操作系统:三个关键概念解析

需积分: 4 27 下载量 129 浏览量 更新于2024-07-19 1 收藏 5.56MB PDF 举报
"Operating Systems: Three Easy Pieces 是一本免费的在线操作系统教材,专注于虚拟化、并发性和持久性这三个操作系统的基本概念。通过理解这些概念,读者将了解操作系统如何调度CPU、管理内存以及持久存储文件等实际操作。" 在操作系统的世界里,这本书的核心在于它将复杂的系统知识分为三个关键部分: 1. **虚拟化(Virtualization)**:虚拟化是操作系统提供的一种机制,使得多个程序或用户可以在同一硬件上并行运行,仿佛它们各自拥有独立的资源。这包括进程的虚拟化(每个进程都看到一个独立的内存空间),以及硬件资源如CPU和I/O设备的虚拟化。通过虚拟化,操作系统可以高效地分配和隔离资源,同时提供安全性和可靠性。 2. **并发性(Concurrency)**:并发性是指系统能够同时处理多个任务的能力。在多处理器或多核系统中,这是通过硬件实现的,而在单处理器系统中,操作系统通过时间片轮转、线程管理和同步机制来模拟并发。理解和掌握并发性对于编写高效的多线程程序至关重要,因为并发可以提高系统整体的吞吐量和响应能力,但同时也引入了竞态条件和死锁等问题,需要通过锁、信号量等机制来解决。 3. **持久性(Persistence)**:持久性涉及到数据的长期存储,即使在系统关闭后仍能保持其状态。操作系统提供了文件系统来实现这一目标,允许数据被写入磁盘,并在需要时读取。文件系统不仅管理磁盘空间,还负责数据的组织、保护和恢复。此外,现代操作系统还支持更高级的持久性技术,如日志、快照和事务,以确保数据的一致性和完整性。 书中的每个主要概念都分为一系列章节,每章通常介绍一个问题并展示如何解决。章节内容简短,尽可能引用原始来源,以尊重并追溯思想的起源。作者的目标之一是让学习过程变得有趣且富有启发性,正如理查德·费曼的物理学讲义所体现的那样。 通过阅读本书,读者不仅可以深入理解操作系统的基本原理,还能接触到操作系统设计与实现中的许多实际问题,比如调度策略(如FCFS、优先级调度等)、内存管理(如分页和分段系统)、文件系统的实现(如i节点、目录结构)以及并发控制(如临界区、互斥锁、信号量等)。这些知识对于系统程序员、软件工程师以及任何对计算机系统工作原理感兴趣的人来说都是至关重要的。

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线,平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

2023-06-02 上传