<Linux内核设计与实现>第四章学习笔记           ——进程调度 姓名:王玮怡  学号:20135116 一.多任务 1.多任务操作系统的含义 多任务操作系统就是能同时并发地交互执行多个进程的操作系统. 无论在单处理器或者多处理器机器上,多任务操作系统都能使多个进程处于堵塞或者睡眠状态,也就是说,实际上不被投入执行,直到工作确实就绪. 相反,这些进程利用内核阻塞自己,直到某一事件(键盘输入.网络数据.过一段时间等)发生. 2.多任务操作系统的分类 非抢占式多任务 抢占式多任务 3.…

                                                                    <Linux内核设计与实现>第四章学习笔记——进程调度 姓名:高艺桐  学号:20135109 一.多任务 1.多任务操作系统的含义 多任务操作系统就是能同时并发地交互执行多个进程的操作系统. 无论在单处理器或者多处理器机器上,多任务操作系统都能使多个进程处于堵塞或者睡眠状态,也就是说,实际上不被投入执行,直到工作确实就绪. 相反,这些进程利用内核阻塞自己,直…

Spring实战第四章学习笔记----面向切面的Spring 什么是面向切面的编程 我们把影响应用多处的功能描述为横切关注点.比如安全就是一个横切关注点,应用中许多方法都会涉及安全规则.而切面可以帮我们模块化横切关注点.而当我们要重用通用功能时,最常见的面向编程技术是继承或委托.但当整个应用都用相同的基类继承会导致整个对象体系脆弱,而委托会使调用变复杂.切面则提供了取代继承和委托的另一种方案.在使用面向切面编程时,我们仍然在一个地方定义通用功能,但是可以通过声明的方式定义这个功能要以何种方式在何…

决策树 前几天学习了<机器学习>的前三章,前三章介绍机器学习的基础知识,接下来,第四章到第十章介绍一些经典而常用的机器学习方法,这部分算是具体的应用篇,第四章介绍了一类机器学习方法——决策树. 3.1 基本流程 决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法.以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类,这个把样本分类的任务,可看作对“当前样本属于正类嘛?”这个问题的“决策”或“判定”过程.顾名思义,决策树,就是基于树结构来进行决策的.例如我们对一个…

第十四章:呈现数据 理解输入与输出 标准文件描述符 文件描述符 缩写 描述 0 STDIN 标准输入 1 STDOUT 标准输出 2 STDERR 标准错误 1.STDIN 代表标准输入.对于终端界面来说,标准输入是键盘 使用输入重定向符号(<)时,Linux会用重定向指定的文件来替换标准输入文件描述符 2.STDOUT 代表标准输出.对于终端界面来说,标准输出是屏幕 3.STDERR 代表标准错误输出.默认情况下,STDOUT文件描述符和STDERR文件描述符指向同样的地方,即显示器. 重定向…

这一章应该算是比价了理论的一章,我有些概率论基础,不过起初有些地方还是没看多大懂.其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的,就是之前在概率论课上提过的,不过有些模糊了,当时课上学得比较浅. Day2 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率(error rate)”,即错误率E=a/m,m个样本中a个错误,1-a/m称为“精度(accuracy)”,我们把学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差(error)”…

<机器学习>这本书算是很好的一本了解机器学习知识的一本入门书籍吧,是南京大学周志华老师所著的鸿篇大作,很早就听闻周老师大名了,算是国内机器学习领域少数的大牛了吧,刚好研究生做这个方向相关的内容,所以今天买了一本所谓的西瓜书,准备研读,光读书记性不好,边读边做笔记练习印象深刻,接下来我就把自己的学习过程按每章节的内容整理如下: Day1 第一章 绪论部分 本书作者周志华老师通过聊天的口吻开篇,以日常生活的小案例和场景,向读者介绍什么是机器学习,以及什么是学习算法.在这一章介绍了很多机器学习相关的…

C++多线程系统编程精要 学习多线程编程面临的最大思维方式的转变有两点: 当前线程可能被切换出去, 或者说被抢占(preempt)了; 多线程程序中事件的发生顺序不再有全局统一的先后关系; 当线程被切换出去回来继续执行下一条语句(指令)的时候, 全局数据(包括当前进程在操作系统内核中的状态)可能已经被其他线程修改了; 访问非法地址, 会产生段错误(segfualt); 在没有适当的同步的情况下, 多个CPU上运行的多个线程中的事件发生先后顺序是无法确定的; 在引入适当同步后, 事件之间才有了ha…

延迟构造 DelayedInit特质是为编译器提供的标记性的特质.整个构造器被包装成一个函数并传递给delayedInit方法. trait DelayedInit { def deayedInit(x : Unit) : Unit } 这个方法接受一个函数对象,函数对象里包含了全部的一般的构造器逻辑 trait App extends DelayedInit{ var x : Option[Function0[Unit]] = None override def delayedInit(con…

4.1 共享参数SharedPreferences SharedPreferences按照key-value对的方式把数据保存在配置文件中,该配置文件符合XML规范,文件路径是/data/data/应用包名/shared_prefs/文件名.xml,下面是一个共享参数的XML文件示例: <?xml verson=’1.0’ encoding=’utf-8’ standalone=’yes’?> <map> <string name=”name”>Mr Lee</s…

4.5 菜单Menu Android的菜单主要分两种,一种是选项菜单OptionMenu,通过按菜单键或点击事件触发,另一种是上下文菜单ContextMenu,通过长按事件触发.页面的布局文件放在res/layout目录下,菜单的布局文件存放在res/menu目录下. 1.选项菜单OptionMenu 弹出选项菜单的途径有3种: (1)按菜单键 (2)在代码中手动打开选项菜单,即调用openOptionsMenu方法 (3)按工具栏右侧的溢出菜单按钮 实现选项菜单的功能需要重写以下两种方法: o…

问题:怎么才能形象的理解堆栈空间? 1. 声明变量 使用 var 声明的变量会自动被添加到最接近的环境中.在函数内部,最接近的环境就是函数的局部 环境:在 with 语句中,最接近的环境是函数环境.如果初始化变量时没有使用 var 声明,该变量会自 动被添加到全局环境.如下所示: function add(num1, num2) { var sum = num1 + num2; return sum; } alert(sum); //由于 sum 不是有效的变量,因此会导致错误…

神经网络与机器学习第3版学习笔记 -初学者的笔记,记录花时间思考的各种疑惑 本文主要阐述该书在数学推导上一笔带过的地方.参考学习,在流畅理解书本内容的同时,还能温顾学过的数学知识,达到事半功倍的效果. 第一章 Rosenblatt感知器 1.第32页 1.1 为什么如果第n次迭代时的内积存在符号错误,第n+1次迭代内积的符号就会正确? 已知 $\eta \left( n \right) X^T\left( n \right) X\left( n \right) >\left| W^T\left(…

一.要解决的问题 问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格.(同样的问题还类似垃圾短信检测.工作日志质量分析等.) 处理思路:我们人工对现有会议记录进行评判,标记合格或不合格,通过对这些记录的学习形成模型,学习算法仍采用二元分类的快速决策树算法,和上一篇文章不同,这次输入的特征值不再是浮点数,而是中文文本.这里就要涉及到文本特征提取. 为什么要进行文本特征提取呢?因为文本是人类的语言,符号文字序列不能直接传递给算法.而…

一.准备样本 接上一篇文章提到的问题:根据一个人的身高.体重来判断一个人的身材是否很好.但我手上没有样本数据,只能伪造一批数据了,伪造的数据比较标准,用来学习还是蛮合适的. 下面是我用来伪造数据的代码: string Filename = "./figure_full.csv"; StreamWriter sw = new StreamWriter(Filename, false); sw.WriteLine("Height,Weight,Result"); Ran…

一.概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息. 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片,图片为灰度图片,分辨率为20*20 .train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记,如下: 二.源码 全部代码: namespace MulticlassCl…

<Linux内核设计与实现>第五章学习笔记 姓名:王玮怡  学号:20135116 一.与内核通信     在Linux中,系统调用是用户空间访问内核的唯一手段:除异常和陷入外,它们是内核的唯一合法入口. 二.API.POSIX.C库 1.API 一般情况下,应用程序通过在用户空间实现的应用编程接口(API)来编程,而不是直接通过系统调用. 2.POSIX 在Unix世界中,最流行的应用编程接口是基于POSIX标准的. 3.C库 C库实现了Unix系统的主要API,包括标准C库函数和系统调用接…

<Linux内核设计与实现>第一.二章学习笔记 姓名:王玮怡  学号:20135116 第一章 Linux内核简介 一.关于Unix ——一个支持抢占式多任务.多线程.虚拟内存.换页.动态链接和TCP/IP网络的现代化操作系统 1.主要发展过程   1969年,贝尔实验室的程序员们设计了一个文件系统原型,最终发展演化成了Unix 1971年,Unix被移植到PDP-11型机中 1973年,整个Unix系统使用C语言进行重写,为后来Unix系统的广泛移植铺平了道路 Unix第六版(V6)被贝尔实…

Spring实战第一章学习笔记 Java开发的简化 为了降低Java开发的复杂性,Spring采取了以下四种策略: 基于POJO的轻量级和最小侵入性编程: 通过依赖注入和面向接口实现松耦合: 基于切面和惯例进行声明式编程: 通过切面和模板减少样板式代码: 1. 激发POJO的潜能 POJO简单的Java对象,实际上就是普通JavaBean. Spring不会因为自身API而弄乱了你的应用代码,它不会让你实现Spring规范的接口或继承Spring规范的类,所以在Sora构建的类中,它的类没有使用…

一.问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片.已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记. 其中第0列是序号(不参与运算).1-64列是像素值.65列是结果. 我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类算法. 二.源码 先贴出全部代码: namespace MulticlassClassification_Mnist { class Program { static readonly string TrainDa…

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人…

一.概述 这次要解决的问题是输入一张照片,输出人物的颜值数据. 学习样本来源于华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间.其中包括男性.女性.中国人.外国人四个分类. SCUT-FBP5500_full.csv文件标记了每个图片人物的颜值打分数据.(我把分值一项乘以了20,变成了满分100分,不影响计算结果) 整个程序处理流程和前一篇图片分类的基本一致,唯一的区别,分类用的是多元分类算法,这次采用的是回归算法. 二.…

一.概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用,原始代码来源于:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片,对图片中的目标进行识别,输出结果在图片中通过红色框线标记出来.如下: YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种最先进的实时目标检测系统.官方网站:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 本文采用的是TinyYolo2模型,可以识别的目标类型包…

一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集,访问地址:https://www.kaggle.com/c/uci-wine-quality-dataset/data 该数据集,输入为一些葡萄酒的化学检测数据,比如酒精度等,输出为品酒师的打分,具体字段描述如下: Data fields Inpu…

<Linux内核设计与实现>课本第四章自学笔记 进程调度 By20135203齐岳 4.1 多任务 多任务操作系统就是能同时并发的交互执行多个进程的操作系统.多任务操作系统使多个进程处于堵塞或者睡眠状态,实际不被投入执行,这些任务尽管位于内存,但是并不处于可运行状态. 多任务系统分为两种: 抢占式多任务:Linux提供了抢占式的多任务模式,由调度程序来决定什么时候停止一个进程的运行. 现代操作系统提供:动态时间片计算的方式:可配置的计算策略 非抢占式多任务:除非进程自己主动停止运行,否则会一直…

<Linux内核设计与实现>课本第五章学习笔记 By20135203齐岳 与内核通信 用户空间进程和硬件设备之间通过系统调用来交互,其主要作用有三个. 为用户空间提供了硬件的抽象接口. 保证了系统的稳定和安全. 实现多任务和虚拟内存.保证良好的稳定性和安全性. 系统调用是用户空间访问内核的唯一手段:除异常和陷入外,是内核唯一合法的入口. API.POSIX和C库 应用程序通过在用户空间实现的应用编程接口(API)而非直接通过系统调用来编程. POSIX是应用编程接口的一个国际标准,C库提供了P…

apue第四章学习总结 4.1.若以stat函数去替换lstat函数,会发生: 原来的目录路径: $:~/workspace/apue2/include$ ls -l apue.h abc lrwxrwxrwx 1 mikedeng mikedeng 6 10月 25 18:33 abc -> apue.h -rw-r--r-- 1 mikedeng mikedeng 4736 5月 28 2005 apue.h 当执行程序时: $:~/workspace/apue2/include$ ./st…

<Linux内核设计与实现> 第一二章学习笔记 第一章 Linux内核简介 1.1 Unix的历史 Unix的特点 Unix很简洁,所提供的系统调用都有很明确的设计目的. Unix中一切皆文件,对数据和设备的操作都是通过一套相同的系统调用接口进行的. Unix内核和相关的系统工具都是用C语言编写成的. Unix进程创建非常迅速. Unix提供了一套简单而稳定的进程间通信原语. Unix现在已经发展为一个支持抢占式多任务.多线程.虚拟内存.换页.动态链接和TCP/IP网络的现代化操作系统. 1.…

Linux内核分析第四章 读书笔记 第一部分--进程调度 进程调度:操作系统规定下的进程选取模式 面临问题:多任务选择问题 多任务操作系统就是能同时并发地交互执行多个进程的操作系统,在单处理器机器上这会产生多个进程在同时运行的幻觉,在多处理器机器上,这会使多个进程在不同的处理机上真正同时.并行地运行.无论在单处理器或者多处理器机器上,多任务操作系统都能使多个进程处于堵塞或者睡眠状态,也就是说,实际上不被投入执行,直到工作确实就绪. 多任务系统可以划分为两类:非抢占式多任务和抢占式多任务.Linu…

<内核设计与实现>第四章读书笔记 第四章:进程调度 进程(操作系统)程序的运行态表现形式. 进程调度程序,它是确保进程能有效工作的一个内核子系统. 调度程序负责决定将哪个进程投入运行,何时运行以及运行多长时间. 进程调度程序可看做在可运行态进程之间分配有限的处理器时间资源的内核子系统． 最大限度地利用处理器时间的原则是, 只要有可以执行的进程,那么就总会有进程正在执行. 但是只要系统中可运行的进程的数目比处理器的个数多,就注定某一给定时刻会有一些进程不能执行.这些进程在等待运行.在一组处于可运…