windows

一幅图理解计算机系统硬件组成 :https://blog.youkuaiyun.com/qq_26849233/article/details/71215671

浅谈多核CPU、多线程、多进程https://www.cnblogs.com/hitwhhw09/p/4718404.html

多线程与超线程 :https://blog.youkuaiyun.com/xuchuangqi/article/details/79090128

超线程:https://baike.baidu.com/item/%E8%B6%85%E7%BA%BF%E7%A8%8B/86034?fr=aladdin

DOS下创建文件、文件夹:  https://blog.youkuaiyun.com/kunlong0909/article/details/7802912

SSD做缓存有何意义 :http://www.sohu.com/a/130532510_627542

磁盘阵列:https://baike.baidu.com/item/%E7%A3%81%E7%9B%98%E9%98%B5%E5%88%97/1149823?fromtitle=RAID&fromid=33858&fr=aladdin

内网和外网之间的通信:https://jingyan.baidu.com/article/d621e8da2386702865913f26.html

内存映射技术,常常指虚拟内存映射与内存映射文件。 
虚拟内存映射:物理内存与页交换文件(虚拟内存)的数据操作,就是通过内存映射实现,此时的内存映射一般称之为虚拟内存映射。在运用程序在查找页表并在物理内存中没有查找到页面数据时,就会进行中断,保存CPU现场,然后在虚拟内存中查找到相应页面后替换到物理内存中(前提是虚拟内存中已经有相关的数据)。 
内存映射文件:物理内存直接与磁盘中的文件进行数据操作时,此时称之为内存映射文件,通俗理解就是将文件映射到内存,映射指的是将文件的逻辑地址映射到磁盘中的实际地址。如果内存映射文件的文件是可执行程序,那么当可执行程序需要调用某部分的数据时,首先是到物理内存中查找,如果没有找到目标数据,此时中断后会先去虚拟内存中查找数据,然后依旧没有找到,就会直接去磁盘中的文件提取数据到物理内存中,供可执行程序继续运行。 
5、内存映射文件的优点 
很明显,我们在加载一个程序的时候,不用全部加载我们的程序,只需要将需要运行的部分加载到物理内存即可,因为有映射关系,直接提取在磁盘中指定的数据即可。 
可能你会觉得文件不都是这样加载的吗?确实,现在可执行文件都是这样加载的,可是我们在程序中加载文件的时候,可不是使用的内存映射技术,而是先将数据从磁盘空间加载到内核缓冲区,再从内核缓冲区加载到我们应用程序的用户空间(用户缓冲区),很明显,这里进行了两次拷贝,分别是磁盘到内核缓冲区与内核缓冲区到用户空间。同样,我们在往磁盘写入数据的时候,也需要经历从用户空间到内核缓冲区再到磁盘空间。这样大量的数据读写操作,会大量的降低效率。 
所以,推荐凡是大文件读写都采用内存映射技术,这样对文件的操作只有从磁盘空间到用户空间的一次拷贝。
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远程桌面时无法把远程机器的文件复制到本地机器解决办法:https://blog.youkuaiyun.com/LZJLZJLZJLZJLZJLZJ/article/details/51213953?locationNum=2

在Windows 7中怎样对未分配的磁盘空间进行分区:https://jingyan.baidu.com/article/6525d4b108623aac7d2e94f4.html

 

用命令实现Win7远程桌面关机和重启  :

https://www.cnblogs.com/sinlang5778/archive/2011/12/27/2303198.html

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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