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4.1 网络层概述

2025-11-10
计算机网络 > 第四章
#计算机网络

4.3 连续分配方式总结

一、核心定义与特点 连续分配方式是早期操作系统中主流的内存管理方案,其核心特征是为每个用户程序分配连续的物理内存空间,程序加载后在内存中以"整块"形式存在,无需离散地址映射。该方式的优势是实现简单、地址变换直接,但缺点是易产生内存碎片,内存利用率受分配策略影响较大。 二、四种核心分配方法 根据内存分区的划分时机和大小灵活性,连续分配分为四种具体方法: 1. 单一连续分配(Sin
2025-10-27
操作系统 > 第四章
#操作系统

4.2 程序的装入和链接

一、核心流程:用户源程序到可执行进程的三步转化 用户源程序需经过编译→链接→装入三个核心步骤,才能转化为内存中可执行的进程,三者的逻辑关系与执行顺序如下: 第一步:编译(Compile) 执行主体:编译程序。 核心操作:将用户编写的高级语言(如C、Java)源代码,翻译成由机器指令构成的若干个目标模块(每个模块对应源代码中的一个逻辑单元,如函数、类),目标模块地址通常从“0”开始(相对地址)
2025-10-27
操作系统 > 第四章
#操作系统

4.1 存储器的层次结构

一、核心框架:多级存储器结构 计算机系统通过“速度-容量”权衡,构建了从高速到低速、容量从小到大的多级存储体系,具体层级及特性如下表所示: 存储层级 典型组件 速度 容量 核心作用 最高速层 CPU寄存器 极快(纳秒级) 极小(几十个到几百个) 暂存CPU当前执行的指令、操作数,避免频繁访问内存 高速缓冲层 高速缓存(Cache) 较快(接近CPU速度) 较小(几MB到几十MB)
2025-10-27
操作系统 > 第四章
#操作系统

4 MySQL 数据库和表

《第4章 MySQL数据库和表》文档总结 一、MySQL数据库简介 1. 查看已有数据库 使用SHOW DATABASES;命令查看MySQL服务器中的所有数据库。 1SHOW DATABASES; 默认包含4个系统数据库,删除这些系统数据库会导致MySQL无法正常工作。 2. 系统数据库作用 数据库名称 主要作用 mysql 描述用户访问权限,记录用户账号、密码及权限分配等信息
2025-10-23
数据库
#数据库 #MySQL

3 关系数据库规范化

一、数据依赖核心概念 数据依赖是关系模式中属性间的关联,共3种,核心为函数依赖(FD),此外还有多值依赖(MVD)和连接依赖(JD)。 1. 函数依赖定义 若关系模式R中,属性/属性组X的每个具体值,都对应属性Y的唯一具体值,则称Y函数依赖于X,记为X→Y。 本质:X的值可唯一确定Y的值,例如“学号→姓名”(一个学号对应唯一姓名)。 2. 3种特定函数依赖 类型 定义 示例 平凡
2025-10-23
数据库
#数据库 #MySQL

2 关系数据库

一、关系数据库发展与理论基础 (一)核心奠基人及贡献 E.F.Codd(IBM公司)是关系数据库理论的核心奠基人,其关键贡献如下: 1970年:在《Communication of the ACM》发表论文,提出关系数据模型,为关系数据库奠定基础。 后续研究:提出关系代数、关系演算概念,构建关系数据库的数学运算体系。 范式理论:1972年提出第一、二、三范式(1NF、2NF、3NF),1974年
2025-10-23
数据库
#数据库 #MySQL

1 数据库概论

一、数据库基本概念 (一)核心定义 数据(Data):事物的符号表示,涵盖数字、文字、图像、声音等,可经数字化以二进制形式存入计算机处理。 数据库(DB):长期存于计算机内、有组织且可共享的数据集合,按特定数据模型组织、描述和储存,具有低冗余度、高数据独立性与易扩张性。 数据库管理系统(DBMS):数据库系统的核心系统软件,需操作系统支持,实现用户对数据库的操作,核心功能如下: 数据定义:提供
2025-10-23
数据库
#数据库 #MySQL

2.4 两类错误率、Neyman-Pearson 决策与ROC曲线

在两类分类问题中,不同类型的错误(如医学诊断中的漏诊、误诊)往往带来不同损失。本节围绕"两类错误率的细分与权衡"展开,重点介绍错误率的定义、Neyman-Pearson决策规则(固定一类错误率最小化另一类)及ROC曲线(可视化错误率权衡关系),是贝叶斯决策框架的重要补充。 一、核心概念与两类错误率定义 1. 基本场景与符号约定 两类问题:设类别为"阳性"(
2025-10-21
模式识别与机器学习 > 第二章 统计决策方法
#模式识别 #机器学习

2.3 最小风险贝叶斯决策

最小风险贝叶斯决策的核心是考虑分类错误带来的损失差异,在贝叶斯决策框架下追求"期望风险最小",而非单纯的"错误率最小",是最小错误率贝叶斯决策的扩展(后者可视为前者的特例)。 一、核心概念与符号约定 1. 基本要素定义 样本:x∈Rdx \in \mathbb{R}^dx∈Rd(ddd维特征向量) 状态空间:Ω={ω1,ω2,…,ωc}\Omega = \
2025-10-21
模式识别与机器学习 > 第二章 统计决策方法
#模式识别 #机器学习 #贝叶斯决策
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