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https://blog.yelvlab.cn/archives/614/ Linux Kernel基础知识 Kernel组成： Linux内核主要由 进程管理、内存管理、设备驱动、文件系统、网络协议栈 外加一个 系统调用。 Kernel源码组织结构 Kernel知识体系 最后修改：2021 年 0
一 背景 C端服务应用升级和重启，导致耗时瞬时抖动，业务超时，应用监控报警，上游感知明显，导致用户体验变差。 二 应用升级重启导致抖动的原因 1 C端服务应用升级和重启的冷启动阶段，它需要重新加载和初始化各种资源，例如数据库连接、缓存数据等，导致耗时瞬时飙升。 2 应用重启后，本地缓存失效，应用需要
信息化时代，外部市场环境不断变化，企业数字化营销转型进程加快。数据孤岛的打破以及细颗粒级的用户精细化运营帮助越来越多的开发者实现业务增长。 本文我们将介绍如何以华为分析服务的预测能力为前提，结合实际场景，通过Push、应用内消息、远程配置等多样化的用户触达方式，多触点运营促进业务的可持续增长。 场景
https://www.jianshu.com/p/f2b399cf260a 作者：vivo 互联网服务器团队- Hao Chan 随着互联网业务的快速发展，基础设施的可用性也越来越受到业界的关注。内存发生故障的故障率高、频次多、影响大，这些对于上层业务而言都是不能接受的。 本文主要介绍EDAC（E
https://www.cnblogs.com/tencent-cloud-native/p/16169305.html 作者 胡启明，腾讯云专家工程师，专注 Kubernetes、降本增效等云原生领域，Crane 核心开发工程师，现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作。 余
https://zhuanlan.zhihu.com/p/490749315 影响现代处理器性能的两大关键因素是cache和分支预测，之前的文章介绍过cache的基础知识，现在来介绍分支预测。本文主要介绍分支预测的目的、分支方向的预测方法和分支地址的预测方法，如何检查分支预测是否正确，以及分支预测失
https://plantegg.github.io/2023/04/16/%E6%AF%94%E8%BE%83%E4%B8%8D%E5%90%8CCPU%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%88%86%E6%94%AF%E9%A2%84%E6%B5%8B/ 目的 本文通过一段对分支预测是否友
https://plantegg.github.io/2023/04/16/%E6%AF%94%E8%BE%83%E4%B8%8D%E5%90%8CCPU%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%88%86%E6%94%AF%E9%A2%84%E6%B5%8B/ 所有 CPU 都期望对分支预测友好
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16294734.html 本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。 译自：Capacity Recommendation Engine: Thr
摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程； 掌握使用pandas做数据分析
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转动设备故障预测技术是智慧电厂运维的关键，任何“非停”（非计划性停机）事件都可能带来重大的经济损失和安全风险。尤其在面对如汽轮机这类高速旋转部件的维护挑战时，其健康状况直接关联着整个发电系统的可靠性和经济性，这无疑凸显了实施预测性维护策略的迫切性。 预测性维护技术的革新路径 预测性维护技术的兴起，标
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作~
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概述 RecyclerView 的预布局用于 Item 动画中，也叫做预测动画。其用于当 Item 项进行变化时执行的一次布局过程（如添加或删除 Item 项），使 ItemAnimator 体验更加友好。 考虑以下 Item 项删除场景，屏幕内的 RecyclerView 列表包含两个 Item
