主存(RAM) 是一件非常重要的资源，必须要小心对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多，但是，程序大小的增长要比内存的增长还快很多。正如帕金森定律说的那样：不管存储器有多大，但是程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。 那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
在系统运行的过程中，一些内存空间大小是不确定的，比如一些数据缓冲区，所以系统需要提供内存空间的管理能力，用户可以在使用的时候申请需要的内存空间，使用完毕释放该空间，以便再次利用。
由于交换技术，可能导致内存中会出现某些小区域（空闲）是无法加载任何进程的。称之为零头（fragment）。 为了使得内存得以有效利用，采用一种称为压缩/紧凑的技术，动态调整进程在内存中的位置，以减少零头。如此便会导致一个进程占据不同的分区的情况出现。
主存(RAM) 是一件非常重要的资源，必须要认真对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多，但是，程序大小的增长要比内存的增长还快很多。不管存储器有多大，程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。
今天，我们来了解一下计算机中的存储模型，大雄将这部分知识分成了三块，也就是我们会对这部分的知识推送三次。
在amd yes的2020年，如果非要买一个笔记本，那么amd一定是最好的选择，因为性价比真的很香。下面就推荐几款amd轻薄本。
1、VLIW全程是very Long instraction word，超长指令字。
内存空间时的大小却是不一定的,从数个字到数个GB都是有可能的。于是我们必须将堆空间管理起来,将它分块地按照用户需求出售给最终的程序,并且还可以按照一定的方式收回内存。其实这个问题可以归结为:如何管理一大块连续的内存空间,能够按照需求分配、释放其中的空间,这就是堆分配的算法。堆的分配算法有很多种,有很简单的(比如这里要介绍的几种方法),也有些很复杂、适用于某些高性能或者有其他特殊要求的场合.
随着移动互联网的快速发展，云计算服务开始在手机、平板电脑等移动终端上得到广泛应用，结合了移动终端设备的移动通信、位置定位、相机等功能之后，移动云计算使手机突破了自身的硬件性能限制，孕育出巨大的应用市场，成为移动互联网服务发展的新热点。从目前看，移动云计算的发展需要突破四方面的瓶颈，而这正代表着移动互联网产业发展的新机会。 一是移动设备的计算资源瓶颈亟待突破，给移动终端产业带来发展新机遇。与个人电脑相比，移动设备计算资源更为缺乏，突出表现在屏幕实际使用面积较小、计算性能较差且有电池容量限制等。各种云服务与本地
移动端rem的适配已经淘汰了，目前大家使用的都是viewport。lib-flexible作者也在github明确地表示lib-flexible这个解决方案可以放弃使用了。
所有程序共享内存资源，这容易造成很多问题。虚拟内存用于管理内存，协调各程序之间的内存占用和释放，但对程序来说无感知。 物理寻址流程：CPU 执行加载指令时，生成一个物理地址，通过内存总线传递给主存。主存取出物理地址对应的内存，并返回给 CPU，CPU 将其存放在寄存器中 虚拟寻址流程：CPU 执行加载指令时，生成一个虚拟地址，通过内存总线传递给主存，主存将其转换成物理地址。主存取出物理地址对应的内存，并返回给 CPU，CPU 将其存放在寄存器中。转换过程叫做地址翻译 address translation。
建设“东数西算”，除了生产算力之外，更重要的是进行算力搬运。我们要确保东部地区用户在使用西部地区算力时，拥有和使用东部地区本地算力一样的体验。
MBTI，迈尔斯-布里格斯类型指标，是由美国作家伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯和她的母亲凯瑟琳·库克·布里格斯共同制定的一种人格类型理论模型。 该指标以瑞士心理学家卡尔·荣格划分的8种心理类型为基础，从而将荣格的心理类型理论付诸实践，经过二十多年的研究后，编制成了迈尔斯-布里格斯类型指标。 ---- 介绍 Introduction 01<<<< 现在，MBTI人格类型成为了全球最知名、最权威的性格测试。广泛应用于各大职业招聘领域，通过它来进行招聘选拔、人岗匹配、组织诊断、改善团队沟通以及人际关系等等；并且它
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
首次适应(First Fit)算法：空闲分区以地址递增的次序链接。分配内存时顺序查找，找到大小能满足要求的第一个空闲分区。
基因组序列分析是生命科学和医疗保健行业领域的重要组成部分，是众多技术突破的关键。随着生命数字化时代的来临，为了解决大数据带来的速度与费用问题，在云计算平台进行流程的分析及计算是目前较流行的方案。然而大部分用户通常直接采用了未优化的软硬件配置，导致样本分析成本过高。因此，如何在云平台上选择合适的硬件配置，从而平衡计算成本与分析速度，成为了值得探索的问题。
内存管理主要包括虚地址、地址变换、内存分配和回收、内存扩充、内存共享和保护等功能。
因为程序是分段在内存中存放的，因此需要额外的空间记录每个段的存放位置和占用大小，这就引出了段表，这里的段表又被称为LDT表，每个进程都对应一个LDT表:
01 TensorFlow配置项的文档位于这里 TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下： run_config = tf.ConfigProto() sess = tf.Session(config=run_config) 02 ConfigProto类配置项 对于ConfigProto类具体有如下可配置的部分。 map<string, int32> device_count：设备的数量映射。key为设备的名称（比如”CPU”或者”GPU”），而value为该类型设备的数
如果采用可变分区进行管理，我们需要使用空闲分区表或者空闲分区链表的方式来记录当前内存中各个空闲分区块。
连续分配方式，是指为一个用户程序分配一个连续的内存空间。它主要包括单一连续分配、固定分区分配和动态分区分配。
程序是代码和数据的集合，进程是运行着的程序；操作系统需要为进程分配内存；进程运行完毕需要释放内存；内存管理就是内存的分配和释放；
所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
K邻近算法的缺点是你需要坚持整个训练数据集。学习向量量化算法（或简称LVQ）是一种人工神经网络算法，允许您选择要挂起的训练实例数量，并准确了解这些实例应该是什么样子。
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首次适应算法 每次从低地址开始查找,找到第一个能满足大小的空闲分区,顺序查找空闲分区链或者空闲分区表
程序员按照分段系统的地址结构将地址分为段号与段内位移量，地址变换机构将段内位移量分解为页号和页内位移量。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李诗萌 中国科学院提出了一种深度离散哈希算法（discrete hashing algorithm），该算法认为学习到的二值编码应该也可以用于分类。实验结果表明该
Hadoop分布式文件系统（HDFS）将文件分成多个块存在不同的Ｄatanode中，每个Ｄatanode里的文件块都会有副本存在其他的Datanode中。当某个文件块丢失了，可以使用其副本替代，从而不会导致整个文件的损坏。
随着国内计算创新模式兴起、产业信息化提升、新一代信息技术发展，高性能计算的应用场景及需求越来越多。高性能计算时代的到来也逐渐成为高校当中实验科学研究和理论研究之外的另一类科学研究的有力手段。高等院校作为国家科学研究重要的组成部分，其科研能力的进步也代表着一个国家的整体科研能力提升。
本文以Ames住房数据集为例，对数据进行聚类，并构建回归模型。 摘要 本文将根据41个描述性分类特征的维度，运用无监督主成分分析(PCA)和层次聚类方法对观测进行分组。将数据聚类可以更好地用简单的多元
Pedro Domingos是华盛顿大学计算机科学与工程学教授，也是国际机器学习协会的联合创始人之一。他曾在IST Lisbon获得电子工程和计算科学的硕士学位，在加州大学Irvine分校获得信息与计算科学博士学位。而后在IST作为助理教授工作了两年，于1999年加入华盛顿大学。他还是SIGKDD创新奖获得者（数据科学领域中最高奖项），也是AAAI Fellow之一。雷锋网注：本文是Pedro Domingos在Google所作的机器学习演讲内容整理。 让我们首先从一个简单的问题开始，知识到底是从哪
-免费加入AI技术专家社群>> 智能感知与计算研究中心李琦博士提出了一种深度离散哈希算法（discrete hashing algorithm），该算法认为学习到的二值编码应该也可以用于分类。实验结果表明该方法在基准数据集上的表现要好过目前最好的哈希方法，该成果已被 NIPS 2017接收，以下是相关成果介绍： 图 1 深度离散哈希编码示意图 📷 由于网络上的图像和视频数据的快速增长，哈希算法（Hashing）在近几年间引起了极大的关注。由于其较低的计算成本和较高的存储效率，是图像搜索和视频搜索中最常使用的
为了更高效的利用处理器和IO设备，需要在内存中运行更多的进程；同时使程序开发时不受内存大小的影响，而解决这两个问题的方法是使用虚拟内存技术。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
包括程序装入等概念、交换技术、连续分配管理方式和非连续分配管理方式（分页、分段、段页式）。
说明： 在左边的单处理器系统中，如果一个进程想要运行，那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。 而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行，这里要解决的问题就是，如何将进程地址空间合理的装载到物理内存中，如何合理的分配使用内存，使得每个进程能正确执行。
本月初 AI 研习社报道，Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
对拓扑数据分析（TDA）不熟悉的人，经常会问及一些类似的问题：“机器学习和TDA两者之间的区别？”，这种问题的确难以回答，部分原因在于你眼中的机器学习（ML）是什么。 下面是维基百科关于机器学习的说明： 机器学习研究算法学习和构造，能从数据中进行学习并做出预测。这种算法通过从输入实例中建立模型，目的是根据数据做出预测或决策，而不是严格地遵循静态程序指令。 大多数人可能会认为TDA是机器学习的一种形式，但我觉得，在这些领域工作的人可能都不会赞成这一说法。 机器学习的具体实例比任何一个TDA的例子更像机器学习。
AI科技评论按：本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2736277.2741093
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。
邻近算法又叫做K临近算法或者KNN(K-NearestNeighbor)，是机器学习中非常重要的一个算法，but它简单得一塌糊涂，其核心思想就是样本的类别由距离其最近的K个邻居投票来决定。现在假设我们已经有一个已经标记好的数据集，也就是说我们已经知道了数据集中每个样本所属于的类别。这个时候我们拥有一个未标记的数据样本，我们的任务是预测出来这个数据样本所属于的类别。显然邻近算法是属于监督学习(Supervised Learning)的一种，它的原理是计算这个待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取其距离最近的k个样本，那么待标记的数据样本所属于的类别，就由这距离最近的k个样本投票产生。在这个过程中，有一个动作是标记数据集，这一点在企业中一般是有专门人来负责标记数据的。
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