監視器是程序同步中使用的同步工具，用於管理對共享資源的訪問並協調多個執行緒或程序的操作。與鎖或訊號量等低階原語相比，它們為管理併發性提供了更高級別的抽象。讓我們檢查監視器，瞭解它們是什麼、為什麼使用它們以及程序同步如何使用它們 - 什麼是監視器？一種稱為監視器的同步技術將操作和資料結構統一到單個實體中。它們包含可以對共享資源執行的操作。透過只允許一個執行緒或程序執行……閱讀更多

介紹 程序間通訊 (IPC) 是在電子系統中多個程序之間傳輸資訊和互動的過程。在任務程序結構中，每個操作都在其自身上執行，如果這些程序需要交換資訊或協調它們正在執行的操作，則需要它們之間的通訊。IPC 是現代作業系統的重要組成部分，可用於各種應用程式，從簡單的控制線裝置到具有分散式元件的複雜系統。IPC 的主要目標是使程序之間資訊的傳輸更加私密和高效……閱讀更多

介紹 基於訊息的通訊 (MBC) 是一種程序內通訊 (IPC) 型別，其中多個程序透過向對方傳送訊息來共享資料。在這種型別的程序間互動中，傳送程序構造一條包含要傳遞的資訊的訊息，並將其傳送到接收程序。接收程序反過來接收訊息並提取所需的資料。在 IPC 中使用基於訊息的通訊具有許多優點。主要優點之一是它提供了一種簡單且靈活的方式來促進程序之間的通訊。非同步訊息……閱讀更多

記憶體保護是作業系統的一個關鍵元件，它允許作業系統防止一個程序的記憶體被另一個程序使用。記憶體保護在現代作業系統中至關重要，因為它允許多個程式同時執行而不會干擾彼此的記憶體空間。記憶體保護的主要目標是防止一個程式未經授權訪問記憶體。當一個程序試圖訪問它無權訪問的記憶體時，作業系統的記憶體保護機制將阻止該程序並終止它。這防止程式訪問它不應該訪問的記憶體。記憶體保護……閱讀更多

什麼是旁觀緩衝區？旁觀緩衝區 (LAB) 是一種在計算機系統中使用的快取記憶體，用於儲存經常訪問的資料。LAB 位於 CPU 和主記憶體之間，充當高速緩衝區以提高系統性能。LAB 透過快取主記憶體中 CPU 經常訪問的一部分資料來工作。當 CPU 請求主記憶體中的資料時，LAB 首先檢查緩衝區中是否存在該資料。如果在 LAB 中找到資料，則……閱讀更多

介紹 損失函式，通常稱為代價函式或誤差函式，是在資料科學中用於評估機器學習模型做出的預測與訓練資料中的實際值或目標匹配程度的指標。它量化了真實值和預測值之間的差異，並提供了一個單一的標量值來表示模型的有效性。多重共線性問題 n 是資料集中資料點的數量。y 表示目標變數的真實值。ŷ 表示迴歸模型生成的預測值。選擇的……閱讀更多

介紹 隨機森林和梯度提升是兩種最流行且功能強大的機器學習演算法，用於分類和迴歸任務。這兩種演算法都屬於整合學習方法家族，用於透過結合多個弱學習器的優勢來提高模型精度。儘管它們有相似之處，但隨機森林和梯度提升在建模方法、效能和可解釋性方面有所不同。讀完之後，您將瞭解何時使用每種演算法以及如何選擇最適合您特定問題的演算法。什麼是隨機森林？隨機森林，一種……閱讀更多

介紹 梅爾頻率倒譜系數 (MFCC) 是一種廣泛用於音訊處理的特徵提取技術，尤其是在語音識別應用中。MFCC 的建立是透過對短時間間隔的音訊訊號進行對數壓縮、濾波器組和離散傅立葉變換 (DFT)。閱讀本文後，您將全面瞭解如何使用機器學習演算法訓練 MFCC。什麼是 MFCC MFCC 代表梅爾頻率倒譜系數。它是一種廣泛應用於音訊訊號處理和語音識別的特徵提取技術。MFCC 演算法基於人類……閱讀更多

機器學習中的原始泰坦尼克號專案旨在預測泰坦尼克號上的人是否會倖存。然而，這個名為“宇宙飛船泰坦尼克號”的專案略有不同。問題陳述是：一艘宇宙飛船載著人們進行太空旅行，但由於碰撞，一些人需要被運送到另一個維度或星球。這不能隨機進行。因此，我們將使用 Python 中的機器學習技術來找出誰會被轉移，誰不會被轉移。演算法步驟 1 - ... 閱讀更多

機器學習是人工智慧 (AI) 的一個子集，它使機器能夠從資料中學習，而無需明確程式設計。從預測客戶行為到識別影像和語音，它是一個快速發展的領域。將機器學習新增到您的工具箱中可以幫助您在金融、欺詐檢測、汽車、研究等許多領域取得優異成績。第 1-5 天：機器學習基礎知識 在深入研究其技術方面之前，務必瞭解機器學習的基本概念。瞭解機器學習的型別，例如監督學習、無監督學習和強化學習。關注關鍵點…… 閱讀更多