内存分配策略 连续内存分配 连续内存分配的地址映射 通过MMU(memory management unit)实现地址的映射转换 固定分区分配 P.286上方 Each partition may contain exactly one process.Thus the degree of multiprogramming is bound by the number of partitions. 每个分区只容下一个程序 动态分区分配 P.286上方 when a partition i
最简单的常识：脑子转得快，说话如果跟不上大脑速度，就会影响意思的表达。辩论赛、吵架撕逼才需要说话跟上大脑速度。霍金说话比谁都慢，但他大脑转出来的东西全世界都在追捧！要么不是程序员，要么没做过实际的软件
最简单的常识：脑子转得快，说话如果跟不上大脑速度，就会影响意思的表达。辩论赛、吵架撕逼才需要说话跟上大脑速度。霍金说话比谁都慢，但他大脑转出来的东西全世界都在追捧！要么不是程序员，要么没做过实际的软件开发。打字快慢和好程序员没有半毛钱关系，不要本末倒置误入歧途。 [这键盘我能玩一天] 打字速度对编程影响不大。就算不论“打字速度”和“思考速度”的比较以及“大牛憋三分钟写十行代码好过新手狂敲十分钟”这些因人而异的东西，在IDE环境中，如果你追求最高输入效率，其实应该是充分利用代码补全和重构功能，你连续输入大段文
进程运行时，若其访问的页面不在内存而需将其调入，但内存已无空闲空间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区，其中选择调出页面的算法就称为页面置换算法。
通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。 今天的算法如下： 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K 最近邻算法 7、K 均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵
如果大家看过速度与激情这部电影，一定对下面这一幕有深刻的印象：黑客通过远程控制上千辆的僵尸车辆，去自动拦截抢夺握有核发射密码的人! 然后掌控人类的命运。
不知何时起，江湖上出现了一个门派，名曰“计算机技术”。其以功法多样、内功高深以及有教无类而闻名江湖。各路侠客，闻名而至。然，多数人只热衷于功法，而畏怯其内功难度，避而不修。殊不知，功法和内功乃相辅相成。。。
(1)定时删除：在设置某个key 的过期时间同时，为每个设置过期时间的key都创造一个定时器；当
Sklearn主要用Python编写，建立在 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib 的基础上，也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。
往往开始做一个项目时，不会过多的考虑性能问题，以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展，系统运行的性能越来越慢，此时，就需要对系统进行相应的优化，而效果最显著的就是给系统加上缓存。
通过 散列 / 哈希 算法 , 将数据经过运算 , 得到固定长度的 指纹 数据 , 不同的数据得到的指纹数据不同 ;
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Java数据结构中常用的数据结构包含如下8种： 1:数组（Array） 2:栈（Stack） 3:队列（Queue） 4:链表（LinkedList） 5:树（Tree） 6:哈希表（Hash） 7:堆（Heap） 8:图（Graph） 这几个搞定对后期的发展非常有帮助，在此我用图给大家展示一下：
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用，其不仅可以用在JavaSE 环境，也可以用在 JavaEE环境。
http://hongyitong.github.io/2016/07/18/%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E5%8A%A0%E5%AF%86%E3%80%81%E9%9D%9E%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E5%8A%A0%E5%AF%86%E3%80%81Hash%E7%AE%97%E6%B3%95/
对称加密算法中对于数据的加密与解密使用同一密钥，即使用相同的密码对内容进行加密解密。
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
程序员对算法通常怀有复杂情感，算法很重要是共识，但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。
Scikit-learn 简介 官方的解释很简单： Machine Learning in Python， 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写任何与问题相关的特定代码，泛型算法就能告诉你一些关于数据的秘密。 Scikit-learn的优点 1、构建于现有的NumPy(基础n维数组包)，SciPy(科学计算基础包)， matplotlib(全面的2D/3D画图)，IPython(加强的交互解释器)，Sy
测试开发岗会伴随开发+测试类的工作，开发主要是开发一些测试工具来提高测试效率，也会和根据业务团队的需求开发一些工具。
初识机器学习 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来
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最近从hadoop转向Spark了，学了一段时间了，准备写个专题，主要写pySpark的应用，主要计划是： 主题 内容概要 聚类（5.6） 1.几种常用的聚类算法；2.pyspark中聚类算法的应用（2-3个实例） 分类&回归 1.几种常用的分类和回归算法；2.pyspark中分类和回归算法的应用（各一例） 推荐 1.推荐常用算法；2.实例：音乐推荐和电商推荐 文本挖掘 1.潜在语义分析；2.垃圾文本过滤；3.文本分类
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”——全球知名咨询公司麦肯锡 数据分析师与体育产业 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 在传统体育项目中，譬如职业足球、职业篮球，相关的球队都配备了相应的数据师团队，他们的作用是为他们的竞技项目做出科学、合理的分析，以便做出正确的决策，拿NBA为例，在一个赛季82场比赛中相应产生的数据达到以亿
机器学习（一）——机器学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 前言：近期开始学习机器学习，当前视频和书籍一起看，视频看的是吴恩达的机器学习系列课程，书籍看的《机器学习实战》。目前是机器学习小白，希望各位有感兴趣的，可以一起开始学机器学习。大家可以多交流~~ 另外，由于工作上还是在做web服务端，因此还会经常更新对于web的学习体会~希望大家共同进步。 一、概述 机器学习是近期非常火的技术，其可以将输入的数据经过一定的处理，得到结果，具有预测、决策、统计、分类等功能，被广泛应用于各行各业。
opencv 3.4.4 安装：pip install opencv-python
非监督学习是指在训练过程中，模型没有给定的输出标签，而是要从输入数据中自动发现规律的。
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.2 枚举算法案例分析 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.4 递归算法案例分析 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.1 解析算法案例分析 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.3 递推算法案例分析 视频内容
程序执行时会呈现出局部性规律，即在一较短的时间内，程序的执行仅局限于某个部分，相应地，所访问的存储空间也局限于某个区域。
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 例8.23 快速排序算法 视频内容
人工智能（AI）是当今科技领域最热门和前沿的技术之一，许多开发者都希望学习并掌握这一领域的知识。然而，AI的学习路径是一个庞大而复杂的网络，对于初学者来说可能会感到迷茫。本文将探讨开发者的AI学习路径，以及如何掌握AI的基础和前沿知识。
Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间，并且这个地址空间是连续的。Linux的空间又分为内核空间和用户空间，在32位中，内核空间占1G，用户空间占3G；而在64位中，内核空间和用户空间各占128T。如图3-24所示。
基于图优化方法的激光SLAM有cartographer，基于滤波器的方法有GMapping。
Google搜索的结果，新浪微博向你展示的话题，淘票票向你推荐的电影，都说明了算法无处不在。而编程从本质上来说就是算法加数据结构 ，算法是编程思想的核心部分，对于一名基础软件工程师而言，常见的一些算法也是必须重点掌握的内容。而常见的算法以及其应用场景有哪些呢？
大数据这个行业在科学发展的潮流中也变得越来越火了，来带你看看大数据工程师需要学习哪些必备知识和技能呢？
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 例8.25 二分法查找 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 例8.21 选择法排序 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 例8.22 冒泡法排序 视频内容
史上最全的知识体系脑图，覆盖所有知识点，所有细节，注意事项。 数组：包含一维数组，二维数组，Arrays的常用算法，Arrays工具类的使用，可变形参，常见异常，理解main方法的语法。
工作中，我们时刻都会和接口打交道，有的是调取他人的接口，有的是为他人提供接口，在这过程中肯定都离不开签名验证。
1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年
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