当前位置: 首页 > news >正文

计算机网络34——Windows内存管理

1、计算机体系结构

45edced659d54a578496b6aa5168f4a0.jpg

2、内存管理

分为连续分配管理和非连续分配管理

在块内存在的未使用空间叫内部碎片,在块外存在的未使用空间叫外部碎片

固定分区分配可能出现内部碎片,动态分区分配可能出现外部碎片

cfbdafd2605d42d4bb2180413b45c1ff.jpg

3、逻辑地址和实际地址的互相转换

345af74580654ba09906b21b849c0ff2.jpg

4、缺页中断

产生的原因:计算机内存空间有限,用户通过页表查找某页时,某页因为内存有限,被移到外存中,无法访问

5、页面置换算法

02722360992b4c2db49833229690a88e.jpg

 6、内部碎片和外部碎片

页式存储会产生内部碎片,不会产生外部碎片

7、页式存储

972a1f165e094f448f2cd0dae59b04ec.jpg

 8、段式存储

d443cb279e964ba997ee91c5048f0e3d.jpg

 9、段式存储地址映射

0685d8bb6c5242d897b1697ca09adb9b.jpg

 10、段式映射例题

D   C

5b0a97f6c6a44a1da44e0622bac3660f.jpg

 11、段式优缺点

e246944767454ee988d462a298b54ad2.jpg

 12、段页式

41b0fd020db64d8992ac3f20343d98b8.jpg

66d012a9064c4615b7e5d86ba96fb812.jpgb429633087f34913bc010cd24ddd3101.jpg

相关文章:

计算机网络34——Windows内存管理

1、计算机体系结构 2、内存管理 分为连续分配管理和非连续分配管理 在块内存在的未使用空间叫内部碎片,在块外存在的未使用空间叫外部碎片 固定分区分配可能出现内部碎片,动态分区分配可能出现外部碎片 3、逻辑地址和实际地址的互相转换 4、缺页中断 …...

Redisson 总结

1. 基础使用 1.1 引入依赖 <dependencies><dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId></dependency> </dependencies>包含的依赖如下 1.2 配置文件 其实默认主机就…...

EfficientFormer实战:使用EfficientFormerV2实现图像分类任务(一)

摘要 EfficientFormerV2是一种通过重新思考ViT设计选择和引入细粒度联合搜索策略而开发出的新型移动视觉骨干网络。它结合了卷积和变换器的优势&#xff0c;通过一系列高效的设计改进和搜索方法&#xff0c;实现了在移动设备上既轻又快且保持高性能的目标。这一成果为在资源受…...

文心智能体搭建步骤

通过使用文心智能体平台来创建智能体的过程。这种方法可以让没有编程经验的人也能快速构建智能体&#xff0c;降低了技 术门槛。以下是一些建议和心得: 1.选择合适的平台:文心智能体平台是一个优秀的选择&#xff0c;它提供了零代码和低代码的开发环境&#xff0c;极大地降低了…...

PHP安全

PHP伪协议&#xff1a; 一.【file://协议】 PHP.ini&#xff1a; file:// 协议在双off的情况下也可以正常使用&#xff1b; allow_url_fopen &#xff1a;off/on allow_url_include&#xff1a;off/on file:// 用于访问本地文件系统&#xff0c;在CTF中通常用来读取本地文…...

c++278函数指针

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<stdio.h>//数组类型基本语法知识梳理 //定义一个数组类型 //int a[10];//定义一个指针数组类型//定义一个指向数组类型的指针 数组类型的指针void main() {int a[10];//a代…...

sklearn特征选取之SelectFromModel

sklearn.feature_selection.SelectFromModel 是一种基于模型的重要性权重进行特征选择的工具&#xff0c;允许我们根据学习器的权重或特征重要性自动选择特征。它通过从模型中提取特征的重要性来选择特征&#xff0c;常用于与那些具有 coef_ 或 feature_importances_ 属性的模型…...

vue一级、二级路由设计

一、一级路由设计 一级路由是指直接映射到应用程序中顶级页面或组件的路由。这些路由通常定义在Vue Router的配置中&#xff0c;作为应用程序导航结构的基础。 直接映射&#xff1a;一级路由直接映射到URL路径和Vue组件&#xff0c;没有嵌套关系。顶级导航&#xff1a;它们通…...

python爬虫:将知乎专栏文章转为pdf

欢迎关注本人的知乎主页~ 实现思路 用户输入专栏ID&#xff1a; 代码首先提示用户输入一个知乎专栏的ID&#xff0c;默认值为 c_1747690982282477569。输入的ID用于构建API请求的URL。 发送HTTP请求&#xff1a; 使用 requests.get() 向知乎API发送GET请求&#xff0c;获取指定…...

嵌入式笔记(入门系列2)

目录 宏函数 预处理器#include 内存泄漏 内存对齐 堆与栈 Malloc 和 New Inline 宏函数 宏函数&#xff0c;宏函数&#xff0c;实际上就是让宏像函数一样被使用。宏函数以函数形式的方式进行入参&#xff0c;但是返回结果是通过表达式求值得到。话说的抽象&#xff0c;我…...

并发编程多线程

1.线程和进程的区别&#xff1f; 进程是正在运行程序的实例&#xff0c;进程中包含了线程&#xff0c;每个线程执行不同的任务不同的进程使用不同的内存空间&#xff0c;在当前进程下的所有线程可以共享内存空间线程更轻量&#xff0c;线程上下文切换成本一般上要比进程上下文…...

【十八】MySQL 8.0 新特性

MySQL 8.0 新特性 目录 MySQL 8.0 新特性 概述 简述 1、数据字典 2、原子数据定义语句 3、升级过程 4、会话重用 5、安全和账户管理 6、资源管理 7、表加密管理 8、InnoDB增强功能 9、字符集支持 10、增强JSON功能 11、数据类型的支持 12、查询的优化 13、公用…...

巨潮股票爬虫逆向

目标网站 aHR0cDovL3dlYmFwaS5jbmluZm8uY29tLmNuLyMvSVBPTGlzdD9tYXJrZXQ9c3o 一、抓包分析 请求头参数加密 二、逆向分析 下xhr断点 参数生成位置 发现是AES加密&#xff0c;不过是混淆的&#xff0c;但并不影响咱们扣代码 文章仅提供技术交流学习&#xff0c;不可对目标服…...

传知代码-从零开始构建你的第一个神经网络

代码以及视频讲解 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 从零开始构建你的第一个神经网络 在本教程中&#xff0c;我们将使用PyTorch框架从零开始构建一个简单的卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;&#xff0c;用于图片二分类任务。CNN 是一种深度学习模型&#…...

大厂面试真题:SpringBoot的核心注解

其实理解一个注解就行了&#xff20;SpringBootApplication&#xff0c;我们的启动类其实就加了这一个 但是这么答也不行&#xff0c;因为面试官要的答案肯定不止这一个 我们打开SpringBootApplication的源码&#xff0c;会发现上面加了一堆的注解 相对而言比较重要是下面三个…...

Java设计模式—面向对象设计原则(五) ----->迪米特法则(DP) (完整详解,附有代码+案例)

文章目录 3.5 迪米特法则(DP)3.5.1 概述3.5.2 案例 3.5 迪米特法则(DP) 迪米特法则&#xff1a;Demeter Principle&#xff0c;简称DP 3.5.1 概述 只和你的直接朋友交谈&#xff0c;不跟“陌生人”说话&#xff08;Talk only to your immediate friends and not to stranger…...

docker多阶段镜像制作,比如nginx镜像,编译+制作

镜像制作&#xff0c; nginx的源码包 把nginx源码拷贝到容器内 编译要用到gcc make , 以及扩展工具 pcre openssl # "pcre" perl compatibal regulaer expression 刚开始&#xff0c;可以两个终端&#xff0c; 一个手工操作(编译安装、拷贝、环境变量等)&#xf…...

大语言模型量化方法GPTQ、GGUF、AWQ详细原理

大语言模型量化的目的是减少模型的计算资源需求和存储占用&#xff0c;同时尽量保持模型的性能。以下是几种常见的量化方法的原理&#xff1b; 1. GPTQ (Gradient-based Post-training Quantization) GPTQ 是一种基于梯度的后训练量化方法&#xff0c;主要目的是在减少浮点计…...

《 C++ 修炼全景指南:十 》自平衡的艺术:深入了解 AVL 树的核心原理与实现

摘要 本文深入探讨了 AVL 树&#xff08;自平衡二叉搜索树&#xff09;的概念、特点以及实现细节。我们首先介绍了 AVL 树的基本原理&#xff0c;并详细分析了其四种旋转操作&#xff0c;包括左旋、右旋、左右双旋和右左双旋&#xff0c;阐述了它们在保持树平衡中的重要作用。…...

SAP 特别总账标识[SGL]

1. 特别总账标识(SGL)概述 1.1 定义与目的 特别总账标识&#xff08;Special General Ledger, SGL&#xff09;在SAP系统中用于区分客户或供应商的不同业务类型&#xff0c;以便将特定的业务交易记录到非标准的总账科目中。 定义&#xff1a;SGL是一个用于标记特殊业务类型的…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

Qt Widget类解析与代码注释

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码&#xff0c;写上注释 当然可以&#xff01;这段代码是 Qt …...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...

Module Federation 和 Native Federation 的比较

前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案&#xff0c;允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)

UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中&#xff0c;UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化&#xf…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

Python实现简单音频数据压缩与解压算法

Python实现简单音频数据压缩与解压算法 引言 在音频数据处理中&#xff0c;压缩算法是降低存储成本和传输效率的关键技术。Python作为一门灵活且功能强大的编程语言&#xff0c;提供了丰富的库和工具来实现音频数据的压缩与解压。本文将通过一个简单的音频数据压缩与解压算法…...

面试高频问题

文章目录 &#x1f680; 消息队列核心技术揭秘&#xff1a;从入门到秒杀面试官1️⃣ Kafka为何能"吞云吐雾"&#xff1f;性能背后的秘密1.1 顺序写入与零拷贝&#xff1a;性能的双引擎1.2 分区并行&#xff1a;数据的"八车道高速公路"1.3 页缓存与批量处理…...