5中oi模型怎么用?
应用进程是:小明
内核:小王
1 阻塞式I/O模型:
小明向小王借大米做饭,小王暂时没有,但是小明这时候其它啥事情也不做了(例如这时候他还可以洗菜),就在哪里等的,直到小王有了大米,然后小明把大米搬运到自己家里,开始做饭。
2 非阻塞式I/O模型:
小明向小王借大米做饭,小王暂时没有,但是小明这时候这时候他去洗菜了,每洗一回就去问小王大米准备好了吗,直到小王有了大米,然后小明把大米搬运到自己家里,开始做饭。
3 I/O 复用模型:
村里面好多人做饭没有米了,都去向小王借米。这样的话无论是向小王借米的人每隔一段时间问小王也好,还是在哪里死等小王的消息也罢,借米的人都至少不会好好的做其他的事情了,
这样大家就找一个代理人,然后大家吧情况和这个代理人说了,让这个代理人和小王交互。等有数据到达的时候,这个代理人就通知具体的某个人,然后这个人把大米搬运到自己家里面,开始做饭。
4 信号驱动模型:
小明向小王借大米做饭,小王暂时没有,但是小明这时候去洗菜,而不是在哪里等着,或者不断的问小王,因为小王有了大米会主动通知小明,等通知到来的时候,小明把大米搬运到自己家里,开始做饭。
5 异步模型:
小明向小王借大米做饭,小明向小王说完借大米的事情就去做别的事情了,等小王有了大米,并且主动把大米搬运到小明的家里,才通知小明大米到了,这时候小明开始做饭。
同步:应用进程主动拷贝数据到用户空间。
异步:内核负责拷贝数据到用户空间,这个过程中应用进程还在做自己的事情。
阻塞,非阻塞,I/O复用,信号驱动,都是同步。最后的异步才是真正的异步。
Atas ialah kandungan terperinci 5中oi模型怎么用?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Hari ini saya ingin berkongsi kerja penyelidikan terbaru dari University of Connecticut yang mencadangkan kaedah untuk menyelaraskan data siri masa dengan model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang besar pada ruang terpendam untuk meningkatkan prestasi peramalan siri masa. Kunci kepada kaedah ini ialah menggunakan petunjuk spatial terpendam (prompt) untuk meningkatkan ketepatan ramalan siri masa. Tajuk kertas: S2IP-LLM: SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSeriesForecasting Alamat muat turun: https://arxiv.org/pdf/2403.05798v1.pdf 1. Model latar belakang masalah besar

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh
