分页 管理方式和分段管理方式在很多地方相似，比如内存中都是不连续的，都有地址变换机构来进行地址映射等。但两者也存在着很多区别。...分页 分段 目的 页是信息的物理单位，分页是为实现离散分配方式， 以减少内存的外零头，提高内存的利用率。...或者说， 分页仅仅是由于系统管理的需要而不是用户的需要 是信息的逻辑单位，它含有一组其意义相对完整的信息。分段的目的是为了能更好地满足用户的需要。...长度 页的大小固定且由系统决定，由系统把逻辑地址化分为页号和页内地址两部分，由机器硬件实现，因而在系统中只能有一种大小的页面 段的长度不固定，决定于用户编写的程序，通常由编译程序在对流程序进行编译时，根据信息的性质来划分...地址空间 作业地址空间是一维的，即单一的线性地址空间，程序员只需要利用一个记忆符，即可表示一个地址。
httpd工作模式中的prefork、worker、event优缺点: http服务,需要客户端和服务器端建立连接,httpd有三种工作模式:prefork worker event 优点:在资源够用的情况下服务稳定...worker:这个就是改进之前的工作模型,就是让一个进程处理多个响应. event:这样模型就是让一个进程产生多个线程,让每个线程处理处理客户端请求,并且每个线程可以处理多个线程 查看MPM,可以使用...每个子进程在生命周期内所能服务的最多请求个数 StartServers 4 服务开启时,启动的子进程的个数; MaxClients...中event参数 StartServices 默认进程数 MinSpareThreads 最小空闲进程数 MaxSpareThreads...,当达到设置值以后,APACHE就会结束当前的子进程 总结: 安全和效率中考虑参数设置,并且自己测试,才能得到比较满意的配置
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。...除此之外，在计算PD，MPD，MNTD的效应量时，也需要打乱距离矩阵来构建零模型。方法包括： taxa.labels： 打乱距离矩阵上所有物种的标签。...sample.pool： 以相同概率从所有物种池（至少在一个样本中出现的物种的集合）中抽取物种进行随机化。...phylogeny.pool： 以相同概率从所有系统发育池（在距离矩阵中出现）中抽取物种进行随机化。...2.对于微生物群落研究，如果方法太过随机化，得到的零模型群落和实际观测群落必然产生很大的偏差，那么所有过程都将是确定性的。如果随机化程度太小，则又和观测群落差别不大，过程将是随机的。
内存管理的必要性 很早之前计算机只能运行单个进程，就算运行批处理程序，也是棑好对，一个一个的进行处理，不存在多个进程并发运行，这时候内核对于内存管理相对比较简单，直接把物理内存地址拿过来是使用即可。...MMU对于内存的管理主要是分段和分页,CPU把生成的逻辑地址交给MMU内的分段单元，分段单元为每个逻辑地址生成一个线性地址，然后再将线性地址交给MMU的分页单元，最终生成物理内存的地址。...在x86体系结构中，MMU支持多级分页模型，一般分为三种情况;第一种,32位系统中则是两级分页模型;如果在32位系统中开启了PAE(物理地址扩展模式)，则为三级分页模型;在64位系统中则为四级分页模型。...80x86的分页机制是由CR0寄存器中的PG位开启，如果PG=1则开启分页机制，把线性地址转为物理地址;如果PG=0,禁用分页机制，直接把分段单元产生的线性地址当做物理地址使用。...32位或者64位系统的逻辑地址中，经过分段单元，把逻辑地址转换为线性地址，在由分页单元,根据这个地址去查找对应多级页目录，根据页目录查找页表，最终得到物理地址。
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...这说得通，实际上这就是一个非常流行的模式；其次，在同一部电影中，吸血鬼和狼人很可能会同时出现。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
原文地址 本文主要列举在如今前后端分离、手机App大行其道的现状下，用户认证、授权的几种做法及对比。 PS. 本文假设你已经理解了各种认证模式的具体细节。...OAuth 2.0主要解决的是第三方client的授权问题。 User context: Y: 代表被授权的资源是和当前User相关的。 N: 代表被授权的资源是和Client相关的。...App type: web app: 这类App的代码在服务器上执行，用户通过User-Agent（浏览器）下载App渲染的HTML页面，并与之交互。比如，传统的MVC应用。...native app: 这类App安装在用户的设备上，可以认为这类App内部存储的credential信息是有可能被提取的。比如，手机App、桌面App。...答案是可以的，但是有条件，在SSO认证流程的最后一步——获取用户信息——的通信必须是confidential的。
在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优势。...比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中，你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究，你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...比较模型：使用8种不同的技术比较训练得到的模型。 准备数据集 本研究案例中使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集，可在UCI机器学习库中获取。也可在R中的mlbench包中获取。...在本节中，我们将看到8种不同的技术用来比较构建模型的估计精度。...你也可以画出它们之间的差异，但是我发现与上面的汇总表相比并没多大用处。 总结 在这篇文章中你学会了8种不同的技术，可以用来比较R语言机器学习算法模型的估计精度。
TCP/IP模型与OSI参考模型有许多相似之处。 首先，二者都采用分层的体系结构，将庞大且复杂的问题划分为若干个较容易处理的，范围较小的问题，而且分层的功能也大体相似。...首先出现的是协议，模型实际上是对已有协议的描述，因此不会出现协议不能匹配模型的情况，但该模型不适合任何其他非TCP/IP的协议栈。...第三，TCP/IP模型在设计之初就考虑到多种异构网的互联问题，并将网际协议IP作为一个单独的重要层次。OSI参考模型最初只考虑到用一种标准的公用数据网络将各种不同的系统互联。...后来OSI参考模型认识到网际协议IP的重要性，因此只好在网络层中划分出一个子层来完成类似于TCP/IP模型中IP的功能。...无论是OSI参考模型，还是TCP/IP模型都不是完美的，对二者的讨论和批评都很多。OSI参考模型的设计者从工作的开始，就试图建立一个全世界的计算机网络都遵循的统一标准。
这可能由于三个常见原因而发生： 编码错误：如果进程未正确初始化，或者如果它试图通过指向先前释放的内存的指针访问内存，则可能发生分段冲突。这将导致在特定情况下特定进程或二进制文件中的分段错误。...例如，该程序可以收集堆栈跟踪信息，其中包含处理器寄存器值和分段错误中涉及的内存地址等信息。...排查 Kubernetes 中常见的分段故障 SIGSEGV 故障与 Kubernetes 用户和管理员高度相关。容器由于分段违规而失败是很常见的。...这可以表明： 容器上运行的其中一个库中的应用程序代码存在问题； 容器上运行的不同库之间不兼容； 这些库与主机上的硬件不兼容； 主机内存管理系统或内存配置错误的问题。...尝试确定错误发生在容器映像的哪一层 —— 它可能在您的特定应用程序代码中，或在容器更底层的基础映像中。
在PHP中，“强比较”（===）与“弱比较”（==）是两种不同的比较运算符，它们在比较值时的行为和准则有显著差异。理解这两者的区别对于编写高质量和可靠的PHP代码至关重要。...强比较（===） 定义：强比较运算符，即全等比较符，要求比较的两个值不仅值相等，而且类型也必须相同。 优势：提供了严格的类型检查，减少了因类型转换导致的意外行为，提高了代码的可预测性和安全性。...使用场景：在需要精确匹配值和类型时使用，例如安全敏感的场景或者在处理那些可能返回多种类型的值的函数时。 弱比较（==） 定义：弱比较运算符，即等值比较符，仅要求比较的两个值在进行类型转换后相等。...严格性：强比较比弱比较更严格，因此在需要精确控制的场景中更可靠。 灵活性：弱比较比强比较更灵活，能够处理更多样的比较情况，但这也可能带来不预期的结果。...使用 ===：0 === '0' 为 false，因为虽然它们的值相等，但类型不同（一个是数字，一个是字符串）。 结论 在PHP编程中，选择使用强比较或弱比较取决于具体的应用场景。
PHP中的对象比较 在之前的文章中，我们讲过PHP中比较数组的时候发生了什么？。这次，我们来讲讲在对象比较的时候PHP是怎样进行比较的。...首先，我们先根据PHP文档来定义对象比较的方式： 同一个类的实例，比较属性大小，根据顺序，遇到不同的属性值后比较返回，后续的不会再比较 不同类的实例，比较属性值 ===，必须是同一个实例 我们通过一个例子来看下...'TRUE' : 'FALSE', PHP_EOL; // FALSE 这个例子中，我们进行了的对比，在这种对比中，都是根据属性值来进行比对的，而对比的顺序也是属性值的英文排序。...当一个对象的属性比另一个对象多时，这个对象也会比属性少的对象大。 对象的比较其实和数组是有些类似的，但它们又有着些许的不同。...一个重要的方面就是把握住它们都会进行属性比较，另外还有就是===的差别，数组中===必须是所有属性的类型都相同，而对象中则必须是同一个实例，而且对象只要是同一个实例，使用===就不会在乎它属性值的不同了
正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...蓝色值是可能的预测，可以通过在我们的观察数据库中重新采样获得。...我们可以在这里比较在500个生成的数据集上获得的值的分布，并比较经验分位数和假设正态性下的分位数， polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length...这次，除了绘制新样本和计算预测值之外，我们还将在每次绘制中添加噪声，我们获得可能的值。...考虑到数据的性质（距离不能为负），这是合理的。 然后，我们开始讨论使用回归模型。
但，太贵了，并且对于一些最新的统计分析方法，SAS更新比较慢。 （2）R：R可以看做SAS的一个“开源版本”，在学术研究上的应用一直很广泛。...由于它是开源的，新的模型和算法也更新很快，并且网上有很多说明文档，是个蛮划算的选择。 （3）Python：最早是一个开源脚本语言，近几年使用率大增。...更新速度 这三个工具都提供了基本的、以及最常用的分析函数，你可以应付大部分模型的构建。但假如，你正好需要使用最新最前沿的技术或算法怎么办？...最近几年，R和Python在工作中的使用率增长很快，下面是网络上公开的，使用R和Python的工作数量趋势图： 在印度（数说君：作者是印度人），我估计SAS占据约70%的市场份额，R大概15%，而Python...其他因素 还有几点值得注意： Python在网站开发中应用广泛，所以如果你从事的是互联网相关工作，用Python会比较方便。
对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验 但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...（事后检验，多重比较）。...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。
今天碰到一个字典比较的问题，就是比较两个字典的大小，其实这个用的不多，用处也没多少，但是还是记录一下。...字典的比较顺序如下： 1、先比较字典的元素的个数，那个多，就哪个大； 2、比较字典的键，在比较字典的键的时候，需要注意的是比较的顺序是按照keys返回值来进行的比较； 3、比较字典的值，值也是按照items...返回值来进行比较，主要就是按照数字和字母的大小比较； 4、如果以上的比较都相等，那么就都是相等的。...','age':17} #比较的时候，根据keys返回的比较，所以27比17大，而不是比较我们看到的顺序 >>> cmp(dict4,dict5) 1 >>> for i in dict4: ......age name 这也就是一个字典的比较，按照顺序来比较即可。
正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...="blue") 蓝色值是可能的预测，可以通过在我们的观察数据库中重新采样获得。...",lwd=2) 我们可以在这里比较在500个生成的数据集上获得的值的分布，并比较经验分位数和假设正态性下的分位数， polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep...这次，除了绘制新样本和计算预测值之外，我们还将在每次绘制中添加噪声，我们获得可能的值。...考虑到数据的性质（距离不能为负），这是合理的。 然后，我们开始讨论使用回归模型。
因为R语言是开源的，所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司，不过上手还是需要长期的学习； SPSS界面友好型，不过企业用正版也要很大一些数，不过一般是市场研究用的比较多，如果你会用SPSS编程其实功能还是比较强大的...，听说支付宝都不用，而是用R语言，而且SAS学习没人指导很难学； 所以看小伙伴的选择，想在传统或者咨询公司做的SPSS比较合适，想去金融特别是银行业SAS不错，想进互联网公司学R语言可能是比较明智；...Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计方面比较突出，可在处理海量数据可能就比较难胜认。 Python与R不同，Python是一门多功能的语言。...python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。...Python的优势在于其胶水语言的特性，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来
各位科研芝士的朋友，大家好。最近学习到用NRI进行模型比较，起初当听到NRI这个词的时候，我的表情可能是这样的。...作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...那么，便会出现原本在旧模型中被错分，但在新模型中得到了纠正，分入了正确的分组，同样也有一部分研究对象，原本在旧模型中分类正确，但在新模型中却被错分的情况，这个时候，我们利用这种重新分类的现象，来计算净重新分类指数...NRI解释 若NRI>0，则为正改善，说明新模型比旧模型的预测能力有所改善；若NRI模型预测能力下降；若NRI=0，则认为新模型没有改善。 接着我们看看在R里面如何实现呢？
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