23、资源限制与线程编程全解析

资源限制与线程编程全解析

1. 资源限制的设置与获取

在了解了各种资源限制后,下面来看看如何获取和设置这些限制。获取资源限制相对简单,以下是获取核心文件大小限制的示例代码:

struct rlimit rlim;
int ret;
/* get the limit on core sizes */
ret = getrlimit (RLIMIT_CORE, &rlim);
if (ret == -1) {
    perror ("getrlimit");
    return 1;
}
printf ("RLIMIT_CORE limits: soft=%ld hard=%ld\n",
        rlim.rlim_cur, rlim.rlim_max);

将此代码片段集成到一个更大的程序中并运行,会得到如下输出:

RLIMIT_CORE limits: soft=0 hard=-1

这里软限制为 0,硬限制为无穷大(-1 表示 RLIM_INFINITY )。因此,可以设置任意大小的新软限制。以下示例将最大核心文件大小设置为 32MB:

struct rlimit rlim;
int ret;
rlim.rlim_cur = 32 * 1024 * 1024; /* 32 MB */
rlim.rlim_max = RLIM_INFINITY;    /* leave 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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