传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。这虽然提高了训练效率，但也常导致文档的不必要截断，损害数据完整性，导致关键的上下文信息丢失，进而影响模型学习到的内容的逻辑连贯性和事实一致性，并使模型更容易产生幻觉。
主存(RAM) 是一件非常重要的资源，必须要小心对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多，但是，程序大小的增长要比内存的增长还快很多。正如帕金森定律说的那样：不管存储器有多大，但是程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。
在系统运行的过程中，一些内存空间大小是不确定的，比如一些数据缓冲区，所以系统需要提供内存空间的管理能力，用户可以在使用的时候申请需要的内存空间，使用完毕释放该空间，以便再次利用。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。 那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
主存(RAM) 是一件非常重要的资源，必须要认真对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多，但是，程序大小的增长要比内存的增长还快很多。不管存储器有多大，程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。
今天，我们来了解一下计算机中的存储模型，大雄将这部分知识分成了三块，也就是我们会对这部分的知识推送三次。
1、VLIW全程是very Long instraction word，超长指令字。
在amd yes的2020年，如果非要买一个笔记本，那么amd一定是最好的选择，因为性价比真的很香。下面就推荐几款amd轻薄本。
由于交换技术，可能导致内存中会出现某些小区域（空闲）是无法加载任何进程的。称之为零头（fragment）。 为了使得内存得以有效利用，采用一种称为压缩/紧凑的技术，动态调整进程在内存中的位置，以减少零头。如此便会导致一个进程占据不同的分区的情况出现。
移动端rem的适配已经淘汰了，目前大家使用的都是viewport。lib-flexible作者也在github明确地表示lib-flexible这个解决方案可以放弃使用了。
内存空间时的大小却是不一定的,从数个字到数个GB都是有可能的。于是我们必须将堆空间管理起来,将它分块地按照用户需求出售给最终的程序,并且还可以按照一定的方式收回内存。其实这个问题可以归结为:如何管理一大块连续的内存空间,能够按照需求分配、释放其中的空间,这就是堆分配的算法。堆的分配算法有很多种,有很简单的(比如这里要介绍的几种方法),也有些很复杂、适用于某些高性能或者有其他特殊要求的场合.
随着移动互联网的快速发展，云计算服务开始在手机、平板电脑等移动终端上得到广泛应用，结合了移动终端设备的移动通信、位置定位、相机等功能之后，移动云计算使手机突破了自身的硬件性能限制，孕育出巨大的应用市场，成为移动互联网服务发展的新热点。从目前看，移动云计算的发展需要突破四方面的瓶颈，而这正代表着移动互联网产业发展的新机会。 一是移动设备的计算资源瓶颈亟待突破，给移动终端产业带来发展新机遇。与个人电脑相比，移动设备计算资源更为缺乏，突出表现在屏幕实际使用面积较小、计算性能较差且有电池容量限制等。各种云服务与本地
所有程序共享内存资源，这容易造成很多问题。虚拟内存用于管理内存，协调各程序之间的内存占用和释放，但对程序来说无感知。 物理寻址流程：CPU 执行加载指令时，生成一个物理地址，通过内存总线传递给主存。主存取出物理地址对应的内存，并返回给 CPU，CPU 将其存放在寄存器中 虚拟寻址流程：CPU 执行加载指令时，生成一个虚拟地址，通过内存总线传递给主存，主存将其转换成物理地址。主存取出物理地址对应的内存，并返回给 CPU，CPU 将其存放在寄存器中。转换过程叫做地址翻译 address translation。
内存管理主要包括虚地址、地址变换、内存分配和回收、内存扩充、内存共享和保护等功能。
建设“东数西算”，除了生产算力之外，更重要的是进行算力搬运。我们要确保东部地区用户在使用西部地区算力时，拥有和使用东部地区本地算力一样的体验。
MBTI，迈尔斯-布里格斯类型指标，是由美国作家伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯和她的母亲凯瑟琳·库克·布里格斯共同制定的一种人格类型理论模型。 该指标以瑞士心理学家卡尔·荣格划分的8种心理类型为基础，从而将荣格的心理类型理论付诸实践，经过二十多年的研究后，编制成了迈尔斯-布里格斯类型指标。 ---- 介绍 Introduction 01<<<< 现在，MBTI人格类型成为了全球最知名、最权威的性格测试。广泛应用于各大职业招聘领域，通过它来进行招聘选拔、人岗匹配、组织诊断、改善团队沟通以及人际关系等等；并且它
//0.2 非法校验，在已有的数据中间插入 [0, curLen],必须连续，中间不能空元素
因为程序是分段在内存中存放的，因此需要额外的空间记录每个段的存放位置和占用大小，这就引出了段表，这里的段表又被称为LDT表，每个进程都对应一个LDT表:
基因组序列分析是生命科学和医疗保健行业领域的重要组成部分，是众多技术突破的关键。随着生命数字化时代的来临，为了解决大数据带来的速度与费用问题，在云计算平台进行流程的分析及计算是目前较流行的方案。然而大部分用户通常直接采用了未优化的软硬件配置，导致样本分析成本过高。因此，如何在云平台上选择合适的硬件配置，从而平衡计算成本与分析速度，成为了值得探索的问题。
四轴硬件部分先暂告一段落了， 现在集成的这些硬件资源足矣使四轴平稳飞行了，至于ADC采集锂电池电压电量，什么气压光流都是后面的事，没这些也能飞，所以这篇文章开始研究PID控制算法。
01 TensorFlow配置项的文档位于这里 TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下： run_config = tf.ConfigProto() sess = tf.Session(config=run_config) 02 ConfigProto类配置项 对于ConfigProto类具体有如下可配置的部分。 map<string, int32> device_count：设备的数量映射。key为设备的名称（比如”CPU”或者”GPU”），而value为该类型设备的数
煤矿皮带运输智能监控算法通过opencv+python深度学习算法网络模型，煤矿皮带运输智能监控算法实时监测皮带运输过程中的各种异常情况，如跑偏、撕裂、堆料异常等，一旦检测到异常情况，立即发出告警并采取相应的措施，以保障安全。煤矿皮带运输智能监控算法中OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
如果采用可变分区进行管理，我们需要使用空闲分区表或者空闲分区链表的方式来记录当前内存中各个空闲分区块。
一副扑克54张牌，有54!种排列方式。最佳的洗牌算法，应该能够等概率地生成这54!种结果中的一种
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
程序是代码和数据的集合，进程是运行着的程序；操作系统需要为进程分配内存；进程运行完毕需要释放内存；内存管理就是内存的分配和释放；
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考，怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码，从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说，代码块并不会很大，但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果，还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
冒泡排序算法的C#、C++和Java代码的基本结构是相同的，但是由于语言本身的差异，在细节上可能会有所不同。例如，C++代码可能使用指针来操作数组，而C#和Java代码则可能使用索引来访问数组。在语法上，C#和Java代码可能更相似，而C++可能更像C语言。
本文介绍了机器学习中的逻辑回归算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K邻近算法、K-均值算法、随机森林、降低维度算法、梯度提升和Adaboost算法。逻辑回归是一种分类算法，通过拟合逻辑函数来预测事件发生的概率。梯度上升法是逻辑回归中的优化方法。
简单查找算法： 从头开始查找，待查找数字排在第多少位，则查找比较多少次 随便想一个1～100的数字。 每次可以猜一个数字，反馈是这个数字大了，小了，还是对了。 假设从1开始依次往上猜，猜测过程会是上面
Hadoop分布式文件系统（HDFS）将文件分成多个块存在不同的Ｄatanode中，每个Ｄatanode里的文件块都会有副本存在其他的Datanode中。当某个文件块丢失了，可以使用其副本替代，从而不会导致整个文件的损坏。
递归算法的概念可以追溯到古希腊的数学家Euclid，但现代递归算法的概念可以追溯到20世纪初的计算机科学。Java递归算法是一种使用递归的方法解决问题的算法。递归算法通过调用自身来解决问题，这种方法通常更简洁易懂，易于维护，并且通常较少的代码量。
来源：知乎 作者：刘知远 本文多图，建议阅读5分钟。 本文为你分享刘知远老师和学生整理的三十来项算法代码和工具包列表。 刚花半天功夫整理了最近几年和同学努力开源的三十来项算法代码和工具包列表( htt
应读者要求，写个基于递归的冒泡排序算法代码，之前发过的排序算法代码请参考：Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 from random import randint def bubbleSort(lst, end=None, reverse=False): if end==None: length = len(lst) else: length = end if length<=1: return #flag用来标记
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
按照维基百科的说法。AEAD的全称是Authenticated encryption (AE) and authenticated encryption with associated data (AEAD, variant of AE)。也就是带附加数据的加密和验证算法。
white=imagecolorallocate(im,0xFF,0xFF,0xFF);
这题相对其他简答题还要简答，所以题目难度我给了一星，分析题意可得要求找出只出现一次的那个数字，那么通常能想到的实现方式有哪些呢？(除了双层循环嵌套暴力法啊)
包括程序装入等概念、交换技术、连续分配管理方式和非连续分配管理方式（分页、分段、段页式）。
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
程序员按照分段系统的地址结构将地址分为段号与段内位移量，地址变换机构将段内位移量分解为页号和页内位移量。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
有关注开源项目的同学，应该能发现，GitHub 上面经常有以各种编程语言为基础，针对不同主流算法的代码实现仓库。
一看到这题的第一印象，这出题人想必是个爱历史之人，都把历史背景给套上了，好一个明汉之距离，我越发的感兴趣，这题我今天必刷，哦吼，点进去，竟然不是啥历史背景，不就是求两数二进制位的互补次数么，有点小失落，不过这道题倒是能做一下。
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