小河学习日记--进程1

进程与程序:
程序:储存在磁盘上的文件,包含可执行指令和数据的静态实体。
进程:运行的程序(一个程序可以执行多次,加载出多个进程)。处于活动状态的计算机程序

进程的分类:
交互进程:有输入,输出,用户可以根据自己的情况输入数据,得到想要的结果
批处理进程:有脚本加载执行的程序(LINUX下的shell, windows 的bat);
守护进程:总是活跃的,后台运行,一般由系统开机时加载执行或root用户主动加载执行

查看进程:
简单方式:ps(显示当前用户有终端控制权的程序)
列表方式:ps -aux(以列表方式显示详细信息)

进程的详细列表信息:
` USER:进程的属主
PID:进程的id
%CPU:CPU使用率
%MEM:内存使用率
VSZ:占用虚拟内存的大小
RSS:占用物理内存的大小
TTY:终端的次设备号,如果无终端控制显示?
STAT:进程的状态(o 就绪 ,r 运行态(Linux 没有就绪态,就绪态也用r表示),s表示休眠态(可以被系统中断或者信 号唤醒,醒后转入运行态),t 暂停态(被SIGSTOP信号暂停的,当受到SIGCONT信号,才能在转入运行态)
Z 僵尸态,已经结束停止运行,但父进程还没有回收。
带< 表示高优先级的 N低优先级 小L多线程化的进程。 +在前台进程组中的进程 s会话的首进程
START TIME:进程的开始时间
COMAND:进程的可执行文件名

父进程,子进程,孤儿进程,僵尸进程
如果子进程先于父进程结束,会向父进程发送SIGCHLD信号,父进程收到信号后,就应该去回收子进程的相关资源,在默认情况下,父进程忽略该信号,这个时候子进程就成了僵尸进程
如果父进程先于子进程结束,子进程就成了孤儿进程,然后变成init的子进程

进程标识符
操作系统会为每个进程分配一个唯一的标识符,采用无符号整数表示,即进程id;
进程id在任何时候都是唯一的,但是可以重用,当一进程结束,新创建的进程才可以使用它的进程id(延时重用)
获取进程id :
getpid获取进程id
getppid获取父进程id
getuid当前进程的用户id
getgid获取当前进程的组id

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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