最近看了一个golang的高性能缓存ristretto，该缓存可以很好地实现如下功能：
在实际运行过程，把有关作业的全部信息都装入主存储器后，作业执行时实际上不是同时使用全部信息的，有些部分运行一遍便再也不用,甚至有些部分在作业执行的整个过程中都不会被使用到(如错误处理部分)。进程在运行时不用的，或暂时不用的，或某种条件下才用的程序和数据,全部驻留于内存中是对宝贵的主存资源的一种浪费，大大降低了主存利用率。 于是，提出了这样的问题：作业提交时，先全部进入辅助存储器,作业投入运行时,能否不把作业的全部信息同时装入主存储器，而是将其中当前使用部分先装入主存储器，其余暂时不用的部分先存放在作为主存扩充的辅助存储器中，待用到这些信息时，再由系统自动把它们装入到主存储器中,这就是虚拟存储器的基本思路。
大数据文摘作品 作者：段 少 主播：段天霖 三月倒春寒，天气的喜怒无常让你一会短袖，一会毛衣，忙碌了一天的你回到家里，因为穿了毛衣，所以满头大汗，想马上换身凉爽的衣服，但乱糟糟的衣柜又要花几个小时来整理，想想就不happy，如何一回到家就极速换上舒爽的衣服，开心的摊在沙发上，而且自己的其他衣物依然摆放整齐呢？ 有一个算法能够让你迅速找到要穿的衣服鞋子而其他衣物依然摆放整齐，它还能够使你迅速搜寻到研究资料的同时办公桌依然井井有条，而且它还可以让你在人际交往中游刃有余，杜绝无效社交，从而拥有高效率人生，这就是
这时就需要缺页处理程序来处理，cpu会把产生异常的线性地址存储到lab2里提到过的cr2寄存器中，并且把页访问异常的错误码存放在中断栈中。
Cache（发音为“cash”）是一种高速数据存储层，存在于计算机的存储器层次结构中，它的作用是暂时存储近期被访问的数据和指令，以便于快速访问。由于Cache的访问速度远高于主存储器（如RAM）和辅助存储设备（如硬盘或SSD），利用Cache可以显著减少数据访问的平均时间，从而提高计算机系统的整体性能。
copy：容器中指定元素拷贝到另一容器中 replace：将容器内指定范围内的旧元素改为新元素 replace_if：容器内指定范围为满足条件的元素替换为新元素 swap：互换两个容器的元素 1.copy #include<iostream> using namespace std; #include <vector> #include <algorithm> //常用拷贝和替换算法 copy void myPrint(int val) { cout << val << " "; } void
在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 copy 元素复制算法函数 用于 将 一个容器中的元素 复制 到 另外一个 容器中 ;
一般而言，缓存容量有限，不能无限存储所有数据，如果缓存满了，当需要存储新数据时，就需要一定的策略将一些老的数据清理出去，这个策略一般称为替换算法。LRU是一种流行的替换算法，它的全称是Least Recently Used，最近最少使用，它的思路是，最近刚被使用的很快再次被用的可能性最高，而最久没被访问的很快再次被用的可能性最低，所以被优先清理。
无论什么程序，其目的都是解决问题。而为了解决问题，我们又需要编写特定的算法。使用Strategy模式可以整体地替换算法的实现部分。能够整体地替换算法，能让我们轻松地以不同的算法去解决一个问题，这种模式就是Strategy模式。
What is cache? CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访
操作系统的存储管理是指操作系统如何管理计算机的存储器，包括主存储器（RAM）和辅助存储器（硬盘、光盘等）。
目前暂时只接入了微信，如果大家对这个问答系统感兴趣的话可以在我的主页里找到我的微信号
进程运行时，若其访问的页面不在内存而需将其调入，但内存已无空闲空间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区，其中选择调出页面的算法就称为页面置换算法。
内存功能：存放程序和数据部件，并满足在计算机执行的过程中，能够随机访问这些程序和数据
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。
进程运行时，若其访问的页面不在内存而徐将其调入，但内存已无空闲时间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区。 而选择调入页面的算法就称为页面置换算法。好的页面置换算法应有较低的页面更换频率，也就是说，应将以后不会再访问或者较长时间不会再访问的页面先调出。
set命令用于将key-value设置到数据库。如果key已经设置，则set会用新值覆盖旧值，不管原value是何种类型，如果在设置时不指定EX或PX参数，set命令会清除原有超时时间。
批处理操作系统（单道和多道） 分时系统（多路性（同时性）、独立性、交互性、及时性）注：UNIX是多用户多任务的分时系统。 实时系统——高可靠性 网络操作系统 分布式操作系统 微机操作系统 嵌入式操作系统
lab3 会依赖 lab1 和 lab2，我们需要把做的 lab1 和 lab2 的代码填到 lab3 中缺失的位置上面。练习 0 就是一个工具的利用。这里我使用的是 Linux 下的系统已预装好的 Meld Diff Viewer 工具。和 lab2 操作流程一样，我们只需要将已经完成的 lab1 和 lab2 与待完成的 lab3 (由于 lab2 是基于 lab1 基础上完成的，所以这里只需要导入 lab2 )分别导入进来，然后点击 compare 就行了。
之前的文章《给 Java 和 Android 构建一个简单的响应式Local Cache》、《RxCache 整合 Android 的持久层框架 greenDAO、Room》曾详细介绍过它。
在《重构》这本书中，第三章大概得描述了代码的问题点。所以说第六章就开始对具体的改造方法进行详细说明了。但是大概得分一下就是函数、对象、代码块等一些细节的东西，书中其实也是按照这样的过程进行重构手法的演示。这里本次还是针对函数。函数是我们编码的核心部分，因此这块也是放到了首位。按照之前的学习，函数这块的重构具体有Extract method（提炼函数）、Inline method（内联函数）、Inline Temp（内联临时变量）、replace temp with query（使用查询的方式取代临时变量）、introduce explainning（引入解释性变量）、split temporary variable（分解临时变量）、remove assignments to parameters（移除对参数的赋值）、replace method with method object（以函数对象取代函数）、substritute algorithm（替换算法），单看这些名词估计我们就已经懵了。所以咋还是逐个过一下。
ThreadLocal的文章在网上也有不少，但是看了一些后，理解起来总感觉有绕，而且看了ThreadLocal的源码，无论是线程隔离、类环形数组、弱引用结构等等，实在是太有意思了！我必须也要让大家全面感受下其中所蕴含的那些奇思妙想！ 所以这里我想写一篇超几儿通俗易懂解析ThreadLocal的文章，相关流程会使用大量图示解析，以证明：我是干货，不是水比！
智能分析网关是TSINGSEE青犀视频研发的智能硬件设备，部署了全新嵌入式多算法框架软件，可支持AI视频智能分析功能，包括人脸识别、车辆检测及识别、烟火识别、物体识别、行为识别、轨迹跟踪等，在视频监控场景中具有重要的应用意义。
缓存算法是指令的一个明细表，用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去。 常见类型包括LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU。 最不经常使用算法（LFU）： 这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率。通过使用LFU缓存算法，最低访问数的条目首先被移除。这个方法并不经常使用，因为它无法对一个拥有最初高访问率之后长时间没有被访问的条目缓存负责。 最近最少使用算法（LRU）： 这个缓存算法将最近使用的条目存放到靠近缓存顶部的位置。当一个新条目被访问时，LRU将它放置到缓存的顶部。当缓存达到极限时，
为了达到降低随后发生缺页中断的次数或者概率，人们设计出了各种各样的页面替换算法，这些算法大致可分为公平算法和非公平算法。
最近几年AutoML炙手可热，一时风头无两。各大公司都推出了自己的AutoML服务。 谷歌云的Cloud AutoML
在上一篇介绍的几种多道编程的内存管理模式中，以交换内存管理最为灵活和先进。但是这种策略也存在很多重大问题，而其中最重要的两个问题就是空间浪费和程序大小受限。那么有什么办法可以解决交换内存存在的这些问题呢？答案是分页，它是我们解决交换缺陷的“不二法门”。
上面自己在不同场景三种行为，也可看作整体地替换算法。自己是抽象地，在不同场景实现不同算法。
计算机系统中的存储系统指的是用于存储和访问数据的硬件和软件组件。存储系统的主要目的是提供计算机系统运行所需的数据和程序的长期存储和快速访问。
FIFO（First In, First Out，即先进先出）是一种简单且直观的缓存替换算法。它的工作原理是，当缓存满了需要替换时，优先移除最早进入缓存的项。FIFO算法类似于排队系统，最早进入的缓存项最先被移除。
CSG存储网关是基于腾讯云高性能、高可靠性的对象存储系统COS对外提供iSCSI、NFS和CIFS/SMB访问协议。作为一种混合云方案， 帮助用户不用修改本地应用就可以把数据上传到COS。网关可以部署在用户IDC也可以部署在腾讯云上，产品形态如下所示。
人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中，近期我们也发布了基于AI智能检测识别技术的边缘硬件设备——智能分析网关，该设备内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测、人体检测、区域入侵检测及可拓展多种AI检测算法。
rm ：尾数的基 re ：阶码的基（re =2） m： 尾数长度 (注意其含义) p： 阶码长度 【p表示数的范围大小；尾数的位数m主要影响表示值的精度】
strings.NewReplacer 是 Go 语言 strings 包中的一个重要函数，用于创建字符串替换器 Replacer。本文将详细讲解 strings.NewReplacer 的用法、特性及注意事项。
EasyCVR基于云边端一体化架构，兼容性高、拓展性强，可支持多类型设备、多协议方式接入，将复杂多变的底层资源统一管理起来，实现视频资源的统一汇聚与管理、鉴权分发、服务器集群、智能分析、数据共享、集成与调用等视频能力服务。
多道程序并发执行不仅使进程之间共享了处理器，还同时共享了主存。然而，随着处理器需求的增长，进程的执行速度会以某种合理平滑的方式慢下来。但是，如果同时执行的进程太多，那么就需要很多的内存，当一个程序没有内存空间可用时，那么它甚至无法运行。所以，在物理上扩展内存相对有限的条件下，应当尝试以一些其他可行的方式在逻辑上来扩充内存。
文章不好，作为学习，差不多就行了。 平常大家都会使用word，记事本之类的文字编辑软件，也会经常使用复制粘贴，把从知网下载下来的论文粘贴到自己的文章里面，一篇课程结业论文就轻而易举地完成了，emm，轻而易举，？ 你使用查找替换的次数有多少次？一篇3000字的论文可能只需要10次查找替换，但如果是一万字，100万字呢，？ 假设你要把一篇文中“我喜欢XXX”，“我真的喜欢XXX”，“我就是喜欢XXX”，“我特别喜欢XXX”，“我啊，一直喜欢XXX”全部替换为“我不知道”。 你是不是得要搜索五个关键词，让后一个一
在策略模式（Strategy Pattern）中，一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。
智能边缘计算网关力求打造一个开放式、可扩展、二次开发升级的智能型AI终端，硬件基于arm的CPU，2T算力的NPU,具备更低的功耗，更高的性能，同时扩展多路外围接口，如RS232、485、CAN等，系统采用嵌入式Linux操作系统，提供更稳定的运行环境。
(2) 使用相关原理解决实验中汉字字库的存储扩展问题，并能够使用正确的字库数据填充。
我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
在软件开发中，设计模式是提高代码可读性、可维护性和可扩展性的重要工具之一。其中，策略模式是一种行为型设计模式，它允许在运行时选择不同算法的行为，并支持不同策略的无缝切换。
现代的计算机系统主要是由一个或者多个处理器，主存，硬盘，键盘，鼠标，显示器，打印机，网络接口及其他输入输出设备组成。
膜拜下 Martin Fowler 大神 , 开始学习 圣经 重构-改善既有代码设计 .
Java策略模式是一种常用的设计模式，它通过将算法的实现与调用代码分离，使得算法可以单独变化而不影响调用代码。在应用策略模式时，我们需要定义一组算法或策略，并将它们封装到不同的类中；然后，在调用代码中通过选择不同的策略来实现不同的功能。在本文中，我们将详细介绍Java策略模式的使用方法和实现技巧，并给出一些示例代码来说明相关的概念和技术。
安全帽是建筑业、制造业等企业生产中非常重要的劳保工具，因未佩戴安全帽而导致的安全事故也引发大量关注。所以，实时检测工作人员的安全帽佩戴状况，成为企业安全生产监管中不容忽视的环节。
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态，有数据分析预测，到2030年，AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增，AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合，并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
AI烟火识别是基于深度学习神经网络技术和视频智能分析的一项实用性技术，通过对监控区域内的烟雾和火焰进行精准检测与识别，并实时预警，有效协助工作人员及时处理消防危机。
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