LRU（Least Recently Used）算法是一种缓存淘汰算法，常用于缓存系统中，通过保留最近使用的数据而淘汰最久未使用的数据，以提高缓存的命中率。LRU算法的核心思想是基于时间局部性原理：最近访问的数据在未来会被再次访问。
① 判断置换算法好坏的标准： 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页，
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略，原理不难，但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧，需要对数据结构进行层层抽象和拆解，本文 labuladong 就给你写一手漂亮的代码。
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略，原理不难，但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧，需要对数据结构进行层层抽象和拆解，本文就带你写一手漂亮的代码。
系统的内存并不是无限大，操作系统会为每个程序分配内存，当访问的地址块不在内存中，就要从外存（即硬盘，U盘等）调入，这就是所说的缺页异常。
算了吃啥午餐啊，我直接放大招，把我自己整理的所有操作系统八股文一次性放出来给大家好了！
排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种排序算法。 下面这个表
上周参加一个云原生 DevOps 开发的面试，第一轮面试问一些技能、项目相关问题，最后留了 20 分要求用 Golang 实现 LRU。
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考虑这样一种情况：刚刚从内存中换出到磁盘的页面马上又要被重新换入到内存中，刚刚从磁盘中换入到内存的页面马上就要被换出来。这种频繁的页面调度行为称为抖动。这是页面置换过程中一种最糟糕的情形。
在进程运行过程中，若其所要访问的页面不在内存而需把它们调入内存，但内存中已无空闲空间时，为了保证该进程能正常运行， 系统必须从内存中调出一页程序或数据到磁盘的对换区中。但应将哪个页面调出，需根据一定的算法来实现。 常见的页面置换算法有： 1. 最佳置换算法（Optimal） 从内存中移除永远都不再需要的页面或者说是未来最长时间内不再被访问的页面，如果这样的页面存在，则选择最长时间不需要访问的页面。采用最佳置换算法，可以保证较低的页面更新频率。从理论上讲，由于无法预知哪一个页面是未来最长时间内不再
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。
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在面试题中可能会遇到排序算法，毕竟作为程序员内功心法，熟练掌握排序算法是很重要的，本文总结了八大经典排序算法的 Python 实现。排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
如今，深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容，入门门槛高是事实。 虽然市面上有着很多优秀的AI著作，但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。作为一个科技小编，其实我清楚我的问题出在哪里。就像学游泳，只学理论而不下水，永远学不会。 只懂原理而不进行编程训练，那永远也别想学会强化学习算法！ 淦！道理说的头头是道，可如何动手，去哪动手？ 问题就出在这里。市面上大部分强化学习资料的重心用在了描述算法原理上，
公司出了一些自我评测的PHP题目，其中好多题目在面试的时候都会碰到，大家可以看看学习学习。
页面置换算法是在当进程运行过程中，若其要访问的页面不在内存且内存已满时，要决定将哪个页面换出的算法。常见的页面置换算法包括最佳置换、先进先出置换、最近最久未使用置换和Clock置换等。本次的实验实现的算法包括最佳置换算法（OPT）、先进先出置换算法（FIFO）和最近最久未使用算法（LRU）。
文章目录 知识总览 1. 最佳置换算法（OPT) 2. 先进先出置换算法（FIFO) 3. 最近最久未使用置换算法（LRU) 4. 时钟置换算法（CLOCK) 5. 改进型的时钟置换算法 知识回顾与
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。
通过请求页式存储管理中页面置换算法模拟程序，了解虚拟存储技术的特点，掌握请求页式存储管理的页面置换算法。
这里作者就先实现了两种置换方法 第一种就是先进先出算法 第二种就是最久未使用算法 首先看到先进先出，我们最容易想到的就是队列了，所以实现起来比较简单 第二个就是最久未使用，这里面的难点就是在如何判断哪个页号是最久未使用的那个，以及每次不管页号是否在内存中，都需要进行的操作。这里作者就不讲解了， 下面的源代码中会详细讲解。
操作系统的虚拟内存管理，是内存管理中逻辑扩充内存的一个重点，必须掌握其原理和经典的页面置换算法。
最近有个小伙伴跟我诉苦，说他没面到LRU，他说他很久前知道有被问过LRU的但是心想自己应该不会遇到，所以暂时就没准备。
就是⼀种缓存淘汰策略。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除⼀些内容，给新内容腾位置。但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么⽤的缓存，⽽把有⽤的数据继续留在缓存⾥，⽅便之后继续使⽤。LRU 缓存淘汰算法就是⼀种常⽤策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是淘汰掉最近最久未使用的缓存。
在《Redis 数据缓存满了怎么办？》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。
不知道屏幕前的朋友们，有没有和我一样，觉得LRU算法原理很容易理解，实现起来却很复杂。
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这
First Input First Output的缩写，先入先出队列，这是一种传统的按序执行方法，先进入的指令先完成并引退，跟着才执行第二条指令。FIFO（First Input First Output），即先进先出队列。在超市购物之后会提着我们满满的购物车来到收银台排在结账队伍的最后，眼睁睁地看着前面的客户一个个离开。这就是一种先进先出机制，先排队的客户先行结账离开。
而Cache的容量有限，那如果cache满了怎么办？ 当Cache的容量用完后，而又有新的内容需要添加进来时， 就需要挑选并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。 那应该选取那一部分的内容和新内容进行替换呢？这就涉及到cache的替换算法，而LRU Cache就是cache替换算法中的一种！ LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实，LRU译成最久未使用会更形象， 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
<keep-alive>是vue源码中实现的一个组件， 我们可以从源码入手进行分析，基于vue 2.6.11 版本, 源码位置src/core/components/keep-alive.js[2]
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 回顾 五天过去了，8个主要排序算法的思想和原理图解都已经推送完了，在这些推送中，我们详细分析讨论了 各种排序算法的时间、空间复杂度； 算法的稳定性； 算法的优化改进 算法的应用场景 如果您想了解或者进一步熟悉下这些算法原理，请参考之前五天的推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
上篇博客作者只介绍了两种算法 下面作者介绍另外两种算法 第一种就是最佳置换算法，这种算法只在理论成立，但是在实际操作中是无法进行操作的，他的理念就是，每次置换的时候是置换出将来最晚使用的页号，所以可以达到最大程度上的节约置换的操作 第二种就是最少使用算法，主要是通过计数每个页号在一定时间内出现的次数，然后置换出出现次数最少的那一个页号，也就相当于是出现频率的意思，这种算法要记得和最近最久未使用算法进行区别,最久未使用算法的意思是，每次置换出队列中没有被使用的时间最长的元素，这里强调的是时间的最长 详细的可以看下面的源代码：
LRU 最近最少使用，是一种常见的淘汰（置换）算法，选择最近最久未使用的予以淘汰。常用于内存管理。
Redis缓存作为提高系统性能最好的方式相信大家对其一定不陌生，各位作为秃头老码农不仅需要掌握Redis的基础用法还得了解Redis的相关原理，比如Redis过期策略和内存淘汰机制。
在程序运行中，在不同时刻把同一个存储区分配给不同程序段和数据段，实现存储区共享。适用于连续存储（单一连续区分配，分区）
该算法从起点开始，采用贪心法策略，每次遍历到起点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点， 直到扩展到终点为止。
为了使不同计算机厂家生产的计算机能够相互通信，以便在更大的范围内建立计算机网络，国际标准化组织（ISO）在1978年提出了“开放系统互联参考模型”，即著名的OSI/RM模型（Open System Interconnection/Reference Model）。它将计算机网络体系结构的通信协议划分为七层，自下而上依次为：物理层（Physics Layer）、数据链路层（Data Link Layer）、网络层（Network Layer）、传输层（Transport Layer）、会话层（Session Layer）、表示层（Presentation Layer）、应用层（Application Layer）。其中第四层完成数据传送服务，上面三层面向用户。
leetCode（https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/）
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。
1. 课程名称：计算机图形学 2. 实验目的和要求： 目的：理解、掌握区域填充算法原理。 要求：读懂示范代码并对其改进。 3. 实验题目：区域四连通填充算法 4. 实验过程： （1） 复习区域填充算法原理； （2） 根据算法原理，读懂示范代码； （3） 尝试在示范代码的基础上，实现扫描线填充算法。 5. 实验结果 6. 实验分析 试比较扫描线填充算法与简单种子填充算法。 7. 附示范代码 /Files/opengl/区域四邻接点填充算法.rar
有了之前的铺垫和理论，本文就用一些现实中的实际数据进行一些具体的算法的应用。数据为网络访问日志文件，主要选择了单位时间内的访问请求次数与单位访问中的动作数作为二维特征，并且便于可视化的显示，下面分别进
缺页中断（英语：Page fault，又名硬错误、硬中断、分页错误、寻页缺失、缺页中断、页故障等）指的是当软件试图访问已映射在虚拟地址空间中，但是目前并未被加载在物理内存中的一个分页时，由中央处理器的内存管理单元所发出的中断。
1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题
1.轮叫调度（Round Robin） 调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。大锅饭调度：rr - 纯轮询方式，比较垃圾。把每项请求按顺序在真正服务器中分派
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