空间数据

某个应用的CPU使用率居然达到100%，我该怎么做？(三) 1. 引 你们好，可爱的小伙伴们^_^! 咱们最常用什么指标来描述系统的CPU性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是CPU上下文切换，而是另一个更直观的指标----> CPU使用率。 CPU使用率是单位时间内CPU使用情况的统计，以百分比的方式展示。那么，作为最常用也是最熟悉的CPU指标，你能说出CPU使用率到底是怎么算出来的吗？再有，诸如top，ps之类的性能工具展示的%user，%nice，%system，%iowait，%steal等等，你又能弄清楚他们之间的不同吗？ 2. 什么是CPU使用率？ Linux作为一个多任务操作系统，将每个CPU的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉。 为了维护CPU时间，Linux通过事先定义的节拍率（内核中表示为HZ），触发时间中断，并使用全局变量Jiffies记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断，Jiffies的值就加1。 节拍率HZ是内核的可配选项，可以设置为100，250，1000等。不同的系统可能设置不同数值，你可以通过查询/boot/config内核选项来查看它的配置值。比如在我的系统中，节拍率设置成了1000，也就是每秒钟触发1000次时间中断。 [root@localhost ~]# cat /etc

数据结构（swift实现）一 1. 常用数据结构 1. 1 数组 1. 2 字典 1. 3 链表 1. 4 堆栈 1.4.1 堆 1.4.2 栈 1.5 队列 1.5.1 优先队列 1.5.2 循环队列 1.6 树 1.6.1 二叉树 1.6.2 二叉搜索树 1.6.3 平衡二叉树 1.7 图 2. 常用算法 2.1 查找算法 2.1.1 二分查找 2.1.2 广度优先搜索算法 2.1.3 深度优先搜索算法 2.2 排序算法 2.2.1 排序算法简介 2.2.2 排序算法比较 2.2.2.1 稳定性比较 2.2.2.2 时间复杂度比较 2.2.2.3 辅助空间比较 2.2.2.4 其他比较 2.2.3 排序算法实现 2.2.3.1 插入排序 2.2.3.2 选择排序 2.2.3.3 冒泡排序 2.2.3.4 快速排序 2.2.3.5 堆排序 2.2.3.6 归并排序 2.2.3.7 希尔排序 2.2.3.8 二叉树排序 2.2.3.9 计数排序 2.2.3.10 桶排序 2.2.3.11 基数排序 2.2.3.12 1. 常用数据结构 1. 1 数组 1. 2 字典 1. 3 链表 1. 4 堆栈 1.4.1 堆 1.4.2 栈 1.5 队列 1.5.1 优先队列 1.5.2 循环队列 1.6 树 1.6.1 二叉树 1.6.2 二叉搜索树 1.6.3 平衡二叉树 1.7 图 2.

开篇问题 问题：如何用链表来实现 LRU 缓存淘汰策略呢？ 链表的作用 链表一个经典的应用场景就是 LRU 缓存淘汰算法； 缓存是一种提高数据读取性能的技术，在开发中有着非常广泛的应用，由于缓存的大小有限，当缓存被占满时，哪些数据应该被清理，哪些数据应该被保留？这就需要淘汰策略来决定，常见的淘汰策略有三种：先进先出策略FIFO（First In, First Out）、最少使用策略LFU（Least Frequently Used）、最近最少使用策略LRU（Least Recently Used）。 打个比方：假如说你买了很多书籍，但有一天发现书太多了，太占空间，你要做个大扫除。那么这个时候你会选择扔掉哪些书籍？对应一下，其实就是我们上边说的三种策略； 什么是链表？ 为了理解起来更容易，我们拿数组来做对比； 相比数组，链表是一种稍微复杂一点的数据结构。从底层的存储结构上来看：数组需要一块儿连续的内存空间，堆内存的要求比较高，如果我们申请一个100MB大小的数组，当内存中没有连续的、足够大的空间的时候，即便内存的剩余总可用空间大于100MB，仍然会申请失败；而链表恰恰相反，它并不需要一块儿连续的内存空间，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来，所以如果我们申请100MB大小的链表，如果没有100MB连续的内存空间，且内存的剩余总可用空间大于100MB，根本不会有问题；

图像检索：基于内容的图像检索技术 背景与意义 在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如， Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达 7.28亿 ，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着286亿多张图片。针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。基于内容的图像检索方法充分发挥了计算机长于处理重复任务的优势，将人们从需要耗费大量人力、物力和财力的人工标注中解放出来。经过十来来的发展，基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。 图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based Image Retrieval)。 基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代，它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述，从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词，比如图像中的物体、场景等

文章目录 什么是操作系统 系统调度（分进程和线程） 进程的上下文切换 进程通信 管道 共享内存 信号量 消息队列 socket 死锁 内存管理 什么是内存 相对地址 绝对地址 逻辑地址 物理地址 线性地址 为什么要内存管理 虚拟内存 什么是缓存 缓存替换算法 内存管理方式 什么是操作系统 操作系统是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序。 操作系统主要有五大功能：处理机管理（CPU）、进程管理、内存管理、设备管理和文件系统管理。 系统调度（分进程和线程） 引起进程调度的原因有以下几类： （1）正在执行的进程执行完毕。 （2）执行中的进程自己调用阻塞原语将自己阻塞起来进入睡眠状态。 （3）执行中的进程调用了 P 原语操作，从而因资源不足而阻塞；或调用 V 原语操作激活了等待资源的进程队列。 （4）在分时系统中，当一进程用完一个时间片。 （5）就绪队列中某进程的优先级变得高于当前执行进程的优先级，也将引起进程调度。 进程的上下文切换 将CPU硬件状态从一个进程换到另一个进程的过程称为上下文切换，其实就是运行环境的切换。 进程运行时，其硬件状态保存在CPU上的寄存器中。寄存器有：程序计数器、程序状态寄存器、栈指针、通用寄存器、其他控制寄存器的值 进程不运行时，这些寄存器的值保存在进程控制块中；当操作系统要运行一个新的进程时，将进程控制块中相关值送到对应的寄存器中。 进程的内存布局

4、核函数： 在线性不可分的情况下，支持向量机首先在低维空间中完成计算，然后通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，最终在高维特征空间中构造出最优分离超平面，从而把平面上本身不好分的非线性数据分开。 而在我们遇到核函数之前，如果用原始的方法，那么在用线性学习器学习一个非线性关系，需要选择一个非线性特征集，并且将数据写成新的表达形式，这等价于应用一个固定的非线性映射，将数据映射到特征空间，在特征空间中使用线性学习器，因此，考虑的假设集是这种类型的函数： 这里ϕ：X->F是从输入空间到某个特征空间的映射，这意味着建立非线性学习器分为两步： 首先使用一个非线性映射将数据变换到一个特征空间F， 然后在特征空间使用线性学习器分类。 核函数：如何处理非线性数据 来看个核函数的例子。如下图所示的两类数据，分别分布为两个圆圈的形状，这样的数据本身就是线性不可分的，此时咱们该如何把这两类数据分开呢(下文将会有一个相应的三维空间图)？ 事实上，上图所述的这个数据集，是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音生成得到的，所以，一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线（超平面）。如果用 和 来表示这个二维平面的两个坐标的话，我们知道一条二次曲线（圆圈是二次曲线的一种特殊情况）的方程可以写作这样的形式： 注意上面的形式，如果我们构造另外一个五维的空间，其中五个坐标的值分别为 , , , , ，那么显然

　　面试题有难有易，不能因为容易，我们就轻视，更不能因为难，我们就放弃。我们面对高薪就业的态度永远不变，那就是坚持、坚持、再坚持。出现问题，找原因；遇到困难，想办法。我们一直坚信只有在坚持中才能看到希望，而不是看到希望才去坚持。 　　人生没有如果，只有结果和后果。既然选择了，就不后悔。年轻就是资本，年轻就要吃苦，就要历练。就要学会在坚持中成长。如此感慨，至深的心得体会，绝对的经验之谈。 1、 Static有什么用途？ （1）函数体内static变量的作用范围是该函数体，该变量的内存只被分配一次，因此它的值在下次调用时不变； （2）模块内的static全局变量同样只能在该模块内的函数访问和调用，不能被模块外的其他函数访问； （3）在类中的static成员变量属于整个类所有，对类的所有对象只有一份拷贝，这个函数不接受this指针，因为只能范围类的static成员函数。 2、 const （1）不管在函数声明修饰形参、还是修饰类的成员变量，表示该成员变量不能被改变，而且通常需要进行初始化，因为之后不能再改变； （2）对于指针来说，可以修饰指针所指向的变量（在*左边，即指针指向内容为常量），也可以指定指针本身为const（在*右边，指针本身是常量），或者两者同时指定为const（都是常量）。 3、 this指针 （1）this指针本质是一个函数参数，只是编译期隐藏起形式的，语法层面上的参数

MySQL数据类型选择 一 .选择原则 更小的通常更好 ：一般情况下选择可以正确存储数据的最小数据类型。越小的数据类型通常更快，占用磁盘，内存和CPU缓存更小。 简单就好 ：简单的数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。例如：整型比字符操作代价要小得多，因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比整型比较更加复杂。 尽量避免NULL :尽量制定列为NOT NULL，除非真的需要NULL类型的值。因为可能为NULL列使得索引，索引统计和值比较都更复杂。可为NULL的列会使用更多的存储空间，在MySQL里也需要特殊处理。 二.选择具体数据类型 在选择列的数据类型时需要先选定合适的大类型,如：数字，字符串，时间等。 整数类型 有两种类型的数字：整数和实数。如果需要存储整数，可以选择一下集中数据类型： 数据类型 长度/字节 范围 说明 TINYINT 1 -2^7—2^7-1 整数类型可选UNSIGND属性 SMALLINT 2 -2^15—2^15-1 表示不允许为负值 MEDIUMINT 3 -2^23—2^23-1 这大致可以使整数上限提高一倍 INT 4 -2^31—2^31-1 例如UNSIGNED可以使TINYINT BIGINT 8 -2^63—2^63-1 存储的范围是0—255 *实数类型 实数是带有小数部分的数字。然而它们不只是存储小数部分

文章目录： 一、JDK1.7之HashMap 二、JDK1.8之HashMap 三、Hashtable JDK1.7之HashMap 1. 定义 HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，源码如下： 1 public class HashMap<K,V> 2 extends AbstractMap<K,V> 3 implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable HashMap是一种支持 快速存取 的数据结构。 2. 构造函数 HashMap提供了三个构造函数： HashMap()：构造一个具有默认 初始容量 (16) 和 默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。 HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。 在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangxiaolong_china 对于一个进程，其空间分布如下图所示： C程序一般分为： 1. 程序段 :程序段为程序代码在内存中的映射.一个程序可以在内存中多有个副本. 2. 初始化过的数据 :在程序运行值初已经对变量进行初始化的 3. 未初始化过的数据 :在程序运行初未对变量进行初始化的数据 4.栈 (stack) :存储局部,临时变量,在程序块开始时自动分配内存,结束时自动释放内存.存储函数的返回指针. 5.堆 (heap) :存储动态内存分配,需要程序员手工分配,手工释放. 多任务操作系统中的每一个进程都运行在一个属于它自己的内存沙盘中，这个沙盘就是虚拟地址空间（virtual address space），在32位模式下，它总是一个4GB的内存地址块。这些虚拟地址通过页表（page table）映射到物理内存，页表由操作系统维护并被处理器引用。每个进程都拥有一套属于它自己的页表，但是还有一个隐情，只要虚拟地址被使能，那么它将会作用于这台机器上运行的所有软件，包括内核本身，因此，有一部分虚拟地址必须保留给内核使用。进程内存空间分布如下图所示： 但是这并不意味着内核使用了这么多的物理内存，仅表示它可以支配这么大的地址空间。可根据内核需要，将其映射到物理内存。内核空间在页表中拥有较高的特权级（ring2或以下），因此