Nginx 可以基于ngx_http_upstream_module模块提供服务器分组转发、权重分配、状态监测、调度算法等高级功能
我大学的专业是软件工程。那个时候(我09年毕业)，ACM等各类算法竞赛在大学还不是特别地流行。专门搞算法的同学不多，我也没有特地去训练和参加算法竞赛，所以我有很多的时间。然后这些时间都被我花在了自娱自乐的项目和看各种系统的源代码上了。
本文旨在深入探讨Linux操作系统的虚拟内存管理机制。我们将从基本概念开始，逐步深入到内核级别的实现细节。为了达到这个目标，本文将结合理论讨论和实际的代码分析。我们希望通过这种方式，使读者对Linux虚拟内存管理有更深入的理解。
关于Java、Python这两个目前“斗”的最狠的编程语言，我相信很多人都并不陌生，每一个拿出来将都是长篇大论，所以我就长话短说，希望帮助你在未来的编程生涯中，有一些帮助。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
应届生硕士：科班出身的话 应届 大厂 月薪2w 一般 15薪； 中级工程师：工作2-3年 2~3w是常态 高级算法工程师：3~5w 工作5年以上 经验丰富 对应的文档能力要强 资深算法工程师：5w-10w 一般都是部门领导
通用块层是Linux中的一个重要组件，用于管理不同块设备的统一接口，减少不同块设备的差异带来的影响。它位于文件系统和磁盘驱动之间，类似于Java中的适配器模式，让我们无需关注底层实现，只需提供固定接口即可。
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近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
在上一篇文章中介绍了 Linux 内核是如何对进程进行管理的，这篇将阐述内核是如何对进程进行调度。因为这篇文章努力用简单的语言把进程调度这件事情描述清楚，所以文章篇幅略长，建议收藏慢看。也欢迎关注公众号 CS 实验室 ，目前在写一些开发中常用但不常了解细节的东西，比如 Linux 内核、Python 进阶。
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题（Redis 没有预读机制）。
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级，其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法（这个可以写论文了），更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者
大家都知道Linux内核task调度器经历了O(n)，O(1)调度器，目前是CFS，期间也出现了几个优秀的候选调度器，但最终都没能并入内核，我们只能从一些零散的patch和文章中知道它们的存在。
在Linux环境中，高效的数据压缩和解压缩是数据处理和分析中不可或缺的环节。lz4命令（注意：这里假设的lz4可能并非Linux标准命令，因为它不是广泛认可的压缩工具名称，但类似的工具如lz4hc、lz4frame或基于LZ4算法的压缩工具是存在的）通常指的是使用LZ4算法进行快速压缩和解压缩的工具。LZ4算法以其极快的压缩和解压缩速度而闻名，尤其适用于需要快速实时处理大量数据的场景。
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在经历几个版本的测试后，Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布！这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
在去年结束的秋季招聘中，后台开发或服务器开发的岗位需求一度火热，甚至超过了算法岗。不少同学从诸神黄昏的算法岗战场上退下，转向更偏向工程能力的后台开发岗，从而造成后台开发岗位竞争的大爆发。
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
这次给大家带来的是牛客一位昵称为一条咸鱼游啊游的朋友分享的面经，勾玉在这里做出分析解答，一起看看吧~
摘要：本文将探讨Linux系统中常用的压缩算法，如gzip、bzip2、xz等，并提供相关的代码示例和使用场景。
先说结论：任何一个领域，就像世间的五行，阴阳结合，虚实结合，利弊结合。对于哪个更好，不能一概而论，最重要的是要搞清楚，你更适合哪个？
现代计算机体系中，硬盘是数据存储的持久化介质，硬盘的访问速度相比内存存在数量级的差距，因此有效的调度能更好利用资源，优化响应。 和CPU调度算法相似,调度的本质是对请求排序。在Linux系统中，这由I/O调度层负责。 在I/O调度之前，如果多个I/O在同一个sector中，或者是相邻sector。Linux可以把多个请求合并为一个来减少请求数量。这是在Block层处理的，可以设置开启或关闭。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
在 Web 开发领域，Java 凭借企业级支持以及世界丰富的生态环境成为绝对霸主，PHP 紧随其后。有些公司考虑效率问题而采用 C++ 做后台开发语言， 也有人使用 Node.js 开发后台。
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
在上一篇文章中，我们知道，到 Linux 2.6.23 版本后，linux 实际上维护了一组调度器来实现不同的调度需要，它们被分为了四层：
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
周末的深夜，Linux老大发布了紧急会议通知，召集CPU、内存、硬盘等所有硬件，以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
源码地址为：https://www.openssl.org/source/old/；当前最新版本为 1.1.0f，https://www.openssl.org/source/old/1.1.0/openssl-1.1.0f.tar.gz
有读者反馈，单看零碎的知识点，自己心中没底。还是看书更有框架一些，所以今天给大家推荐一些经典书籍，书籍电子版我已经发到百度网盘群。
但凡懂Linux内核的，都知道Linux内核的CFS进程调度算法，无论是从2.6.23将其初引入时的论文，还是各类源码分析，文章，以及Linux内核专门的图书，都给人这样一种感觉，即 CFS调度器是革命性的，它将彻底改变进程调度算法。 预期中，人们期待它会带来令人惊艳的效果。
近期，谷歌宣布将向Linux贡献BBRv3 TCP拥塞控制算法，这一举动引发了业内的广泛关注。TCP拥塞控制算法是计算机网络领域的关键技术，对于提高网络性能具有重要意义。
滑动窗口本质上是描述接受方的TCP数据报缓冲区大小的数据，发送方根据这个数据来计算自己最多能发送多长的数据。如果发送方收到接受方的窗口大小为0的TCP数据报，那么发送方将停止发送数据，等到接受方发送窗口大小不为0的数据报的到来。 关于滑动窗口协议，还有三个术语，分别是： 窗口合拢：当窗口从左边向右边靠近的时候，这种现象发生在数据被发送和确认的时候。 窗口张开：当窗口的右边沿向右边移动的时候，这种现象发生在接受端处理了数据以后。 窗口收缩：当窗口的右边沿向左边移动的时候，这种现象不常发生。
密码（password）是最广泛使用的认证系统之一，防止未经授权的用户访问系统，无论是离线还是在线。在大多数系统中，密码是通过加密存储的，以便为每个用户提供安全性。然而，在这些密码的加密之内，仍然存在漏洞。本文将回顾关于密码哈希（hash）函数的学术和出版文献，特别指出MD4，MD5，SHA算法以及在Linux操作系统中使用Salt字符串。
操作系统将内存按照页的进行管理，在需要的时候才把进程相应的部分调入内存。当产生缺页中断时，需要选择一个页面写入。如果要换出的页面在内存中被修改过，变成了“脏”页面，那就需要先写会到磁盘。页面置换算法，就是要选出最合适的一个页面，使得置换的效率最高。页面置换算法有很多，简单介绍几个，重点介绍比较重要的LRU及其实现算法。
md5sum 和 sha256sum 都用来用来校验软件安装包的完整性，本次我们将讲解如何使用两个命令进行软件安装包的校验：
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
0x01. 前言 emmmmmmm...你只需知道这是一门用途很广的语言，上到大数据AI，下到Linux运维，都可以使用Python，当然，黑客也用Python。 0x02. 环境安装 学习Python之前，希望你具备了一定的Linux基础，一定的C语言基础，所有的操作都是在Linux上完成，Python的版本是Python3 (注：Python2将在2020年停止支持)。 为啥是在Linux上？ 因为Windows有大量的非ASCII字符，举个栗子：比如英文的|
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
ROS1、ROS2是机器人操作系统，涉及到很多复杂的概念和技术，需要有一定的编程和机器人知识基础才能学习。此外，ROS1和ROS2的架构和设计也有很大的不同，需要花费一定的时间和精力去学习和适应。但是，一旦掌握了ROS1、ROS2的基本概念和技术，就可以方便地进行机器人开发和应用。
Linux的文件IO子系统是Linux中最复杂的一个子系统（没有之一）。读者可以参考以下这个图：
在早期的 linux 操作系统中，2.4 版本到 2.6 版本之间，linux 采用了实现起来十分简单的 O(n) 调度器。
但是读过的每一本技术书籍，都内化在手指上了，只要给个键盘，就能给它实现，投资比非常爆表
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
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