最近的感悟

本文探讨了Linux内核系统调用的测试方法,强调理解内核函数结构及参数的重要性,并分享了对bash脚本语言的学习心得,以及在Linux环境下进行硬件驱动开发和软件安装的经验。
最近感觉linux下什么东西都是自由的,没有最好的解决方案,只有自己慢慢的摸索,找到可行的。然后,linux真的非常高效,windows真是难用啊!!

关于对linux内核系统调用的测试,主要是搞清楚内核函数的结构和输入输出参数,然后根据参数进行测试。当然,最好的情况是代码覆盖度100%,不过根据要求80%就差不多了。

学习方面---主要是对bash的学习,还有linux源代码的阅读。还有很重要的是linux下硬件的驱动和软件的安装下载。需要熟悉的东西还很多,gdb的调试工具,以及自己编程环境的搭设。很遗憾,我现在还是在用VI,纯的VI没有什么代码察看插件,问题是没有时间去鼓捣这些东西。

走起来-----是必需的
K-means算法是一种经典的聚类算法,它通过将数据集划分成K个簇,使得每个簇内的数据点之间的距离最小,而簇与簇之间的距离最大。在学习和实践K-means算法的过程中,我有以下几点感悟: 首先,K-means算法是一种简单易用的算法,适用于大规模数据处理。算法的核心思想是通过不断迭代,将数据集划分成K个簇。在每一次迭代中,K-means算法会计算每个数据点与每个簇中心的距离,并将数据点归属到距离最近的簇中心。通过多次迭代,可以得到最终的簇划分结果。 其次,K-means算法的效率和精度受到初始簇中心的影响。由于K-means算法的迭代是基于初始簇中心进行的,因此初始簇中心的选择会影响算法的效率和精度。在实践中,我们可以通过多次随机选择初始簇中心,并计算每次迭代的效果,以选择最优的初始簇中心。 最后,K-means算法的应用场景非常广泛。例如,它可以应用在图像分割、文本聚类、生物信息学等方面。通过对数据进行聚类分析,可以帮助我们更好地理解数据的内在规律和特征,从而作出更加准确的决策。 总之,K-means算法是一种非常有意义的聚类算法,它可以帮助我们更好地理解数据,从而作出更加准确的决策。在学习和实践K-means算法的过程中,我们需要注重算法的理论和实践结合,以便更好地理解算法的核心思想和应用场景。
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