因为我们平时用的机器一般是32位的，32位地址线能索引的最大内存量是4G，所以分配给进程的虚拟地址都是4G，而64位的这个值应该是4G个4G！ 1、什么叫进程 当程序安静地躺在硬盘上时，它是一个“文件”，非要给点...

众所周知，所有的32位应用程序都有4GB的进程地址空间，因为32位地址最多可以映射4GB的内存。对于Microsoft Windows操作系统，应用程序可以访问2GB的进程地址空间（32位Linux可以访问3GB地址空间），这就是称为用户...

操作系统有虚拟内存与物理内存的概念。在很久以前，还没有虚拟内存概念的时候，程序寻址用的都是物理地址。...因为我的物理内存时有限的，当有多个进程要执行的时候，都要给4G内存，很显然你内存小一点，这很快就...

32位处理机 32 指计算机最多一次处理的比特位 进程地址空间需要隔离，防止恶意的程序修改其他程序的内存数据，因此计算机中引入虚拟地址空间。 4GB虚拟地址空间布局如下图所示 每个程序运行起来以后，它将...

当前Linux下的应用程序都运行在内存空间里，在32位的系统中，可寻址内存空间的大小是4G， 也就是说在32位系统中，即使你的内存大于4G，Linux操作系统也只能使用0 ~ 4G地址的内存。应 用程序可以直接对4G范围内的...

什么是内存分页？  CPU是通过寻址来访问内存的。...但在实践过程中，程序需要使用4G内存，而可用物理内存小于4G，导致程序不得不降低内存占用。为了解决此类问题，现代CPU引入了MMU（Memory

32位程序超过2G内存空间寻址问题   由于在32位处理器架构下，对内存的访问限制在4GB以下的空间。为了突破 4GB的限制，现在的32位至强处理器采用一种叫PAE（物理地址扩展）的技术，来实现对超出4GB空间的物理地址的...

Windows Service 是主要用于服务器环境而长期运行的应用程序， 这类程序不需要有用户界面或者任何模拟输出。 任何的用户消息通常都是记录在Windows 事件日志里。Windows Service可以在操作系统启动的时候开始，...

[转]服务和进程有什么区别  ...Windows Service 是主要用于服务器环境而长期运行的应用程序， 这类程序不需要有用户界面或者任何模拟输出。 任何的用户消息通常都是记录在Windows 事件日志里。Windows Service可以在操

而计算机物理内存的访问地址则称为实地址或物理地址，其对应的存储空间称为物理存储空间或主存空间。 2、虚拟存储器的容量限制：主存容量+辅存（硬盘）容量。 3、物理内存：在应用中，真实存在的，插在主板...

关于32位程序申请大内存问题(1.6G). 我在win7 64系统上面测试 Visual studio 10 int* Test=new int[1024*1024*200]; int* Test2=new int[1024*1024*200]; 申请1.6G内存. 抛出: cpptest2.exe 中的 0x770...

每个进程都有自己独立的4G内存空间，各个进程的内存空间具有类似的结构    2.一个新进程建立的时候，将会建立起自己的内存空间，此进程的数据，代码等从磁盘拷贝到自己的进程空间，哪些数据在哪里，都由进程控制...

众所周知，所有的32位应用程序都有4GB的进程地址空间，因为32位地址最多可以映射4GB的内存（对于虚拟地址空间概念不太熟悉的朋友建议去看一下《Windows核心编程》这本书）。对于Microsoft Windows操作系统，应用程序...

5.4. 进程与内存前面讲“库”文件时说到：动态库的“函数”，有“函数地址”。其实不仅函数有地址，程序中的各种数据，都有地址。5.4.1.什么叫进程当程序安静地躺在硬盘上时，它是一个“文件”，非要给点区别的话，...

32位的CPU，最大寻址范围为2^32 - 1也就是4G的线性地址空间。Linux简化了分段机制，使得虚拟地址与线性地址总是一致的。linux一般把这个4G的地址空间划分为两个部分：其中0～3G为用户程序地址空间，虚地址0x00000000...

从线性地址到物理地址的转换，实际上是一种映射。所有进程的3~4G的线性地址实际上是映射到相同的物理地址的。...例如，如果物理地址大于4G，那么内核就没法访问这些地址了。所以，内核必须要从这1G的线 性空间中预

摘要：Linux 操作系统和驱动程序运行在内核空间，应用程序运行在用户空间，两者不能简单地使用指针传递数据，因为Linux使用的虚拟内存机制，用户空间的数据可能被换出，当内核空间使用用户空间指针时，对应的数据...

日期 内核版本 架构 作者 GitHub CSDN 2016-08-31 Linux-4.7 X86 & arm ... Linux内存管理 http://blog.csdn.net/vanbreaker/article/details/75799411 前景回顾前面我们讲到服务器体系(SMP, NUMA, M

Linux 操作系统和驱动程序运行在内核空间，应用程序运行在用户空间，两者不能简单地使用指针传递数据，因为Linux使用的虚拟内存机制，用户空间的数据可能被换出，当内核空间使用用户空间指针时，对应的数据可能不在...

 32位的CPU的寻址空间是4G，所以虚拟内存的最大值为4G。而windows操作系统把这4G分成2部分，即2G的用户空间和2G的系统空间。 系统空间：各个进程所共享的，他存放的是操作系统及一些内核对象等，系统空间是为系统...

Linux人为的把4G虚拟地址空间（32位地址最多寻址4G）分为3G＋1G，其中0～3G为用户程序地址空间，3G～4G为kernel地址空间（为什么要这么分？为什么用户程序和kernel不能各自独享4G虚拟地址空间？

  32 位的Windows操作系统上，内存的划分比例是 2：2（用户空间：内存空间），而在Linux上是以 3：1的比例划分的。那么，Linux上用户空间和内核空间具体又是怎么划分的呢？下面我们来简单介绍以下：   4G 地址...

inux 操作系统和驱动程序运行在内核空间，应用程序运行在用户空间，两者不能简单地使用指针传递数据，因为Linux使用的虚拟内存机制，用户空间的数据可能被换出，当内核空间使用用户空间指针时，对应的数据可能不在...

早就想搞一下内存问题了！这次正趁着搞bigmemory内核，可以写一篇文章了。本文旨在记录，不包含细节，细节的话，google，百度均可，很多人已经写了不少了。我只是按照自己的理解记录一下内存的点点滴滴而已，没有...

懂水的小伙伴都知道 Linux 地址组成有虚拟地址和物理地址，早在单片机时代，咱们都是直接访问物理内存，以及统一编址的外设，使用的都是实地址模式，也就是物理地址。物理地址，就是实实在在的物理上的内存地址。...

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射（1-n、1-1、n-n、继承映射）、检索策略、检索方式（对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL）、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构，以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合，列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例，并提供详细的开发和部署步骤。

.NET Conf China 2020讲师 PDF