在Linux系统中，fork()是一个非常重要的系统调用，它的作用是创建一个新的进程。具体来说，fork()函数会在当前进程的地址空间中复制一份子进程，并且这个子进程几乎完全与父进程相同，包括进程代码、数据、堆栈以及打开的文件描述符等。因此，父进程和子进程之间的关系可以看作是一个“克隆”关系。
通用操作系统，通常都会开启mmu来支持虚拟内存管理，而页表管理是在虚拟内存管理中尤为重要，本文主要以回答几个页表管理中关键性问题来解析Linux内核页表管理，看一看页表管理中那些鲜为人知的秘密。
这个项目有很多 key/value 数据（约 100 GB）需要使用，使用时基本是只读的，偶尔更新时才会批量导入，且可以忍受短暂的停机导入。我一想 TiKV 和 Pika 等很多 key/value 数据库都选用了 RocksDB，应该是比较靠谱的，于是就选它了。
emmm这似曾相识的页面,这熟悉的音量,唯一变化的就是音乐变成了O泡果奶的魔性洗脑广告。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) 近日微软为了扩展内核支持，为 Linux 内核提供了一系列的补丁，其中一个值得注意的地方是微软为 Linux 带来了运行嵌套监控程序（Hyper-V）或嵌套虚拟化的功能。 这组补丁是由微软的 Linux 高级工程师 Jinank Jain 在本周三发出的，补丁说明如下： 该系列补丁计划增加对运行嵌套式微软 Hypervisor（虚拟机监控程序） 的支持。在嵌套微软 Hypervisor 的情况下，有一些特权的 hypercalls 需要走 L0 H
在列表复制这个问题，看似简单的复制却有着许多的学问，尤其是对新手来说，理所当然的事情却并不如意，比如列表的赋值、复制、浅拷贝、深拷贝等绕口的名词到底有什么区别和作用呢？
本文实例为大家分享了python实现四人制扑克牌游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下
基于 LSM-Tree 的存储系统越来越常见了，如 RocksDB、LevelDB。LSM-Tree 能将离散的随机写请求都转换成批量的顺序写请求（WAL + Compaction），以此提高写性能。但也带来了一些问题：
安装ansible批量管理系统。（没有的话，ssh远程命令循环也可以） 在常用的数据库里面新建一张表，用你要收集的信息作为列名，提供可以用shell插入. 批量安装所需工具包，smartmontoo
引言：都知道java的源文件最后会被编译成class文件，class文件的内容是字节码。为什么java要编译成字节码呐？我觉得最主要的原因是Java想要做到的跨平台。只要有虚拟机，在任何平台的表现都一样的，屏蔽了系统层的不同，并且不像C，C++ 等语言编译成和平台相关的机器码。同时也给其他的语言提供了在虚拟机运行的机会，只要是符合规范的class文件，不管是什么语言编译出来的都可以。比如scala，kotlin等等。
在机器学习中，当模型过于复杂时，为了防止产生过拟合的现象，最常用的方法时采用正则化，如L1正则和L2正则.
监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，而规则化参数是防止模型过分拟合训练数据，但训练误差小并不是最终目标，最终目标是希望模型的测试误差小，也就是能准确的预测新的样本。所以需要保证模型“简单”的基础上最小化训练误差，这样得到的参数才具有好的泛化性能(也就是测试误差也小)，而模型“简单”就是通过规则函数来实现的。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： （正则化代价函数）=（经验代价函数）+（正则化参数）X（正则化项） 第一项是衡量模型预测与实际的
本文介绍了如何使用MegaRAID卡进行磁盘阵列的配置和管理，包括创建、删除、初始化磁盘阵列，以及配置RAID5、RAID6、RAID10等磁盘阵列模式。同时，本文还介绍了如何查看和管理磁盘阵列的状态和属性，以及如何添加和删除热备盘。对于基于Linux和Windows的操作系统的配置方法也有所不同，本文以Linux操作系统为例进行介绍。
范数把一个向量映射为一个非负值的函数，我们可以将一个向量x，经范数后表示点距离原点的距离，那么L^p范数定义如下：
kotlin也写了很长一段时间了，香是真的很香这个东西。但是很多东西也是不求甚解，都是直接开始用，但是为什么我也不关心。举个栗子，就拿拓展函数来说。
基于ARMv8-A架构的处理器最大可以支持到48根地址线，也就是寻址2的48次方的虚拟地址空间，即虚拟地址空间范围为0x0000_0000_0000_0000～0x0000_FFFF_FFFF_FFFF，共256TB。
Kotlin是一门让人感到很舒服的语言，相比Java来说，它更加简洁，省去了琐琐碎碎的语法工作，同时了提供了类似Lambda,String template,Null Safe Operator等特性。让开发者用起来得心应手。
目前开发环境支持 Windows 和 Mac 操作系统 , 不支持 Linux ;
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第一篇《由快速排序到分治思想》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 快速排序是一种基于分治思想的排序算法 它主要分为以下几步 1、一个
监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，而规则化参数是防止模型过分拟合训练数据，但训练误差小并不是最终目标，最终目标是希望模型的测试误差小，也就是能准确的预测新的样本。所以需要保证模型“简单”的基础上最小化训练误差，这样得到的参数才具有好的泛化性能(也就是测试误差也小)，而模型“简单”就是通过规则函数来实现的。
在Python中，numpy 模块是需要自己安装的，在安装编程软件时，默认安装了pip，因此我们可以用pip命令来安装
这里我们首先实现一个感知器模型来实现下面的对应关系 [[0,0,1], ——- 0 [0,1,1], ——- 1 [1,0,1], ——- 0 [1,1,1]] ——- 1
JDK8中引入了@Contented，不过这个注解在sun包中，如下List-1
注：如果之后usb硬盘有换到别的usb口，esxi可能会一下无法识别到硬盘，需要将esxi重启一下即可。
在学习深度学习时,我们经常会听到AIC, BIC 还有l1, lasso 等regularization 的知识。 但是随之产生了一些问题,其中一个就是AIC，BIC和l1,l2的应用场景是不是相同或者有重叠的地方？ 首先先让我们思考两个问题 1）实现参数的稀疏有什么好处吗？ 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。 2）参数值越小
作者 | 凌敏 3 月 31 日，国产操作系统开源社区 OpenCloudOS 正式发布首个全自研社区 9.0 版本。OpenCloudOS 以打造从 L1 到 L3 全覆盖的操作系统发行版为特色，致力于研发自主可控的下一代云原生操作系统，并以社区为依托，建设操作系统开源生态。 发布会结束后，OpenCloudOS 社区 TOC 成员、腾讯操作系统负责人王佳，OpenCloudOS 社区副秘书长、腾讯开源专家耿航，红旗 OpenCloudOS 产品线研发经理杨科，中兴新支点操作系统产品部部长莫庆良，九州
https://leetcode-cn.com/problems/reorder-list/
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。
在学习深度学习时,我们经常会听到AIC, BIC 还有l1, lasso 等regularization 的知识。
程序翻译与程序解释 计算机执行的指令都是L0。 翻译过程生成新的L0程序，解释过程不生成新的L0程序 C/C+ +、Object-C、Go 解释过程由L0编写的解释器去解释L1程序 Python、
在 Kotlin 中当项目集成第三方 SDK 的时候，如果需要为其中某个类新增方法来可以通过 className.methodName(){}, 即 类名.方法名 的形式来扩展函数，那么同样和 Java 一样是 JVM 语言的 Kt 为什么就可以实现这种功能呢，以下为一个例子，借助它来详细探讨一下实现原理及细节。
随着云服务基础架构以及微服务技术的日益成熟，很多大型系统能够分解为根据应用 workload 需求的多个子系统，再通过网络交互组装在一起协同工作。 Nova-LSM，一个将基于LSM-Tree的分布式KV 存储系统分解为使用RDMA进行通信的组件的工作。这些组件将存储与处理分开，使处理组件能够共享存储带宽和空间。处理组件将文件块 (SSTable) 分散到任意数量的存储组件中，并通过一定机制平衡它们之间的负载，在运行时动态构建范围以并行化压缩并提高性能。Nova-LSM 具有很好的可伸缩性，在一些场景下性
只要是写Java的，String肯定是经常用的，比如下面这样的代码(可能我们都写烂了)
原文链接 https://juejin.cn/post/7291931828029358118
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍L1,L2正则项，引入Lp范数新概念，提出L0正则项。为了利用L1,L2正则项各自优点，提出了弹性网。实际进行模型正则化时，优先使用岭回归，如果特征数量非常多，选择弹性网。
其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么。
先前在做OB存储引擎这块学习的时候，对 OceanBase 的分层转储和 SSTable 这块有些细节就懵懵的，比如L0层的 mini SSTable 的每次生成是否就计入转储次数，L0层到L1层转储的时机以及和 minor_compact_trigger 之间的关系等。 今天就这部分内容做个更细致的探究，试图更深入的理解 OceanBase 的分层转储。
zfs试验环境 $ uname -a Linux CentOS8-Dev 4.18.0-348.2.1.el8_5.x86_64 #1 SMP Tue Nov 16 14:42:35 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ zfs --version zfs-2.1.99-530_g269b5dadc zfs-kmod-2.1.99-530_g269b5dadc zfs中核心概念 vdevs(virtial devices)：zfs的pool是由一组vdevs组
使用较为高级的计算机语言L1进行程序逻辑描述， 需要生成较为低级的计算机语言L0使计算机实际执行。生成的这个过程就叫做程序翻译。从L1生成L0的程序就叫做编译器。
来源：机器学习方法那些事、极市平台本文约2800字，建议阅读9分钟本文为你带来正则化概念及其方法的概述。 导读 本文先对正则化的相关概念进行解释作为基础，后对正则化的方法进行了总结，帮助大家更加清晰的了解正则化方法。 阅读目录 LP范数 L1范数 L2范数 L1范数和L2范数的区别 Dropout Batch Normalization 归一化、标准化 & 正则化 Reference 在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太
在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。
来源：深度学习基础与进阶、极市平台本文约2700字，建议阅读6分钟本文对几种常用的防止模型过拟合的方法进行了详细的汇总和讲解。 其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？ LP范数 范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离，而距离的定义很抽象，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。 LP范数不是一个范
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | Poll 来自 | PaperWeekly 在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛，其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的 L1 范数和 L2 范数，在汇总之前，我们先看下 LP 范数是什么。 LP范数 范数简
向量的1范数即：向量的各个元素的绝对值之和，上述向量a的1范数结果就是：29，MATLAB代码实现为：norm（a，1）；
其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？
关于基追踪（BP），在压缩感知重构中我们所待求解的问题是L0范数问题，因为L1范数与L0范数等价，所以将L0范数转换为L1范数问题来求解，基追踪是将L1范数问题转为成为线性规划问题来进行求解，博主还提到了基追踪降噪问题，是转换为二次规划问题来进行求解的，但是这类凸优化问题计算复杂度高，重构时间长，所以目前还是以贪婪算法为学习重点，附出博客以参考： [1] 彬彬有礼. 压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP),http://blog.csdn.net/jbb0523/article/de
题意 题目链接 Sol ODT板子题。 操作1直接拆区间就行。 #include<bits/stdc++.h> #define fi first #define se second const int MAXN = 2e5 + 10; using namespace std; inline int read() { char c = getchar(); int x = 0, f = 1; while(c < '0' || c > '9') {if(c == '-') f = -1; c
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