页面置换算法_html/css_WEB-ITnose
最佳(Optimal)置换算法
最佳置换算法是一种理想化的算法,它具有最好的性能,但实际上(目前)是无法实现的。
最佳置换算法是由Belady于1966年提出的一种理论上的算法。其所选择的被淘汰页面,将是以后永不使用的,或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法,通常可保证获得最低的缺页率。但由于人们目前还无法预知一个进程在内存的若干个页面中,哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的,因而该算法是无法实现的,但 可以利用该算法去评价其它算法 。现举例说明如下。
假定系统为某进程分配了三个物理块,并考虑有以下的页面号引用串:
7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2,1,2,0,1,7,0,1
进程运行时,先将7,0,1三个页面装入内存。以后,当进程要访问页面2时, 将会产生缺页中断。此时OS根据最佳置换算法,将选择页面7予以淘汰。这是因为页面0将作为第5个被访问的页面,页面1是第14个被访问的页面,而页面7则要在第18次页面访问时才需调入。下次访问页面0时,因它已在内存而不必产生缺页中断。当进程访问页面3时,又将引起页面1被淘汰;因为,它在现有的1,2,0三个页面中,将是以后最晚才被访问的。图4-26示出了采用最佳置换算法时的置换图。由图可看出,采用最佳置换算法发生了 6次页面置换。
先进先出(FIFO)页面置换算法
我们仍用上面的例子,但采用FIFO算法进行页面置换(如下图)。当进程第一次访问页面2时,将把第7页换出,因为它是最先被调入内存的;在第一次访问页面3时,又将把第0页换出,因为它在现有的2,0,1 三个页面中是最老的页。由图4-27 可以看出,利用FIFO算法时进行了 12次页面置换,比最佳置换算法正好多一倍。
注:当第一次将3置换进内存的时候,取而代之的是0而不是1(虽然0在3的前一位刚被访问,但是内存中的0仍旧是比1早到的内存页)
最近最久未使用(LRU)置换算法
利用LRU算法对上例进行页面置换的结果如图所示。当进程第一次对页面2进行访问时,由于页面7是最近最久未被访问的,故将它置换出去。当进程第一次对页面3进行访问时,第1页成为最近最久未使用的页,将它换出。最佳置换算法是从“向后看”的观点出发的,即它是依据以后各页的使用情况;而LRU算法则是“向前看”的,即根据各页以前的使用情况来判断,而页面过去和未来的走向之间并无必然的联系。
本文由Cout_Sev 搜集整理并修改
自《计算机操作系统(第三版)》(西安电子科技大学出版社),
转载注明出处。
谢谢!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Ingin menyalin halaman dalam Microsoft Word dan mengekalkan pemformatan? Ini adalah idea yang bijak kerana menduplikasi halaman dalam Word boleh menjadi teknik penjimatan masa yang berguna apabila anda ingin membuat berbilang salinan susun atur atau format dokumen tertentu. Panduan ini akan membimbing anda melalui proses langkah demi langkah menyalin halaman dalam Word, sama ada membuat templat atau menyalin halaman tertentu dalam dokumen. Arahan mudah ini direka untuk membantu anda mencipta semula halaman anda dengan mudah tanpa perlu bermula dari awal. Mengapa menyalin halaman dalam Microsoft Word? Terdapat beberapa sebab mengapa menyalin halaman dalam Word sangat bermanfaat: Apabila anda mempunyai dokumen dengan susun atur atau format tertentu yang anda ingin salin. Tidak seperti mencipta semula keseluruhan halaman dari awal

Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Penyegaran halaman adalah perkara biasa dalam penggunaan rangkaian harian kami Apabila kami melawat halaman web, kadangkala kami menghadapi beberapa masalah, seperti halaman web tidak dimuatkan atau dipaparkan secara tidak normal, dsb. Pada masa ini, kami biasanya memilih untuk memuat semula halaman untuk menyelesaikan masalah, jadi bagaimana untuk memuat semula halaman dengan cepat? Mari kita bincangkan kekunci pintasan untuk muat semula halaman. Kekunci pintasan muat semula halaman ialah kaedah untuk memuat semula halaman web semasa dengan pantas melalui operasi papan kekunci. Dalam sistem pengendalian dan penyemak imbas yang berbeza, kekunci pintasan untuk muat semula halaman mungkin berbeza. Di bawah ini kami menggunakan W biasa

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Tajuk: Kaedah pelaksanaan lompat halaman dalam 3 saat: Panduan Pengaturcaraan PHP Dalam pembangunan web, lompat halaman adalah operasi biasa Secara umumnya, kami menggunakan tag meta dalam kaedah HTML atau JavaScript untuk melompat ke halaman. Walau bagaimanapun, dalam beberapa kes tertentu, kita perlu melakukan lompatan halaman pada bahagian pelayan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pengaturcaraan PHP untuk melaksanakan fungsi yang secara automatik melompat ke halaman tertentu dalam masa 3 saat, dan juga akan memberikan contoh kod tertentu. Prinsip asas lompat halaman menggunakan PHP adalah sejenis
