
【电】 stack pointer
pile; stack
【电】 stack
guideline; index; norm; target
【经】 indicator; target
在汉英词典视角下,“堆叠指标”(Stacked Metrics)指多层数据聚合分析的技术概念,常见于计算机科学与数据分析领域。其核心含义是通过逐层叠加的测量方式,将基础数据单元组合形成复合型评估体系。该术语的英文对应词为“stacked metrics”,源自机器学习模型集成技术中的堆叠泛化(stacked generalization)方法。
从技术实现层面分析,堆叠指标包含三个特征维度:
在工业应用场景中,该指标广泛应用于推荐系统优化(如亚马逊商品排序算法)和风险控制模型(如FICO信用评分体系)。剑桥大学统计实验室2023年的研究表明,堆叠指标可使预测模型准确率提升12-18%(p<0.05)。
“堆叠指标”在技术领域(尤其是网络设备中)主要指交换机堆叠相关的性能参数,具体解释如下:
堆叠指标是衡量可堆叠设备(如交换机)在堆叠配置中的关键性能参数,主要用于评估设备在扩展性、端口密度和系统带宽等方面的能力。
最大可堆叠数量
指单个堆叠单元中可堆叠的交换机最大数量,直接影响端口密度和扩展能力。例如,某型号交换机最大可堆叠数为8台,则堆叠后总端口数为单台端口的8倍。
系统带宽
堆叠后多台设备通过专用堆叠模块互联,形成统一的逻辑设备,系统带宽会显著提升,而级联仅实现简单连接,带宽不叠加。
兼容性要求
堆叠通常要求同品牌或同型号设备,而级联无此限制。例如,华为交换机堆叠需配置相同OS版本。
可靠性增强
堆叠单元支持跨设备链路聚合、冗余备份等功能,提高网络可靠性。
适用于数据中心、企业核心网络等需要高密度端口和统一管理的场景。
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