监视器是进程同步中用于管理对共享资源的访问并协调多个线程或进程操作的同步工具。与锁或信号量等低级原语相比，它们为管理并发性提供了更高级别的抽象。让我们来研究监视器，了解它们是什么、为什么使用它们以及进程同步如何使用它们 - 什么是监视器？一种称为监视器的同步技术将操作和数据结构统一到一个实体中。它们包含可以对共享资源执行的操作。通过仅允许一个线程或进程执行... 阅读更多

介绍 进程间通信 (IPC) 是电子系统中多个进程之间信息传递和交互的过程。任务进程结构中的每个操作都在其自身上运行，并且如果这些进程需要交换信息或协调它们正在执行的操作，则需要它们之间的通信 IPC 是现代操作系统的重要组成部分，并且可以应用于各种应用程序，从简单的控制线设备到具有分布式组件的复杂系统。IPC 的主要目标是使进程之间的信息传递更私密和有效。... 阅读更多

介绍 基于消息的通信 (MBC) 是一种进程内通信 (IPC) 类型，其中多个进程通过向彼此发送消息来共享数据。在此类型的进程间通信中，发送进程构建一个包含要传递的内容的消息并将其传递给接收进程。反过来，接收进程获取消息并提取所需的任何数据。在 IPC 中使用基于消息的通信有很多好处。主要好处之一是它提供了一种简单且灵活的方式来促进进程之间的通信。异步编程消息... 阅读更多

内存保护是操作系统的一个关键组成部分，它允许它们防止一个进程的内存被另一个进程使用。在现代操作系统中，内存保护至关重要，因为它允许多个程序同时运行而不会干扰彼此的内存空间。内存保护的主要目标是防止程序访问未经授权的 RAM。当一个进程尝试访问它无权访问的内存时，计算机的操作系统将停止并终止该进程。这阻止了程序获取它不应该拥有的内存。内存备份... 阅读更多

什么是旁视缓冲区？旁视缓冲区 (LAB) 是一种缓存内存，用于在计算机系统中存储经常访问的数据。LAB 位于 CPU 和主内存之间，充当高速缓冲区以提高系统性能。LAB 通过缓存主内存中 CPU 经常访问的一部分数据来工作。当 CPU 请求来自主内存的数据时，LAB 首先检查缓冲区中是否存在该数据。如果在 LAB 中找到数据，则它... 阅读更多

介绍 损失函数，通常称为成本函数或误差函数，是数据科学中用于评估机器学习模型做出的预测与训练数据中的实际值或目标匹配程度的指标。它量化了真实值和预测值之间的差异，并提供了一个单一的标量数来表示模型的有效性。多重共线性问题 n 是数据集中数据点的数量。y 表示目标变量的真实值。ŷ 表示回归模型生成的预测值。选择的... 阅读更多

介绍 随机森林和梯度提升是两种最流行且功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。这两种算法都属于集成学习方法家族，用于通过结合多个弱学习器的优势来提高模型的准确性。尽管它们有相似之处，但随机森林和梯度提升在模型构建方法、性能和可解释性方面有所不同。阅读完本文后，您将了解何时使用每种算法以及如何选择最适合您特定问题的算法。什么是随机森林？随机森林，一种... 阅读更多

介绍 梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是一种广泛用于音频处理的特征提取技术，尤其是在语音识别应用中。MFCC 是通过对短时间间隔内音频信号进行对数压缩、滤波器组和离散傅里叶变换 (DFT) 来创建的。在本文结束时，您将全面了解如何使用机器学习算法训练 MFCC。什么是 MFCC MFCC 代表梅尔频率倒谱系数。它是音频信号处理和语音识别中广泛使用的特征提取技术。MFCC 算法基于人类... 阅读更多

机器学习中最初的泰坦尼克号项目旨在确定泰坦尼克号上的人是否会幸存下来。但是，这个名为宇宙飞船泰坦尼克号的项目有点不同。这里的问题陈述是，一艘宇宙飞船载着人们进行太空旅行。但由于发生碰撞，一些人需要被运送到另一个维度或星球。现在这不能随机进行。因此，我们将使用 Python 中的机器学习技术来找出谁将被运送，谁将不被运送。算法步骤 1 - ... 阅读更多

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它使机器能够从数据中学习，而无需明确编程。从预测客户行为到识别图像和语音，这是一个快速发展的领域。将机器学习添加到您的工具包中可以帮助您在金融、欺诈检测、汽车、研究等许多领域中脱颖而出。第 1-5 天：机器学习基础 在深入了解其技术方面之前，必须了解机器学习的基本概念。了解机器学习的类型，例如监督学习、无监督学习和强化学习。关注要点，... 阅读更多