【linux内核分析与应用-陈莉君】物理内存分配与回收机制下

博客围绕计算机物理内存管理展开,介绍了不同种类计算机的内存管理方式、内存管理区,阐述了节点、区和页框的关系,还提及伙伴算法、物理内存分配器,并有分区页框分配器图示,最后进行总结。

目录

 

1.不同种类的计算机的内存管理方式

2.内存管理区

3.节点,区和页框之间的关系

4.伙伴算法

5.物理内存分配器

6.分区页框分配器图示

7.总结,资料与问题


1.不同种类的计算机的内存管理方式

有两种类型的计算机分别以不同的方法来管理物理内存,分别是:
NUMA(是多处理器计算机,每个CPU有各自本地的内存,使得每个CPU都能以较快的速度访问本地内存,
而各个CPU之间通过总线连接起来,这样也可以访问其他CPU的本地内存,只不过速度比较慢)
UMA(将可用内存以连续的方式组织起来)

为了兼容NUMA模式,内核映入了内存节点,每个结点关联一个CPU,而各个节点又划分为几个内存区,
每个内存区中又有若干个页框.

NUMA计算机中每个CPU物理内存称为一个内存节点,内核通过pg_data_t数据结构来描述一个内存
节点,系统内的所有节点就形成一个双链表.

UMA计算机中只有一个内存节点,也就是说整个物理内存形成一个节点,其对应的双向链表中也只有那一个节点.

2.内存管理区

32位和64位操作系统对内存区管理上有什么区别?
最大的区别是64位操作系统不再有高端内存的概念,可以支持大于4GB的内存寻址,
而且ZONE_NORMAL的空间将扩展到64GB或者128GB,而且64位系统上的映射变得更加简单.

 

3.节点,区和页框之间的关系

4.伙伴算法

5.物理内存分配器

6.分区页框分配器图示

7.总结,资料与问题

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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