中南大学操作系统课程设计:内存管理与FF/BF/WF策略实现

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本资源是关于中南大学操作系统综合课程设计的一份文档,涉及学生马福龙的项目,其目标是深入理解并实践内存分配和回收的管理。主要内容包括: 1. **内存分配策略**: - 学习并掌握内存分配的FF(First Fit)、BF(Best Fit)和WF( Worst Fit)策略,这些策略用于决定如何在可用内存中找到最适合当前请求的内存块。 - 实现思路包括对内存块链表的操作,如查找足够大的块,若块过大则进行分割,确保找到适合的分配区域。 2. **内存回收**: - 学习内存回收过程,涉及到从链表中找到合适位置插入已释放的内存块,以及合并相邻的空闲块,以避免存储碎片化。 3. **模块设计**: - 设计了六个关键模块: - **内存初始化模块**:负责初始化内存空间,将其标记为可用状态。 - **首次适应算法(FirstFit)模块**:通过遍历空闲分区表找到第一个满足条件的空闲区分配给作业,体现了简单且效率不高的内存分配方式。 - 其他模块可能还包括:最佳适应算法(BestFit)、最差适应算法(WorstFit)、最佳分区法(Best Partitioning)、剩余空间最小化算法(Least Remaining Space)等,以及内存释放模块,确保空闲区管理的高效性和完整性。 4. **开发环境**: - 在Windows 10系统环境下,使用IntelliJ IDEA 17.10作为开发工具进行开发。 5. **需求分析**: - 明确了项目需求,强调了内存分配和回收的细节操作,以及如何通过链表结构优化查找和合并操作。 这份文档提供了一个实践性的操作系统内存管理项目,旨在通过实际操作加深对内存分配算法的理解,并提升编程技能。学习者将面临的问题是如何在有限的内存资源下有效地分配和回收,同时保持系统的整体性能和内存利用率。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行