现有一请求分页的虚拟存储器,内存最多容纳4个页面,对于下面的引用串:1,2,3,4,1,5,6,1,4,2,3,4,5,6,采用FIFO页面替换算法,会产生多少次缺页中断?

时间: 2023-05-29 11:04:16 浏览: 17
首先初始化内存中没有页面,缺页中断次数为0。 1. 引用1,将页面1装入内存中,缺页中断次数为0。 2. 引用2,将页面2装入内存中,缺页中断次数为0。 3. 引用3,将页面3装入内存中,缺页中断次数为0。 4. 引用4,将页面4装入内存中,缺页中断次数为0。 5. 引用1,页面1已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为0。 6. 引用5,内存中已经没有空闲页面,需要替换一个页面,根据FIFO算法,替换页面1,将页面5装入内存中,缺页中断次数为1。 7. 引用6,内存中已经有页面2、3、4、5,不需要替换,缺页中断次数为1。 8. 引用1,页面1已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为1。 9. 引用4,页面4已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为1。 10. 引用2,页面2已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为1。 11. 引用3,页面3已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为1。 12. 引用4,页面4已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为1。 13. 引用5,页面5已经在内存中,不需要替换,缺页中断次数为1。 14. 引用6,页面6需要装入内存中,根据FIFO算法,替换页面2,将页面6装入内存中,缺页中断次数为2。 因此,总共产生2次缺页中断。
相关问题

现有一请求分页的虚拟存储器,内存最多容纳4个页面,对于下面的引用串:1,2,3,4,1,5,6,1,4,2,3,4,5,6,采用FIFO页面替换算法,会产生多少次缺页中断?

总共有15个页面被访问,而内存最多只能容纳4个页面,因此会发生11次缺页中断。 具体过程如下: 1. 访问页面1,放入内存中(缺页中断次数:0):1 2. 访问页面2,放入内存中(缺页中断次数:0):1 2 3. 访问页面3,放入内存中(缺页中断次数:0):1 2 3 4. 访问页面4,放入内存中(缺页中断次数:0):1 2 3 4 5. 访问页面1,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:0):1 2 3 4 6. 访问页面5,发生缺页中断,将页面5放入内存中,并将页面1替换出去(缺页中断次数:1):2 3 4 5 7. 访问页面6,发生缺页中断,将页面6放入内存中,并将页面2替换出去(缺页中断次数:2):3 4 5 6 8. 访问页面1,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:2):3 4 5 6 9. 访问页面4,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:2):3 4 5 6 10. 访问页面2,发生缺页中断,将页面2放入内存中,并将页面3替换出去(缺页中断次数:3):2 4 5 6 11. 访问页面3,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:3):2 4 5 6 12. 访问页面4,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:3):2 4 5 6 13. 访问页面5,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:3):2 4 5 6 14. 访问页面6,发现已经在内存中,不需要替换(缺页中断次数:3):2 4 5 6 因此,总共发生了3次替换,11次缺页中断。

在一个请求分页虚拟存储管理系统中,一个程序运行的页面走向是: 1、2、3、4、2、1

这个页面走向的页面访问序列是:1 2 3 4 2 1。 该虚拟存储管理系统的分页算法可以使用最近最少使用(LRU)算法,LRU算法会优先淘汰最近最少使用的页面,保留最近使用的页面。在这个页面走向的序列中,最近最少使用的页面是3和4,因为它们没有被频繁地访问。相反,页面1和2被频繁地访问,因此应该被保留在内存中。因此,如果该系统采用LRU算法,那么页面3和4将被淘汰,而页面1和2将被保留在内存中。

相关推荐

### 回答1: 1 虚拟存储器原理:虚拟存储器是一种内存管理技术,它可以将计算机系统中可用的物理内存分割成多个虚拟内存空间,以减轻用户程序和操作系统之间的竞争,并为每个用户程序提供大量的虚拟内存。 2. 缺页中断:缺页中断是当操作系统尝试读取或修改一个内存页时发生的中断,这个内存页不在系统的虚拟内存页表中,这种中断可由程序出现错误而引起。 3. 请求分页管理系统:请求分页管理系统是一种内存管理技术,它可以根据用户程序的需要在内存和外存之间进行页面的交换,以满足用户程序的内存需求。 4. 页面置换算法:页面置换算法是操作系统用来管理内存空间的算法,它可以根据用户的内存需求,选择恰当的时机将内存中的某些页面置换到外存中,以便释放出更多的内存空间。 5. 什么是抖动(颠簸):抖动(颠簸)是指当系统处理大量小型任务时,会出现大量的内存页面置换,从而引起系统性能的下降。 6. 为什么会出现抖动:抖动主要是由于操作系统页面置换算法不够有效所导致的,当大量的小型任务交替执行时,操作系统效率低下,页面置换的频率增加,就会导致系统出现抖动。 7. 系统资源利用率与驻留内存的进程数之间的关系:系统资源利用率和驻留内存的进程数之间存在一定的关系,当系统资源利用率升高时,驻留内存的进程数也会增加,从而减少系统的可用内存。 8. 什么是进程工作集:进程工作集是指在某个时刻,一个进程所需要的内存页面的集合。它是由进程的程序代码、数据、堆栈、共享库等所组成,它们共同构成了进程的内存空间。 ### 回答2: 1. 虚拟存储器原理是一种操作系统技术,将物理内存和磁盘空间进行管理和调度,使得程序能够运行在一个比实际内存更大的虚拟内存空间中。它基于分页机制,将内存划分成固定大小的页面,对应于磁盘上的页面文件,通过页面置换算法将需要的页面从磁盘加载到内存中进行处理。 2. 缺页中断是指当CPU需要访问一个不在内存中的页面时,操作系统会产生一个中断来处理这个缺页事件。缺页中断会触发页面置换算法,将磁盘上的页面换入内存,并将不再需要的页面换出到磁盘,以满足程序对内存的需求。 3. 请求分页管理系统是一种内存管理技术,实现了虚拟存储器原理。它将程序的虚拟地址空间划分为固定大小的页面,当程序运行时,只有当前需要的页面才会加载到内存中。通过缺页中断和页面置换算法,实现了内存与磁盘的动态管理和调度。 4. 页面置换算法是用于虚拟存储器中缺页中断产生时选择要置换出去的页面的算法。常见的页面置换算法有最佳(OPT)算法、最近未使用(LRU)算法和先进先出(FIFO)算法等。这些算法根据不同的页面使用策略来选择置换页面,以最大程度地提高系统在有限内存下的性能。 5. 抖动(颠簸)是指系统频繁发生缺页中断并进行页面置换的现象。当系统内存不足时,频繁地从磁盘中加载页面到内存,然后再换出页面到磁盘,导致系统性能下降。 6. 抖动的出现有两个主要原因。一是系统的物理内存不足以容纳当前运行的程序所需的全部页面,导致频繁的页面置换;二是系统中运行的进程之间的资源竞争过于激烈,导致内存资源被不断激活,造成频繁的缺页中断。 7. 系统资源利用率与驻留内存的进程数之间存在关系。当进程数增加时,每个进程可获得的内存资源减少,导致系统资源利用率下降。同时,较多的进程数可能增加页面置换次数,导致系统抖动现象。因此,合理的进程数与系统的内存容量之间需要进行平衡,以保证系统资源的充分利用。 8. 进程工作集是指进程在一段时间内访问的页面集合。进程工作集的大小决定了进程的内存需求,对于虚拟存储器来说,将工作集中的页面尽可能保持在内存中,可以减少缺页中断的发生和页面置换的次数,提高系统的整体性能。 ### 回答3: 1. 虚拟存储器原理是指计算机操作系统将物理内存和磁盘存储结合起来,使得磁盘上的一部分空间可以被用作扩展内存,从而满足内存需求超过物理内存容量的情况。虚拟存储器将磁盘上的数据按照页面的形式划分,并与物理内存进行映射,当进程需要访问不在物理内存中的页面时,操作系统会将该页面从磁盘加载到内存中。 2. 缺页中断是指当进程需要访问的页面不在物理内存中时,操作系统会产生一个中断,即缺页中断。此时,操作系统会根据页面置换算法选择一个页面进行置换,腾出物理内存空间用于装载需要访问的页面。 3. 请求分页管理系统是一种处理虚拟存储器和页面置换的管理系统。它根据进程的访存需求,将访问请求分为两种:一种是缺页中断请求,表示页面不在物理内存中,需要从磁盘加载到内存;另一种是访问合法性验证请求,表示页面在物理内存中,可以直接访问。请求分页管理系统根据这些请求进行相应的操作,保证进程的正常运行。 4. 页面置换算法是为了解决物理内存空间不足而选择替换页面的方法。常见的页面置换算法有:最佳置换算法、最近最久未使用算法、先进先出算法等。这些算法根据一定的原则和策略来选择待置换页面,以达到尽量提高内存利用率和减少缺页中断次数的目的。 5. 抖动是指在系统资源紧缺的情况下,频繁地进行页面置换所导致的系统性能下降现象。当系统内存不足以容纳当前正在运行进程的工作集时,操作系统会频繁地进行页面置换,导致系统运行速度变慢,系统响应时间增加。 6. 出现抖动的原因是系统资源不足以满足进程的内存需求。当系统驻留内存中的进程数过多,每个进程的工作集都无法完全保存在物理内存中时,系统就会频繁地进行页面置换,这样会导致抖动。 7. 系统资源利用率与驻留内存的进程数之间存在一定关系。当系统驻留内存的进程数过多时,每个进程能够使用的内存空间就较少,可能会导致内存不足以容纳进程的工作集,进而引起频繁的页面置换,降低系统资源的利用率。 8. 进程工作集是指进程当前正在使用的物理内存中的页面集合。它包含了进程在运行过程中访问的页面,以及与这些页面相关的页面。进程工作集的大小直接影响着页面置换算法的选择和效果,较大的工作集可以减少缺页中断次数和页面置换的频繁性,提高系统性能。
首先,需要知道每个页面在访问之前是否已经在内存中。如果已经在内存中,则不会发生缺页,如果不在内存中,则会发生缺页。 在该进程的页面访问序列中,第一个页面是1,它已经在内存中,不会发生缺页。接下来的页面2也已经在内存中,同样不会发生缺页。页面4也在内存中,不会发生缺页。页面3不在内存中,会发生缺页,此时内存中的页面为1、2、4、3。页面2已经在内存中,不会发生缺页。页面6不在内存中,又会发生缺页,此时内存中的页面为1、2、4、3、6。页面2已经在内存中,不会发生缺页。页面1已经在内存中,不会发生缺页。页面5不在内存中,会发生缺页,此时内存中的页面为2、4、3、6、1、5。页面2已经在内存中,不会发生缺页。页面6已经在内存中,不会发生缺页。页面1已经在内存中,不会发生缺页。 因此,在采用最佳页面置换算法的情况下,访问过程发生的缺页率为2/12=0.167。 接下来考虑采用LRU页面置换算法的情况。在开始时,内存中的页面为1、2、3、4。当访问页面1时,它是最近使用的页面,不会发生置换。当访问页面2时,它成为了最近使用的页面,不会发生置换。当访问页面4时,它成为了最近使用的页面,不会发生置换。当访问页面3时,内存中的页面变为1、2、4、3,此时最近使用的页面依次为3、4、2、1,因此页面1会被置换出去。当访问页面2时,它成为了最近使用的页面,不会发生置换。当访问页面6时,内存中的页面变为2、4、3、6,此时最近使用的页面依次为6、3、4、2,因此页面1会被置换出去。当访问页面2时,它成为了最近使用的页面,不会发生置换。当访问页面1时,内存中的页面变为4、3、6、2、1,此时最近使用的页面依次为1、2、6、3、4,因此页面4会被置换出去。当访问页面5时,内存中的页面变为3、6、2、1、5,此时最近使用的页面依次为5、1、2、6、3,因此页面4会被置换出去。 因此,在采用LRU页面置换算法的情况下,访问过程发生的缺页率为3/12=0.25。 因此,采用最佳页面置换算法时,发生的缺页率比采用LRU页面置换算法时要低。
好的,我可以帮你计算。这是一个分页管理系统的问题,其中页面走向序列为:1,2,3,4,1,3,4,2,5,2,4,1,存储块为4。 首先使用FIFO算法,按照页面走向序列的顺序将页面存储到四个存储块中,当存储块已满时,采用FIFO算法进行页面置换,即选择最早进入存储块的页面进行替换。具体步骤如下: | 页号 | 存储块1 | 存储块2 | 存储块3 | 存储块4 | 缺页次数 | | ---- | ------- | ------- | ------- | ------- | -------- | | 1 | 1 | | | | 1 | | 2 | 1 | 2 | | | 2 | | 3 | 1 | 2 | 3 | | 3 | | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | | 1 | 5 | 2 | 3 | 4 | 5 | | 3 | 5 | 6 | 3 | 4 | 6 | | 4 | 5 | 6 | 3 | 4 | 6 | | 2 | 5 | 6 | 2 | 4 | 7 | | 5 | 5 | 6 | 2 | 5 | 8 | | 2 | 5 | 6 | 2 | 5 | 8 | | 4 | 4 | 6 | 2 | 5 | 9 | | 1 | 4 | 1 | 2 | 5 | 10 | 因此,FIFO算法的缺页次数为10,缺页率为10/12=83.33%。 然后使用LRU算法,按照页面走向序列的顺序将页面存储到四个存储块中,当存储块已满时,采用LRU算法进行页面置换,即选择最近最久未使用的页面进行替换。具体步骤如下: | 页号 | 存储块1 | 存储块2 | 存储块3 | 存储块4 | 缺页次数 | | ---- | ------- | ------- | ------- | ------- | -------- | | 1 | 1 | | | | 1 | | 2 | 1 | 2 | | | 2 | | 3 | 1 | 2 | 3 | | 3 | | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | | 1 | 5 | 2 | 3 | 4 | 5 | | 3 | 5 | 2 | 3 | 4 | 5 | | 4 | 5 | 2 | 4 | 3 | 6 | | 2 | 5 | 2 | 4 | 3 | 6 | | 5 | 5 | 2 | 4 | 1 | 7 | | 2 | 5 | 2 | 4 | 1 | 7 | | 4 | 5 | 2 | 1 | 4 | 8 | | 1 | 5 | 2 | 1 | 4 | 8 | 因此,LRU算法的缺页次数为8,缺页率为8/12=66.67%。 综上所述,FIFO算法的缺页次数为10,缺页率为83.33%,而LRU算法的缺页次数为8,缺页率为66.67%。因此,LRU算法的效果比FIFO算法要好一些。
以下是一个简单的使用 LRU 算法模拟分页式虚拟内存的 Python 代码: python import os class Page: def __init__(self, page_num, data=None): self.page_num = page_num self.data = data class Disk: def __init__(self, filename): self.filename = filename self.pages = {} if os.path.isfile(filename): with open(filename, 'rb') as f: while True: page_num_bytes = f.read(4) if not page_num_bytes: break page_num = int.from_bytes(page_num_bytes, 'big') page_data = f.read(4096) self.pages[page_num] = Page(page_num, page_data) def read_page(self, page_num): if page_num in self.pages: # page is already in memory, return it return self.pages[page_num].data else: # page is not in memory, load it from disk with open(self.filename, 'rb') as f: f.seek(page_num * 4096) page_data = f.read(4096) self.pages[page_num] = Page(page_num, page_data) return page_data def write_page(self, page_num, page_data): with open(self.filename, 'r+b') as f: f.seek(page_num * 4096) f.write(page_data) self.pages[page_num] = Page(page_num, page_data) def flush(self): with open(self.filename, 'wb') as f: for page in sorted(self.pages.values(), key=lambda p: p.page_num): f.write(page.page_num.to_bytes(4, 'big')) f.write(page.data) class PageTable: def __init__(self, disk): self.disk = disk self.pages = {} self.lru_queue = [] def read_page(self, page_num): if page_num in self.pages: # move page to front of LRU queue self.lru_queue.remove(page_num) self.lru_queue.insert(0, page_num) return self.pages[page_num] else: # page is not in memory, load it from disk page_data = self.disk.read_page(page_num) if len(self.pages) >= 10: # remove least recently used page from memory lru_page_num = self.lru_queue.pop() del self.pages[lru_page_num] self.pages[page_num] = page_data self.lru_queue.insert(0, page_num) return page_data def write_page(self, page_num, page_data): if page_num in self.pages: # move page to front of LRU queue self.lru_queue.remove(page_num) self.lru_queue.insert(0, page_num) else: if len(self.pages) >= 10: # remove least recently used page from memory lru_page_num = self.lru_queue.pop() del self.pages[lru_page_num] self.lru_queue.insert(0, page_num) self.pages[page_num] = page_data self.disk.write_page(page_num, page_data) def flush(self): self.disk.flush() # example usage: disk = Disk('virtual_memory.bin') page_table = PageTable(disk) # read page 0 page_data = page_table.read_page(0) print(page_data) # write to page 1 page_table.write_page(1, b'hello world') # read page 1 page_data = page_table.read_page(1) print(page_data) # flush changes to disk page_table.flush() 此代码模拟了一个包含 10 个页面的虚拟内存,每个页面大小为 4096 字节。使用 LRU 算法来管理页面,如果有新页面需要加载到内存中,将会淘汰最近最少使用的页面。Disk 类用于模拟磁盘,PageTable 类用于管理内存中的页面和磁盘中的页面。请注意,此代码仅作为示例,不适用于生产环境。
当分配给该作业的物理块数目 M 为 3 时: 第一个页面 4 装入内存,缺页次数为 1,内存中的页面为 4。 第二个页面 3 装入内存,缺页次数为 2,内存中的页面为 4, 3。 第三个页面 2 装入内存,缺页次数为 3,内存中的页面为 4, 3, 2。 第四个页面 1 装入内存,缺页次数为 4,内存中的页面为 4, 3, 2。 第五个页面 4 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 4,内存中的页面为 4, 3, 2。 第六个页面 3 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 4,内存中的页面为 4, 3, 2。 第七个页面 5 装入内存,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 5。 第八个页面 4 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 5。 第九个页面 3 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 5。 第十个页面 2 装入内存,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 2。 第十一个页面 1 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 2。 第十二个页面 5 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 2。 第十三个页面 3 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 2。 第十四个页面 1 装入内存,缺页次数为 7,内存中的页面为 4, 3, 1。 第十五个页面 2 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 7,内存中的页面为 4, 3, 1。 第十六个页面 4 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 7,内存中的页面为 4, 3, 1。 当分配给该作业的物理块数目 M 为 4 时: 第一个页面 4 装入内存,缺页次数为 1,内存中的页面为 4。 第二个页面 3 装入内存,缺页次数为 2,内存中的页面为 4, 3。 第三个页面 2 装入内存,缺页次数为 3,内存中的页面为 4, 3, 2。 第四个页面 1 装入内存,缺页次数为 4,内存中的页面为 4, 3, 2, 1。 第五个页面 4 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 4,内存中的页面为 4, 3, 2, 1。 第六个页面 3 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 4,内存中的页面为 4, 3, 2, 1。 第七个页面 5 装入内存,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 2, 5。 第八个页面 4 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 2, 5。 第九个页面 3 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 2, 5。 第十个页面 2 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 5,内存中的页面为 4, 3, 2, 5。 第十一个页面 1 装入内存,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 1, 5。 第十二个页面 5 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 1, 5。 第十三个页面 3 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 1, 5。 第十四个页面 1 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 1, 5。 第十五个页面 2 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 1, 5。 第十六个页面 4 已经在内存中,不需要再装入,缺页次数为 6,内存中的页面为 4, 3, 1, 5。
首先,需要确定该系统的页面大小和总共的页面数目。假设页面大小为4KB,总共的页面数目为20页。 当物理块数目 M 为3时,可以使用最近最少使用(LRU)算法来进行页面置换。初始时,物理块中没有任何页面,因此第一个页面需要装入内存。接下来的页面访问按照如下方式进行: | 页面 | 操作 | 内存中的页面 | 缺页次数 | | :--: | :------: | :-----------------: | :-------:| | 4 | 装入 | 4 | 1 | | 3 | 装入 | 4,3 | 2 | | 2 | 装入 | 4,3,2 | 3 | | 1 | 装入 | 3,2,1 | 4 | | 4 | 不操作 | 3,2,1 | 4 | | 3 | 不操作 | 3,2,1 | 4 | | 5 | 装入 | 2,1,5 | 5 | | 4 | 装入 | 1,5,4 | 6 | | 3 | 装入 | 5,4,3 | 7 | | 2 | 装入 | 4,3,2 | 8 | | 1 | 不操作 | 4,3,2 | 8 | | 5 | 不操作 | 4,3,2 | 8 | | 3 | 不操作 | 4,2,3 | 8 | | 1 | 不操作 | 4,2,1 | 8 | | 2 | 不操作 | 4,1,2 | 8 | | 4 | 装入 | 1,2,4 | 9 | 因此,在物理块数目 M 为3时,访问过程中所发生的缺页次数为9,缺页率为9/16=56.25%。 当物理块数目 M 为4时,同样可以使用最近最少使用(LRU)算法来进行页面置换。初始时,物理块中没有任何页面,因此第一个页面需要装入内存。接下来的页面访问按照如下方式进行: | 页面 | 操作 | 内存中的页面 | 缺页次数 | | :--: | :------: | :-----------------: | :-------:| | 4 | 装入 | 4,---,---,---| 1 | | 3 | 装入 | 4,3,---,--- | 2 | | 2 | 装入 | 4,3,2,--- | 3 | | 1 | 装入 | 4,3,2,1 | 4 | | 4 | 不操作 | 4,3,2,1 | 4 | | 3 | 不操作 | 4,3,2,1 | 4 | | 5 | 装入 | 5,3,2,1 | 5 | | 4 | 装入 | 5,4,2,1 | 6 | | 3 | 装入 | 5,4,3,1 | 7 | | 2 | 装入 | 5,4,3,2 | 8 | | 1 | 不操作 | 5,4,3,2 | 8 | | 5 | 不操作 | 5,4,3,2 | 8 | | 3 | 不操作 | 5,4,2,3 | 8 | | 1 | 不操作 | 5,4,2,1 | 8 | | 2 | 不操作 | 5,4,1,2 | 8 | | 4 | 不操作 | 5,1,2,4 | 8 | 因此,在物理块数目 M 为4时,访问过程中所发生的缺页次数为8,缺页率为8/16=50%。可以看出,当物理块数目增加时,缺页率会下降。

最新推荐

操作系统 linux 请求分页 模拟内存管理实验报告java(内含源码)

通过实现一个操作系统的内存管理的模拟系统,观察内存空闲分区管理、内存分配和回收过程,了解内存管理技术等特点,掌握内存管理中的分配、回收和置换算法,加深对请求调页系统的原理和实现过程的理解。

git配置失败过程.mp4

git配置失败过程.mp4

毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip

【资源说明】 毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿真c#源码+sln解决方案.zip毕业设计基于Unity3D的三维流场景仿 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

MATLAB统计分析与应用 案例5分析

MATLAB统计分析与应用 案例5分析

武忠祥高数 第四章 常微分方程

武忠祥高数 第四章 常微分方程

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址:fengweixin@bupt.edu.cn,wangyuanjiang@megvii.com{malihua,yuanye,zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架,教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征,通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而,在不同的训练阶段,教师的输出可以在相同的实例中显著变化,引入意外的噪声,并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 , 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC(Temporal Knowledge Consis- tency)。具体来说,我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息,根据其重要性学习实例的时间一致性。

create or replace procedure这句语句后面是自定义么

### 回答1: 是的,"create or replace procedure"语句后面应该跟着自定义的存储过程名。例如: ```sql create or replace procedure my_procedure_name ``` 这里"my_procedure_name"是你自己定义的存储过程名,可以根据具体需求进行命名。 ### 回答2: 不完全是自定义。在Oracle数据库中,"CREATE OR REPLACE PROCEDURE"是一条SQL语句,用于创建或替换一个存储过程。关键词"CREATE"表示创建新的存储过程,关键词"OR REPLACE"表示如果该存储过程

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind,英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而,这些性能增益是以大的计算成本来实现的,其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标,对比检测,任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号,从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度,同时需要高达10少训练特别是,我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当,SEER是迄今为止最大的自监督系统之一,它使用了1000多个预训练数据。最后,我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练,例如COCO中的图像,缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al