監視器是程序同步中用於管理對共享資源的訪問並協調多個執行緒或程序操作的同步工具。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。讓我們來研究監視器，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一個實體中。它們包含可以對共享資源執行的操作。透過僅允許一個執行緒或程序執行... 閱讀更多

介紹 程序間通訊 (IPC) 是電子系統中多個程序之間資訊傳遞和互動的過程。任務程序結構中的每個操作都在其自身上執行，並且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，並且可以應用於各種應用程式，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的資訊傳遞更私密和有效。... 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彼此傳送訊息來共享資料。在此型別的程序間通訊中，傳送程序構建一個包含要傳遞的內容的訊息並將其傳遞給接收程序。反過來，接收程序獲取訊息並提取所需的任何資料。在 IPC 中使用基於訊息的通訊有很多好處。主要好處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。非同步程式設計訊息... 閱讀更多

記憶體保護是作業系統的一個關鍵組成部分，它允許它們防止一個程序的記憶體被另一個程序使用。在現代作業系統中，記憶體保護至關重要，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程式訪問未經授權的 RAM。當一個程序嘗試訪問它無權訪問的記憶體時，計算機的作業系統將停止並終止該程序。這阻止了程式獲取它不應該擁有的記憶體。記憶體備份... 閱讀更多

什麼是旁視緩衝區？旁視緩衝區 (LAB) 是一種快取記憶體，用於在計算機系統中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 請求來自主記憶體的資料時，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，則它... 閱讀更多

介紹 損失函式，通常稱為成本函式或誤差函式，是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數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的準確性。儘管它們有相似之處，但隨機森林和梯度提升在模型構建方法、效能和可解釋性方面有所不同。閱讀完本文後，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 是透過對短時間間隔內音訊訊號進行對數壓縮、濾波器組和離散傅立葉變換 (DFT) 來建立的。在本文結束時，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。它是音訊訊號處理和語音識別中廣泛使用的特徵提取技術。MFCC 演算法基於人類... 閱讀更多

機器學習中最初的泰坦尼克號專案旨在確定泰坦尼克號上的人是否會倖存下來。但是，這個名為宇宙飛船泰坦尼克號的專案有點不同。這裡的問題陳述是，一艘宇宙飛船載著人們進行太空旅行。但由於發生碰撞，一些人需要被運送到另一個維度或星球。現在這不能隨機進行。因此，我們將使用 Python 中的機器學習技術來找出誰將被運送，誰將不被運送。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，這是一個快速發展的領域。將機器學習新增到您的工具包中可以幫助您在金融、欺詐檢測、汽車、研究等許多領域中脫穎而出。第 1-5 天：機器學習基礎 在深入瞭解其技術方面之前，必須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。關注要點，... 閱讀更多