在现在的生活，生产，研究等领域，Linux已经无所不在，从我们使用的手机，车载设备，到服务器，桌面电脑等，Linux已经成为这个世界方方面面的基石。尤其对于参与技术有关工作的你学习Linux是必须的，那么，该如何有效的学习呢？Linux从诞生至今，已经是一个非常庞大且复杂的系统，下图是Linux系统代码行数的统计（参考linuxcounter）：
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
《深度探索linux操作系统：系统构建和原理解析》是探索linux操作系统原理的里程碑之作，在众多的同类书中独树一帜。它颠覆和摒弃了传统的从阅读linux内核源代码着手学习linux操作系统原理的方式，而是基于实践，以从零开始构建一个完整的linux操作系统的过程为依托，指引读者在实践中去探索操作系统的本质。这种方式的妙处在于，让读者先从宏观上全面认清一个完整的操作系统中都包含哪些组件，各个组件的作用，以及各个组件间的关系，从微观上深入理解系统各个组件的原理，帮助读者达到事半功倍的学习效果，这是作者潜心研究linux操作系统10几年的心得和经验，能避免后来者在学习中再走弯路。此外，本书还对编译链接技术（尤其是动态加载和链接技术）和图形系统进行了原理性的探讨，这部分内容非常珍贵。
一．前言 由于OpenStack Neutron项目本身的高度复杂性和抽象性，加之作为一名初学者，其理解能力有限。因此这里，阐述的仅是凤毛麟角而已，其目的是帮助、引导和我一样对Neutron又敬又畏的朋友们！如果本文中出现纰漏和错误，恳请指正。接受教育，本身也是一种学习。 在这里，需要指出的是，本文仅从宏观角度而言，起一个引导、抛砖引玉的作用。 ——即实现Neutron的整体原理是什么。 二．Neutron架构 Neutron项目共由约1千多个文件构成（k版）。 # tree -l 1 neutron/ 3
一．前言 由于OpenStack Neutron项目本身的高度复杂性和抽象性，加之我仅作为一名初学者，其理解能力有限。因此这里，阐述的仅是凤毛麟角而已，其目的是帮助、引导和我一样对Neutron又敬又畏的朋友们！如果本文中出现纰漏和错误，恳请指正。接受教育，本身也是一种学习。 📷 在这里，需要指出的是，本文仅从宏观角度而言，起一个引导、抛砖引玉的作用。 ——即实现Neutron的整体原理是什么。 好了，下面让我们一起踏上Neutron这条不归之路吧！ 二．Neutron架构 Neu
Unix/Linux的体系架构 📷 如上图所示，从宏观上来看，Linux操作系统的体系架构分为用户态和内核态（或者用户空间和内核）。内核从本质上看是一种软件——控制计算机的硬件资源，并提供上层应用程序运行的环境。 用户态即上层应用程序的活动空间，应用程序的执行必须依托于内核提供的资源，包括CPU资源、存储资源、I/O资源等。为了使上层应用能够访问到这些资源，内核必须为上层应用提供访问的接口：即系统调用。 系统调用是操作系统的最小功能单位，这些系统调用根据不同的应用场景可以进行扩展和裁剪，现在各种版本的Uni
前言 网络虚拟化相对计算、存储虚拟化来说是比较抽象的，以我们在学校书本上学的那点网络知识来理解网络虚拟化可能是不够的。 在我们的印象中，网络就是由各种网络设备（如交换机、路由器）相连组成的一个网状结构，世界上的任何两个人都可以通过网络建立起连接。 带着这样一种思路去理解网络虚拟化可能会感觉云里雾里——这样一个庞大的网络如何实现虚拟化？ 其实，网络虚拟化更多关注的是数据中心网络、主机网络这样比较「细粒度」的网络，所谓细粒度，是相对来说的，是深入到某一台物理主机之上的网络结构来谈的。 如果把传统的网络看作「宏观
一、 Unix/Linux的体系架构 如上图所示，从宏观上来看，Linux操作系统的体系架构分为用户态和内核态（或者用户空间和内核）。内核从本质上看是一种软件——控制计算机的硬件资源，并提供上层应
脚本编程几乎在每一个平台上都存在，这是因为利用脚本常常会简化、加快很多批量处理的工作，它能实现很多传统编程语言的功能，但是对编写者却不需要关心什么编译器、解释器之类的东西，各个平台一定带有这玩意儿，因为系统本身就使用了很多脚本来完成启动、初始化等功能。一般的脚本语言的执行只同具体的解释执行器有关，所以只要系统上有相应语言的解释程序就可以做到跨平台。 所有的脚本都有如下特性：语法、结构、学习和使用都很简单。不需要编译，一边解释一边执行。重开发快捷而不是效率。目前的脚本有好几十种，常见的也有十几种，遍布各个
今年2月，韩国政府正式起草战略，计划要全面采用基于Linux的开源操作系统Open OS来取代Windows 7。5月德国慕尼黑又一次抛弃了 Windows，举市“迁向” Linux，拥抱开源。此外，也有传俄罗斯亦有意淘汰Windows让Linux上位，就是为了保护自己的信息安全。
python-office自动化办公这个开源项目是2022.5.13号上线，至今1个多月的时间分别在GitHub获得了150+ star，在Gitee获得了250+ star。
如上图所示，从宏观上来看，Linux操作系统的体系架构分为用户态和内核态（或者用户空间和内核）。内核从本质上看是一种软件——控制计算机的硬件资源，并提供上层应用程序运行的环境。用户态即上层应用程序的活动空间，应用程序的执行必须依托于内核提供的资源，包括CPU资源、存储资源、I/O资源等。为了使上层应用能够访问到这些资源，内核必须为上层应用提供访问的接口：即系统调用。
1、金山文档在线py脚本编辑器克服了python环境安装部署的难题。自己要搞1周吧
本科学管理，被诸如《市场营销学》这类课程的作业搞得焦头烂额时，就会羡慕学计算机（或更广一点如「工科」）的同学：工程问题，有绝对的标准与尺度；不像这种经管的作业，没有明确的基准，辛苦写好的作业到底能得多少分，怕是只有老师的心情说的算。
进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。
本文首先从宏观上概述了数据包发送的流程，接着分析了协议层注册进内核以及被socket的过程，最后介绍了通过 socket 发送网络数据的过程。
TeamTalk是蘑菇街开源的一款企业内部用的即时通讯软件（Enterprise IM），类似腾讯的RTX。网上也有很多的介绍，我这里也有写几遍关于这款产品的“流水账”，一方面对自己这段时间的阅读其代码做个总结，尽量做个既能宏观上从全局来介绍，又不缺少很多有价值的微观细节，另一方面如果对于作为读者的您有些许帮助，那就善莫大焉了。 项目地址github：https://github.com/baloonwj/TeamTalk 如果您打不开github，请移步至百度网盘下载：http:/
前言 在高性能网络模型下，使用polling模式，依然遇到了长尾20ms+的情况，远高于平均的1ms左右。怀疑是调度的延迟导致的。那么如何量化是不是内核的调度导致的呢？以及如何发现是什么原因导致的呢？ 分析 调度延迟 在前文《[Linux][kernel]sched delay和steal time的原理分析以及atop的监控改进》中分析过Linux中如何计算一个task的run delay：即一个task希望运行，但是得不到运行的时间统计，即run delay，也就是调度延迟。 那么问题来了，如果通过atop监控到某一个进程的run delay是2%，能说明那20ms的长尾延迟是因为调度延迟导致的吗？答案是不能。我们看下面的两种情况： 1，例如说，Run 19ms, Delay 1ms,Run 19ms, Delay 1ms,Run 19ms, Delay 1ms。在这个模型下，统计出来的run delay是2%。 2，另外一种模型下，例如 Run 980ms, Delay 20ms, Run 980ms, Delay 20ms，这个模型下，就会遇到20ms+的长尾延迟。 所以atop可以统计出来宏观的run delay延迟占比，但是不能统计出来具体的调度延迟极端情况。 runqslower工具 在bcc中提供了runqslower工具，可以通过参数控制，打印出来哪些进程的调度延迟超过了特定的阈值，例如希望知道哪些进程的run delay超过10ms，可以使用这样的命令：
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。
读者朋友们大家好，今天和大家分享的是Linux中的线程。线程有时也称为轻量级进程，是执行程序流的最小单元。
版权声明：本文为作者原创，如需转载请通知本人，并标明出处和作者。擅自转载的，保留追究其侵权的权利。golang群：570992072。qq 29185807 个人公众号：月牙寂道长 公众号微信号yueyajidaozhang https://blog.csdn.net/screscent/article/details/84998056
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑，当我在微博上发了这个贴以后，我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案，所以，我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
各位朋友，这次想跟大家分享一下Go调度器源码阅读相关的知识和经验，网络上已经有很多剖析源码的好文章，所以这篇文章不是又一篇源码剖析文章，注重的不是源码分析分享，而是带给大家一些学习经验，希望大家能更好的阅读和掌握Go调度器的实现。
改变思维方式是人类最难的，认知的过程也是复杂多变的。宏观理论与微观理论带来了人类思想与思维的大变革，提升了人类认知科学的发展。无论是科学还是经济这两大理论都帮助了人类更好的探索未知。
机器之心编译 编辑：shanshan 加入 Linux 基金会后，PyTorch 不会有大的改变。 PyTorch 有了新家！ 当地时间 9 月 12 日，PyTorch 和 Linux 基金会双双在自家的官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会的消息。 PyTorch 最初由 Meta 的 AI 团队孵化，在以社区为中心的管理之下，PyTorch 现已发展成为一个由贡献者和用户组成的庞大社区。截至 2022 年 8 月，PyTorch 是世界上与 Linux 内核和 Kubernetes
提到社交网络分析，推荐系统、风控模型这些名词，相信你并不陌生，社交网络分析无非是 Pandas+Matplotlib，推荐系统大概率是余弦相似性、协同过滤，风控则被LR（逻辑回归）、XGBoost这些成熟的模型占据。
时间序列预测的应用非常的广泛，像股票预测、销量预测、贷款预测等等，在生产生活中发挥着极大的价值。现有的模型，比如ARIMA，Prophet，状态空间模型或者神经网络模型等，主要是对单条时间序列进行建模分析。然而，在很多真实场景中，需要预测的时序变脸常常是描述具体结果的“宏观变量”，例如沪深指数大盘走势，电商平台GMV等，这些宏观变量的变化通通都受其下层微观因素变化所决定，单单对宏观时间序列建模往往得不到很好的效果。
本文介绍了Linux系统上FUSE文件系统的实现原理、基本概念以及FUSE在文件系统中的具体应用。通过FUSE，用户可以自定义文件系统，实现不同文件系统类型，如ext4、xfs等。FUSE在文件系统方面有着广泛的应用，包括文件系统开发、文件系统修复、文件系统压缩、文件系统加密等。
Inside look at modern web browser 是介绍浏览器实现原理的系列文章，共 4 篇，本次精读介绍第一篇。
据机器之心了解，这是腾讯 AI Lab 与王者荣耀共同探索的研究项目——策略协作型 AI「绝悟」首次露面，并于昨天在KPL秋季决赛接受前职业 KPL 选手辰鬼、零度和职业解说白乐、九天和立人组成的人类战队（平均水平超过 99% 玩家）的水平测试。最终 AI 战队获得胜利。这是继围棋 AI「绝艺」后，腾讯 AI 在深度学习与强化学习领域的又一项前沿研究。
有很多关于Linux的书籍，博客。大多数都会比较“粗暴“的将一大堆的命令塞给读者，从而使很多.NET程序员望而却步。未入其门就路过了。 所以我设想用一种更为平滑的学习方式， 就是在学习命令时，先用纯语言来介绍Linux背景和动机。 就如同所有的的网络游戏都要先介绍游戏的历史观，然后再介绍游戏的操作。 大多数初学者在刚刚接触Linux都会有非常陌生的感觉。往往会有一些疑惑和问题。而我们就沿着这些问题，从远及近，从宏观到微观来理解Linux的简洁和美丽。 问题1: Winows有注册表，为什么Linux没有注
程序在没有流程控制的前提下，代码都是从上而下逐行依次执行的。基于这样的机制，如果我们使用程序来实现边打游戏，边听音乐的需求时，就会很困难；因为按照执行顺序，只能从上往下依次执行；同一时刻，只能执行听音乐和打游戏的其中之一。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 DeepMind 与暴雪共同发起的星际争霸 2 人工智能研究看起来遭遇了很大挑战。目前的人工智能还难以在完整对战中击败简单级别的游戏内建电脑玩家。不过，两家公司 8 月份共同推出的人工智能研究环境 SC2LE 为后续研究提供了可利用的平台。中国科学院自动化研究所的研究人员最近针对宏观运营任务提出了全新数据集 MSC，试图推动研究社区继续前进。值得一提的是，中科院自动化所的团队 10 月 8 日刚刚在星际争霸 AI 竞赛 AIIDE 2017 上取得第四名
指分配给用户的内存空间中未被使用的部分。例如进程需要使用3K bytes物理内存，于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存，但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes，所以分配的是4Kbytes内存，那么其中1K bytes未被使用的内存就是内存内碎片。
游戏AI的下一个挑战主要在实时策略游戏领域（RTS，Real Time Strategy）。RTS提供了部分可观测的游戏环境，智能体之间在一非常大的行动空间中互动，这个空间比围棋的大很多。掌握RTS游戏需要同时具有强大的宏观策略和微观操作。
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之前我们一直敲得命令和口口声声说的shell到底是什么呢？命令行提示符和输入的指令并且可以执行都是通过命令行解释器来实现的，那么命令行解释器就是我们常说的shell，具体我们看下面！
楼主语言是python+c ，专业是通信工程、985硕 初始找工作倾向于python后台，但一直没得及自己独立开发项目，所以没底气。面经按照面试的时间顺序写的。隔得比较久所以好多忘记了 1.老虎证券 python后台（一面挂） 毫无准备去面的，面试前先现场笔试 问的问题：cookie 和session 、迭代器和生成器、元类、http协议，三次握手 隔了一个多月了问题忘的差不多了，能想起来的就这几个。后面再看感觉问的都是基础抄简单的那种，但是当时依然不会。 2.百度 测开 （二面挂） 一面： 手写算法：
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 文案创意：某机构量化人的朋友圈 小区被封的周末是弯道超车的好机会： 早上 7:00-7:30——赖床 7:30-8:00——洗漱吃饭 8:00-8:01——复习数据结构基础 8:01-8:02——学习优化器模型 8:02
有很多关于Linux的书籍，博客。大多数都会比较“粗暴“的将一大堆的命令塞给读者，从而使很多.NET程序员望而却步。未入其门就路过了。
看到好些人在写更新缓存数据代码时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载到缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。
而在学习路线中也提到我们在了解正确的投资观和理财观后，我们就会学到微观宏观经济，这里小编准备先和大家了解一下关于宏观经济的知识。
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现在网上的学习资料是真的丰富，我上大学时除了图书馆借书看之外很难看到自己想看的知识，羡慕现在的大学生可以在网上搜到海量的学习资料，甚至可以去听清华北大等名校教授的课程，这对自己的职业发展是非常有好处的。 我记得刚毕业的时候做嵌入式linux开发，市面上只能看韦东山和宋宝华等老师的书籍，遇到不理解的知识也很难找到人一起讨论，更不要说现在微信群里小伙伴们的学习。 现在只要你想学习某方面的知识，除了各种网站，书籍外还有很多的公众号自媒体分享自己的学习与经验，文字不够还可以去B站看名校里的名师授课。总之，你要你想学
首先我们考虑一下，如果我们是浏览器或者 Node 的开发者，我们该如何使用 JavaScript 引擎。
日志在分析安全事件上很重要的一个参考依据，同样希望能够看到这篇文章的运维人员能重视起日志来。
19日，腾讯AI Lab团队在arXiv上发表文章，训练AI大战人类玩家，而此次所选择的游戏，正是火遍大江南北的手游——《王者荣耀》。
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