lru와 lfu 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?
차이점: LRU는 가장 오랫동안 사용되지 않은 페이지를 제거하는 가장 최근에 사용된 페이지 교체 알고리즘인 반면, LFU는 가장 적게 방문한 페이지를 제거하는 가장 최근에 사용된 페이지 교체 알고리즘입니다. 특정 기간에. LRU의 핵심은 페이지가 마지막으로 사용된 시점부터 스케줄링이 발생할 때까지의 시간을 보는 것이고, LFU의 핵심은 일정 기간 동안 페이지를 사용하는 빈도를 보는 것입니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.
웹 개발에서 캐싱은 필수적이며 성능을 향상시키는 가장 일반적인 방법이기도 합니다. 브라우저 캐시(Chrome 브라우저인 경우 chrome:://cache를 통해 볼 수 있음)이든 서버 측 캐시(memcached 또는 redis와 같은 메모리 내 데이터베이스를 통해)이든 상관없습니다. 캐싱은 사용자 액세스 속도를 높일 뿐만 아니라 서버 부하와 부담도 줄일 수 있습니다. 그런 다음 일반적인 캐시 제거 알고리즘의 전략과 원리를 이해하는 것이 특히 중요합니다.
공통 캐싱 알고리즘
- LRU (Least Recent Used) 최근에 액세스한 데이터라면 앞으로도 액세스할 확률도 높습니다.
- LFU(최소 빈도 사용) 가장 적게 사용되는 데이터입니다. 최근 기간에 거의 사용되지 않은 데이터는 앞으로도 사용될 가능성이 매우 낮습니다.
- FIFO(Fist in First Out). 데이터 조각이 캐시에 먼저 들어가면 먼저 제거해야 합니다.
LRU 캐시
브라우저 캐싱 전략 및 Memcached 캐싱 전략과 마찬가지로 LRU 알고리즘은 가까운 미래에 가장 적게 액세스할 데이터를 제거합니다. LRU가 인기를 끄는 이유는 상대적으로 구현이 간단하고 런타임 성능이 좋고 적중률이 높아 실질적인 문제 해결에도 매우 실용적이기 때문입니다. LRU 캐시 구현 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.
- 새로운 데이터가 연결 목록의 헤드에 삽입됩니다.
- 캐시가 히트할 때마다(즉, 캐시된 데이터에 액세스할 때마다) 데이터가 헤드로 이동됩니다. of the linked list
- Linked List가 가득 차면 Linked List의 끝 부분에 있는 데이터를 삭제합니다
LRU 캐시는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- set(key, value): 해시맵에 키가 존재하는 경우 , 해당 값을 먼저 재설정한 다음 해당 노드 cur를 획득하고 설정합니다. cur 노드는 연결 리스트에서 삭제되고 해시맵에 키가 없으면 새 노드가 생성됩니다. 그리고 연결리스트의 선두에 위치한다. 캐시가 가득 차면 연결리스트의 마지막 노드를 삭제하면 됩니다.
- get(key): 해시맵에 키가 있으면 해당 노드를 연결 목록의 선두에 놓고 해당 값이 없으면 -1을 반환합니다.
LRU와 LFU의 차이점:
LRU는 가장 최근에 사용된 페이지 교체 알고리즘(Least Recent Used)입니다. 즉, 가장 오랫동안 사용되지 않은 페이지가 먼저 제거됩니다!
LFU는 가장 적게 사용되는 페이지 교체 알고리즘(Least 빈번하게 사용됨)으로, 특정 기간 동안 가장 적게 방문한 페이지를 제거하는 것을 의미합니다!
예를 들어 두 번째 방법의 주기 T는 10분입니다. 매분마다 페이징을 수행하면 주 메모리 블록은 3입니다. 필요한 페이지 방향이 2 1 2 1 2 3 4라면
참고로 4를 페이징할 때 LRU 알고리즘을 사용하는 경우 페이지 누락 인터럽트가 발생하지만, LRU 알고리즘을 사용하는 경우 페이지 1을 변경해야 하지만(1페이지가 가장 오랫동안 사용되지 않은 경우) LFU 알고리즘에 따라 페이지 3을 변경해야 합니다( 3페이지는 10분 이내에 한 번만 사용되었습니다.) 요약
LRU의 핵심은 페이지가 마지막으로 사용된 시간과 예약 사이의 시간을 확인하는 것임을 알 수 있습니다. LFU는 일정 기간 동안 페이지 사용 빈도를 살펴보는 것입니다!더 많은 관련 지식을 알고 싶다면 FAQ
칼럼을 방문해주세요!위 내용은 lru와 lfu 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











위에 작성 및 저자의 개인적인 이해: 현재 전체 자율주행 시스템에서 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 자율주행 시스템의 제어 모듈은 적시에 올바른 판단과 행동 결정을 내립니다. 현재 자율주행 기능을 갖춘 자동차에는 일반적으로 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등 다양한 데이터 정보 센서가 장착되어 다양한 방식으로 정보를 수집하여 정확한 인식 작업을 수행합니다. 순수 비전을 기반으로 한 BEV 인식 알고리즘은 하드웨어 비용이 저렴하고 배포가 용이하며, 출력 결과를 다양한 다운스트림 작업에 쉽게 적용할 수 있어 업계에서 선호됩니다.

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.

C++정렬 함수의 맨 아래 계층은 병합 정렬을 사용하고 복잡도는 O(nlogn)이며 빠른 정렬, 힙 정렬 및 안정 정렬을 포함한 다양한 정렬 알고리즘 선택을 제공합니다.

인공지능(AI)과 법 집행의 융합은 범죄 예방 및 탐지의 새로운 가능성을 열어줍니다. 인공지능의 예측 기능은 범죄 행위를 예측하기 위해 CrimeGPT(범죄 예측 기술)와 같은 시스템에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 범죄 예측에서 인공 지능의 잠재력, 현재 응용 프로그램, 직면한 과제 및 기술의 가능한 윤리적 영향을 탐구합니다. 인공 지능 및 범죄 예측: 기본 CrimeGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 범죄가 발생할 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있는 패턴을 식별합니다. 이러한 데이터 세트에는 과거 범죄 통계, 인구 통계 정보, 경제 지표, 날씨 패턴 등이 포함됩니다. 인간 분석가가 놓칠 수 있는 추세를 식별함으로써 인공 지능은 법 집행 기관에 권한을 부여할 수 있습니다.

01 전망 요약 현재로서는 탐지 효율성과 탐지 결과 간의 적절한 균형을 이루기가 어렵습니다. 우리는 광학 원격 탐사 이미지에서 표적 감지 네트워크의 효과를 향상시키기 위해 다층 특징 피라미드, 다중 감지 헤드 전략 및 하이브리드 주의 모듈을 사용하여 고해상도 광학 원격 감지 이미지에서 표적 감지를 위한 향상된 YOLOv5 알고리즘을 개발했습니다. SIMD 데이터 세트에 따르면 새로운 알고리즘의 mAP는 YOLOv5보다 2.2%, YOLOX보다 8.48% 우수하여 탐지 결과와 속도 간의 균형이 더 잘 이루어졌습니다. 02 배경 및 동기 원격탐사 기술의 급속한 발전으로 항공기, 자동차, 건물 등 지구 표면의 많은 물체를 묘사하기 위해 고해상도 광학 원격탐사 영상이 활용되고 있다. 원격탐사 이미지 해석에서 물체 감지

1. 멀티모달 대형 모델의 역사적 발전 위 사진은 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 최초의 인공지능 워크숍이다. 이 컨퍼런스도 인공지능 개발의 시발점이 된 것으로 평가된다. 상징 논리학의 선구자들(앞줄 중앙에 있는 신경생물학자 피터 밀너를 제외하고). 그러나 이 기호논리 이론은 오랫동안 실현되지 못했고, 1980년대와 1990년대에는 최초의 AI 겨울 시기를 맞이하기도 했습니다. 신경망이 실제로 이러한 논리적 사고를 담고 있다는 사실을 발견한 것은 최근 대규모 언어 모델이 구현된 이후였습니다. 신경생물학자인 Peter Milner의 연구는 인공 신경망의 후속 개발에 영감을 주었으며, 이러한 이유로 그가 참여하도록 초대되었습니다. 이 프로젝트에서.

1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화

위에 쓴 글 & 저자의 개인적인 이해는 자율주행 시스템에서 인지 작업은 전체 자율주행 시스템의 중요한 구성 요소라는 것입니다. 인지 작업의 주요 목표는 자율주행차가 도로를 주행하는 차량, 길가의 보행자, 주행 중 직면하는 장애물, 도로 위의 교통 표지판 등 주변 환경 요소를 이해하고 인지하여 하류에 도움을 주는 것입니다. 모듈 정확하고 합리적인 결정과 행동을 취하십시오. 자율주행 기능을 갖춘 차량에는 일반적으로 자율주행 차량이 정확하게 인식하고 인식할 수 있도록 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등과 같은 다양한 유형의 정보 수집 센서가 장착됩니다. 주변 환경 요소를 이해하여 자율 주행 중에 자율 차량이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 머리