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。
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。
1、VLIW全程是very Long instraction word，超长指令字。
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
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。
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。
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
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。
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。
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:
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
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。
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；
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。
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。
随着国内计算创新模式兴起、产业信息化提升、新一代信息技术发展，高性能计算的应用场景及需求越来越多。高性能计算时代的到来也逐渐成为高校当中实验科学研究和理论研究之外的另一类科学研究的有力手段。高等院校作为国家科学研究重要的组成部分，其科研能力的进步也代表着一个国家的整体科研能力提升。
为了更高效的利用处理器和IO设备，需要在内存中运行更多的进程；同时使程序开发时不受内存大小的影响，而解决这两个问题的方法是使用虚拟内存技术。
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）。
说明： 在左边的单处理器系统中，如果一个进程想要运行，那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。 而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行，这里要解决的问题就是，如何将进程地址空间合理的装载到物理内存中，如何合理的分配使用内存，使得每个进程能正确执行。
最差匹配找不小于n的最大空闲分区。可以避免出现太多小碎片，但外部碎片较多，释放慢。
近年来，兼具公有云和私有云优势的混合云模式逐渐成为主流。Flexera 发布的 2021 云状态报告显示，92% 的企业在 IT 架构上选择多云战略, 其中 82% 的企业选择混合云。随着混合云的应用越来越广泛，越来越多用户发现在复杂的混合云环境完成容器编排并不容易。虽然 Kubernetes 已成为容器编排和调度的事实标准，但是 Kubernetes 操作复杂，且只专注于单集群租户管理，在多集群管理，尤其是涉及跨云的多集群管理方面并不完善。此外，Kubernetes 为云数据中心设计在边缘计算场景中也有一定的局限性。
现代的应用程序都运行在一个内存空间里，在 32 位系统中，这个内存空间拥有 4GB （2 的 32 次方）的寻址能力。
我们的笔记本电脑的充电线上通常都会有一个大砖块似得东西，这个东西是用来将家用额定电压220V转换成笔记本适用的电压，它叫做变压器，也叫做适配器。 今天要研究的是适配器模式，名副其实，中心思想也是建立一个适配器，将两个不同的接口或者应用连接起来，让他们能够协作。这种协作有时并不是主动的，就是他们彼此都不认识，只是通过适配器建立了合作通道而已。 适配器模式，将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。Adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 我们举一个例子写代码： 一
当前运营商网络面临着网络转型、带宽提升等方面的挑战，因此，提升光传输系统单波速率与传输距离、提高光纤通信系统带宽利用率，以满足不断增长的网络流量需求，成为运营商和设备商共同的追求。
内存管理是操作系统中经典的话题。小型嵌入式系统一次只需要执行一个任务，对内存管理没有要求。现代的操作系统通常要同时执行多个进程，多个进程所占用的内存之和通常超出物理内存的容量大小。即便内存容量也在不断的增长，但始终跟不上软件体积膨胀的速度。甚至有些庞大的程序所需要的内存就足以塞满整个物理内存空间。所以，现代操作系统的设计者就要想办法来调和系统的多任务同时运行、软件体积膨胀和有限的物理内存容量之间的冲突，想尽办法做到鱼和熊掌兼得。这就是本文所介绍的操作系统的内存管理。本文所介绍的主要是：
多重继承，放在第一个有虚函数指针基类的地方，如果基类都没有虚函数，就是特属子类的虚函数指针
Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很好的效果。Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而独立地适应。此外，Adam 是基于动量的算法，利用了梯度的历史信息。基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。
斯坦福研究人员最近提出了一种新方法对大模型使用附加机制进行训练后，可以阻止它对有害任务的适应。
得益于大规模的训练数据，基于Siamese的目标跟踪的最新进展已经在普通序列上取得了引人注目的结果。 而基于Siamese的跟踪器假定训练和测试数据遵循相同的分布。 假设有一组有雾或有雨的测试序列，不能保证在正常图像上训练的跟踪器在其他领域的数据上表现良好。 训练数据和测试数据之间的域转移问题已经在目标检测和语义分割领域进行了讨论，但在视觉跟踪方面尚未进行研究。 为此，在Siamese++的基础上，我们引入了域适配Siamese++，即DASiamRPN++，以提高跟踪器的跨域可移植性和鲁棒性。 在
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring/
适配器模式将一个类的接口适配成用户所期待的。一个适配器通常允许因为接口不兼容而不能一起工作的类能够在一起工作，做法是将类自己的接口包裹在一个已存在的类中。
今天是LeetCode专题的第45篇文章，我们一起来看看LeetCode的76题，最小窗口子串Minimum Window Substring。
好消息，腾讯云数据库团队智能调参CDBTune产品现已进入内测阶段，欢迎数据库爱好者、使用者、开发者前来测试。 CDBTune（cloud database tune）是基于2019至2021年间腾讯云数据库团队连续发表两篇顶级论文的研究成果，对云数据库进行调优的一整套解决方案，旨在充分借助深度学习技术提升数据库的运行效率。 在现实场景中，由于业务系统的千差万别以及大量参数带来的可设置范围复杂度，往往需要借助经验去构筑一套相对较为优异且通用的参数模板。因此，数据库当前运行参数往往也不是业务所需的最佳参数。同
2020年，受到“黑天鹅”事件的影响，数字化加速进入各行业、企业的战略主航道。通过数字化进行业务重塑和创新，成为企业新的发力点和主战场。ThoughtWorks作为一家数字原生型咨询公司，在广泛的实践中，洞察出“业务平台化”再次成为企业数字化建设中的关键领域之一。
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