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what is zram? Zram wiki zram zram(也称为 zRAM,先前称为 compcache)是 Linux 内核的一项功能,可提供虚拟内存压缩.zram 通过在 RAM 内的压缩块设备上分页,直到必须使用硬盘上的交换空间,以避免在磁盘上进行分页,从而提高性能.由于 zram 可以用内存替代硬盘为系统提供交换空间的功能,zram 可以在需要交换 / 分页时让 linux 更好利用 RAM ,在物理内存较少的旧电脑上尤其如此. 即使 RAM 的价格相对较低,zram 仍有利于…
1 核函数K(kernel function)定义 核函数K(kernel function)就是指K(x, y) = <f(x), f(y)>,其中x和y是n维的输入值,f(·) 是从n维到m维的映射(通常,m>>n).<x, y>是x和y的内积(inner product)(也称点积(dot product)). 举个小小栗子.令 x = (x1, x2, x3, x4); y = (y1, y2, y3, y4);令 f(x) = (x1x1, x1x2, x1x…
http://en.wikipedia.org/wiki/Ingo_Molnár http://zh.wikipedia.org/wiki/英格·蒙內 Ingo Molnár Ingo Molnár, currently employed by Red Hat, is a Hungarian Linux hacker. He is best known for his contributions to the operating system in terms of security and p…
Shogun网站上的关于主流机器学习工具包的比较: http://www.shogun-toolbox.org/page/features/   created last updated main language main focus shogun 1999 10-2013 C++ General Purpose ML Package with particular focus on large scale learning; Kernel Methods; Interfaces to var…
N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM, Chinese Language Model).   中文名 汉语语言模型 外文名 N-Gram 定    义 计算出具有最大概率的句子 基    于 该模型基于这样一种假设 汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息,在需要把连续无空格的拼 音.笔划,或代表字母或笔划的数字,转换成汉字串(即句子)时,可以计算出具有最大概率的句子,从而实现到汉字的自动转换,无需用户手动选择,避开了许多 汉字对应一…
Quality of Service (QoS) Q: How do I configure Quality of Service (QoS)? A: Suppose that you want to set up bridge br0 connected to physical Ethernet port eth0 (a 1 Gbps device) and virtual machine interfaces vif1.0 and vif2.0, and that you want to l…
http://www.opensourceforu.com/2011/06/qemu-for-embedded-systems-development-part-1/ http://www.opensourceforu.com/2011/07/qemu-for-embedded-systems-development-part-2/ http://www.opensourceforu.com/2011/08/qemu-for-embedded-systems-development-part-3…
Linux Bootup Time 英文原文地址:http://elinux.org/Boot_Time 1.   简介 启动时间这一话题包括很多子话题,比如启动时间的衡量.启动时间的分析.人为因素分析.初始化技术和还原技术等等. 在消费类领域,无论电子设备设计是多么的精心,多么的吸引人,这个产品品所需的启动时间始终是直接影响最终用户体验的第一感知.移动设备达到一个互动的.可用的状态是至关重要的用户体验.因此开机时第一个用户用例. 启动一个设备,包括多个步骤和有序的事件.为了使用一致的术语,CE…
卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢补充这篇文章. 卷积神经网络 以上是一个cnn的典型结构.包含以下3种结构 卷积层 池化层 全连接层 卷积层 这是数字8的图片,图片其实就是一堆像素点的组合,可以理解为一个M*N的矩阵,矩阵中每一个元…
二十三(Convolution和Pooling练习)  三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习)   Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加噪声用处不大,且max-pooling功能特别强大,大到像作者说的那样有了max-po…