情况下的影响。 3.3. 没有考虑到出行链对可靠性的影响 现代交通系统是一个多种交通方式并存的复杂网络结构，人们的日常出行可以看成是交通方式的组合。大多数的可靠性研究中，忽略了非机动车和步行的影响，忽略了复合式出行模式对交通系统的作用。 3.4. 交通数据的不全面性 获取较为全面的交通数据对研究交通系统可靠性尤为重要。研究中的交通数据大多来源于相关部门或者各种开发平台，由于数据在获取时会存在遗漏情况，再加上忽略了数据的时效性，因而如何取得精确又有效的交通数据成为一个需要关注的问题。
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user: 4. 交通系统运营中可靠性研究展望 大多数现有的研究可靠性的评价方法较为单一，还需将多种评价方法相结合，综合考虑对可靠性的作用；另外，随着城市规模的不断扩大，对组团式或多中心发展模式下交通系统可靠性的研究较少；再者，在考虑可靠性的影响因素时，各子网络对交通系统网络的作用有待进一步探索。
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user: 摘要 目的：调查我国本科在校护生学习态度的现状及探讨其影响因素。方法：采用一般资料调查表、学习态度问卷和学习态度影响因素问卷对844名本科在校护生进行问卷调查。结果：本科在校护生学习态度的平均得分为2.73 ± 0.52，得分最高的维度为学习体验(3.66 ± 0.86)，得分最低的维度为对护理专业的认识(2.28 ± 0.72)；学校因素、报考志愿、对护理工作是否有兴趣和社会因素是本科在校护生学习态度的主要影响因素。结论：本科在校护生学习态度不容乐观，建议教育者根据影响本科在校护生学习态度的相关因素，制定有针对性的策略来进一步端正其学习态度，为提高护理队伍的整体文化素质和稳定性提供保证。
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user: 1. 引言 学习态度是指学习者对待学习比较稳定的具有选择性的反应倾向，是在学习活动中影响个体学习行为的内部状态 [ 1 ]。教育学家认为学习态度是教育中的核心问题；学生学习态度的好坏，不仅直接影响其当前的学习效果，而且对其以后的发展会产生较大影响 [ 2 ]。国内研究表明，目前在校大学生的学习态度相对较为消极被动，逃课、迟到等现象时有发生，严重影响教学效果 [ 3 ] [ 4 ]。张云涵等通过文献计量学分析发现，目前有关本科在校护生学习态度的研究较少，从2008~2017年这10年，相关年均发表文献数量仅为2篇，说明护生学习态度研究未受到护理教育界的关注和重视 [ 5 ]。本科护生作为未来护理人才的重要组成部分，其良好的学习态度不仅有利于增强护生在校期间的学习效果，还有利于减少护理人员的流失，提高护理队伍的整体文化素质和稳定性 [ 6 ]。因此，本研究旨在了解本科在校护生学习态度的现况及其影响因素，以便为在教学实践中采取有针对性的改善措施提供理论支持。现将研究报道如下。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 采用便利抽样法。于2018年3月至12月对山东省和广东省六所院校的护理本科大二和大三的在校学生进行调查。入选标准：1) 全日制在校的护理专业学生；2) 学历为本科；3) 知情同意，自愿参加。排除标准：1) 中途休学或退学者；2) 有精神疾患。 2.2. 方法 2.2.1. 调查工具 1) 护生的一般资料调查表 由研究者自行设计，内容包括护生的性别、生源、报考意愿、是否为独生子女、对护理工作是否有兴趣、父母是否支持护生做一名护士。 2) 学习态度问卷 本研究采用国内学者张云涵等 [ 2 ] 编制的护生学习态度调查问卷，共有23个条目，包括3个维度：学习兴趣(6个条目)，学习体验(6个条目)，个人学习习惯(7个条目)和对护理专业的认识(4个条目)。评分采用Likert 5级评分法，从“非常不符合”到“非常符合”，分别赋值1~5分，其中4个条目需要反向计分；得分越高表示护生学习态度越好。总量表Cronbach’s a系数：0.93，各维度Cronbach’s a系数：0.73~0.87。问卷的内容效度：0.96，因子分析中，提取公因子解释的总变异量为62.55% [ 2 ]。 3) 学习态度影响因素问卷 该问卷包括21个条目，共4个维度：自身因素(3个条目)、教师因素(4个条目)、学校因素(7个条目)和社会因素(7个条目)，由国内学者张云涵等 [ 2 ] 编制。采用Likert 5级评分法，从“完全没影响”到“非常有影响”，分别赋值1~5分，得分越高表示对学习态度的影响程度越大。总量表Cronbach’s a系数：0.93，各维度Cronbach’s a系数：0.76~0.89。问卷的内容效度为1.00；因子分析中，提取公因子解释的总变异量为64.11% [ 2 ]。 2.2.2. 调查方法 采用问卷调查法。在取得学院同意后，研究者采用统一指导语向学生说明该研究的目的、意义和所需时间，在征得其同意后，现场发放纸质版或手机发放电子版调查问卷。问卷由被调查者独立填写，采用无记名方式，填写完毕后提交问卷，要求学生对各个项目如实填写。共发放纸质或电子问卷900份，回收860份，其中有效问卷844份，有效回收率为93.78%。 2.3. 统计学方法 应用SPSS 20.0统计软件包，采用频数、百分比、均数、标准差进行统计描述；不同特征护生学习态度的组间比较采用t检验/方差分析；护生学习态度的影响因素采用多元逐步回归分析。