RiteMLCR: 来自TFS的MLCR

MLCR: 基于机器学习的缓存替换

MLCR通过训练神经网络来“猜测”缓存块再次被访问之前需要多长时间。换句话说，它提供了一个有资格的猜测，来近似没有时间机器的理想Bélády算法。

MLCR较慢，因为它需要训练一个神经网络，但在许多情况下，通过极大地减少缓存未命中次数，增加的精度可以带来回报。因此，它只应在缓存介质明显慢于训练网络时使用（例如硬盘或网络下载）。

使用方法

let mut cache = ritemlcr::Cache::new();

cache.insert(1);
cache.insert(2);
cache.insert(3);
cache.insert(4);
cache.insert(100);
cache.insert(200);

cache.touch(100);
cache.touch(100);
cache.touch(1);
cache.touch(2);
cache.touch(2);
cache.touch(2);

致谢

它是对crate mlcr 的分支，但代码已进行了一些调整和改进。

许可证

此库的许可证为以下之一

• MIT许可证 LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT
• Apache License 2.0 LICENSE-APACHE 或 https://opensource.org/licenses/Apache-2.0

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