05 2020 档案
摘要：无论是三种中的哪一种，在没有程序占用临界区时，读者与写者之间的竞争都是公平的，所谓的不公平(优先)是在读者优先和写者优先中，优先方只要占有了临界区，那么之后所有优先方的程序(读者或写者)便占有了临界区的主导权，除非没有优先方程序提出要求，否则始终是优先方的程序占有临界区，反观非优先方即使某一次占有了
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摘要：原文：http://packetlife.net/blog/2010/jun/7/understanding-tcp-sequence-acknowledgment-numbers/ 翻译：https://blog.csdn.net/a19881029/article/details/3809124
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摘要：流量控制 一对一 控制发送者的发送速率来保证接收者缓冲区不溢出 流量控制：流量控制是作用于接收者的，它是控制发送者的发送速度从而使接收者来得及接收，防止分组丢失的。 拥塞控制 全局 发送者和接受者中间经历很多路由器，会产出系统拥塞 通过控制发送者对整体进行控制 拥塞控制是作用于网络的，它是防止过多的
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摘要：例子1: 考虑一台计算机有两个进程，H优先级较高，L优先级较低。 调度规则规定只要H处于就绪态它就可以运行。 在某一时刻，L处于临界区中，此时H变到就绪态准备运行（例如，一条I/O操作结束）。现在H开 始忙等待，但由于当H就绪时L不会被调度，也就无法离开临界区，所以H将永远忙等待下去。 例子2： 假
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摘要：邻接矩阵 关联矩阵 邻接矩阵与度矩阵的关系 关联矩阵的四个基本子空间 左零空间为span{1}是因为只有把所有行都加起来这样的行向量组合才能得到0 列空间为什么为m-1?理由简单描述如下 比如我们考虑只有三个点，两两相连的环路 其关联矩阵为 列空间就是2维 对于任意有这种环的情况都可以去掉一条边，新
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摘要：x在行空间 y在行空间 (x-y)也在行空间 而(x-y)又在零空间 故x-y=0
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摘要：shared全局变量 cal中空转 加一点延时 fun中执行shared=5+shared+5 如果两个线程修改变量 结果不定 共享变量 主线程赋初值 从线程修改 主线程再来引用打印出来 pthread_join 等线程执行完 线程共享变量 从线程1取到现在的值做加法 还没做完 停顿了 从线程2也取
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摘要：LU分解 将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积 利用高斯消去法将矩阵化为上三角形矩阵U，消去过程中左乘初等矩阵 选主元的LU分解 对于A = LU，我们之前限制了行的互换，选主元的LU分解，只需要把A = LU变成 PA = LU就可以了，其中P是置换矩阵。实际上所有的A = L
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摘要：一些向量在变换后仍保持在原先的直线上 变换后 经过如下图中矩阵的变换 所有x轴的向量 都被拉长为原来的两倍 所有与向量[-1 1]共线的向量都拉长为原来的两倍 找到变换中仍保持在原先直线上的向量 就是我们这里的特征向量 它们作为变换后的坐标轴 来自：https://www.youtube.com/w
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摘要：C语言支持的数据类型 原子数据类型：int (char, short, int, long, longlong), char, float (float, double) 复合数据类型：array (m x n, ...), enumerate, union, structure pointer C
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摘要：进程控制块 1）进程控制块是由OS维护的用来记录进程相关信息的一块内存 2）每个进程在OS中的登记表项（可能有总数目限制），OS据此对进程进行控制和管理（PCB中的内容会动态改变） 3）处于核心段，通常不能由应用程序自身的代码来直接访问，而要通过系统调用，或通过UNIX中的进程文件系 统(/proc
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摘要：首先必须记住的是可逆矩阵A+BCD的逆可以表示成A-1+X，其中X为未知矩阵 故有(A+BCD)(A-1+X)=E E+AX+BCDA-1+BCDX=E; (A+BCD)X+BCDA-1=0 X=-(A+BCD)-1BCDA-1 X=-[B(B-1A+CD)]-1BCDA-1 X=-(B-1A+CD
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摘要：若随机变量Y符合函数 且绝对收敛 则有： 该定理的意义在于：我们求E(Y)时不需要算出Y的分布律或者概率分布，只要利用X的分布律或概率密度即可。 上述定理还可以推广到两个或以上随机变量的函数情况。 设Z是随机变量X、Y的函数 （g是连续函数） Z是一个一维随机变量，二维随机变量（X，Y）的概率密度为
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摘要：1.rdt2.2接收方 此时的接收窗口[n,n-w+1],窗口大小为w 发送方的[n-w,n-1]可能还未收到ACK,需要重传 此时接收方既可能收到[n,n-w+1]的数据，也可能收到[n-w,n-1]的重传数据，故这2w个数据的序号必须不同，故序号空间大小必须大于等于窗口大小的两倍 5. 以上内容
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摘要：一维情形 将向量b投影到直线a上，投影为p,误差向量为e e=b-p 高维情形 向量b投影到a1,a2张成的平面 投影为p e为误差向量 投影点为Pb 投影坐标为这里的x
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摘要：3.1 IP 尽力而为交付服务 不可靠服务 每个主机有一个IP地址 将主机间交付扩展到进程间交付 运输层的多路复用和多路分解 TCP提供可靠的数据传输 拥塞控制（拥塞：需求大于供给 如果网络中许多资源同时供应不足，网络的性能就要明显变坏 整个网络的吞吐量随负荷增大而降低 TCP使用多种拥塞控制策略来
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摘要：A的奇异值是A^TA的特征值的平方根 奇异值分解的步骤 1）将矩阵A^TA对角化 求A^TA的特征值和对应的特征向量 2）求出V和的值 将A^TA的特征值按降序排列 3）构造U 更正 上式应该为V^T错写为V 对博文https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/arti
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摘要：gram-schmidt正交化QR分解推导 正交矩阵是方阵 标准正交qi^T qj=0 当i不等于j 1 当i等于j 正交矩阵Q举例
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摘要：列空间的basis是消元时的主列（pivot） 行空间的basis就是消元得到行最简形对应的非零行； 零空间的basis是自由列F 左零空间basis是对应矩阵左乘E行变换时得到行最简形对应的零行时E对应行。 空间的维数就是由这些主列/或者是自由列/行的数目确定的 而主列的个数就是矩阵的秩 什么是R
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摘要： M是所有5*17矩阵 一个由秩4组成的子集是一个子空间吗?通常不是子空间 一般来说rank(A+B)<=rank(A)+rank(B) 在R4中假设v=[v1,v2,v3,v4]^T S=all v in R4满足v1+v2+v3+v4=0 Av=0 S =null(A) A=[1 1 1 1
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摘要：重期望法则 条件期望 期望是对全体的加权平均 条件期望是局限在条件内部的加权平均 对于这个随机变量E(X|Y)，当Y=y时它的取值为E(X|Y=y)，称随机变量E(X|Y)为随机变量X关于随机变量Y的条件数学期望。 由于E(X|Y=y)是一种依赖于Y的分割的局部平均，而EX是全体的平均。把E(X|Y
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摘要：概率密度函数是概率分布函数的导数。 右图的面积表示分布在这块区域的概率。 概率分布函数是累积概率函数。
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摘要：Querying and Minig Data Stream Data stream Reservoir Sampling 水库抽样 Counting Samples[GM98] 如果我们用<value, count>来表示取样的样本，用concise sampling取样，对于什么样的<value
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