IOS 区分缓存 内存 物理存储 逻辑存储

本文深入探讨了存储器的概念,区分了内部存储器(内存)与外部存储器(外存)的功能与特点,介绍了物理卷(PV)、逻辑卷组(VG)和逻辑卷(LV)的层次结构,以及文件系统在逻辑卷基础上的建立方式。同时,文章还讨论了缓存的作用及一级缓存、二级缓存的区别。

1.

存储器分为内部存储器(内存)和外部存储器(外存)。 ①内存 内存是电脑内部临时存放数据的地方,供CPU直接读取,存放在其中的数据要靠电来维持,一旦断电就会丢失。因此,在操作电脑时,应及时地将需要保存的信息进行保存。 内存的特点是:容量小,速度极快,临时存放数据。 ②外存 外存包括软盘、硬盘和光盘,存放在其中的数据靠磁来维持,因此可永久保存数据。 外存的特点:容量很大,速度较慢,可永久保存数据。

2.

物理卷Physical Volume,称为PV:指物理上硬盘,一个硬盘就是一个PV逻辑卷组 Logical Volume Group,称为VG:一个VG包含整数个PV,可理解为一个大硬盘。
逻辑卷 Logical Volume,称为LV:相当于对大硬盘进行逻辑分区, 一个VG里可有若干个LV。

3.

文件系统 File System:在逻辑卷的基础上,可建立文件系统,然后 MOUNT到一个目录下,这样就可以文件存取的方式来使用这块硬盘了。
可视文件夹是逻辑存储,建立文件夹时,系统划分区域。
复制、粘贴、挪移。填充,扩容增加,均属于是物理存储空间。

4.

缓存 缓存是指临时文件交换区,电脑把最常用的文件从存储器里提出来临时放在缓存里,就像把工具和材料搬上工作台一样,这样会比用时现去仓库取更方便。 
关于一级缓存和二级缓存 
为了分清这两个概念,我们先了解一下RAM
ram和ROM相对的,RAM是掉电以后,其中才信息就消失那一种,ROM在掉电以后信息也不会消失那一种
缓存->内存 缓存->外存

5.

根据沙盒的特点  沙盒是逻辑存储,一重启 tmp数据没了,document 和library还在存在
所以那就说明tmp是临时的内部存储器,临时内存而document和library是外存 是存储到物理硬盘上的。(我这么理解肯定有误,待改正)
tmp是一级缓存 document和library是二级缓存

6.

转载于:https://www.cnblogs.com/someonelikeyou/p/3796432.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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