CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中,当Cache中没有CPU所需的数据时(这时称为未命中),CPU才访问内存.从理论上讲,在一颗拥有2级Cache的CPU中,读取L1 Cache的命中率为80%.也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%,剩下的20%从L2 Cache读取.由于不能准确预测将要执行的数据,读取L2的命中率也在80%左右(从L2读到有用的数据占总数据的16%).那么还有的数据就不得不从内存调用,但这已经是一个相当小的比例了. 假如CPU从L1,L…

[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598811284058671259&wfr=spider&for=pc 简介:CPU缓存是CPU一个重要的组成部分,大家都知道三级缓存的重要性,但是知不知道三级缓存意味着什么,是不是三级缓存越大越好呢?让我们一起来看一下吧. 缓存这个词想必大家都听过,其实缓存的意义很广泛:电脑整机最大的缓存可以体现为内存条.显卡上的显存就是显卡芯片所需要用到的缓存.硬盘上也有相对应的缓存.CPU有着最快的缓存(L1.L2.L3缓存等),…

浏览器缓存(Web Cache/ Http Cache)是前端性能优化中很重要的组成部分. 缓存策略 浏览器的缓存策略是: 1.如果本地没有缓存,则发送非条件性请求. 2.如果本地有缓存,则判断本地缓存是否在时间有效期内:如果有效,则直接读取. 3.如果本地缓存不在时间有效期内,则发送条件性请求.浏览器来判定本地资源是否未变动或是重新发送资源. 整体策略如图所示 缓存过程 一.本地无缓存 首次加载,浏览器没有资源的备份,服务器返回200. 二.缓存 根据返回报文的返回头,浏览器会采取不同的缓存方…

Oracle SGA是oracle的内存结构,存放着oracle通过oracle进程读写的内存数据.sga分为好多组件,比如shared pool,buffer cache,redo log buffer等等.shared pool又分为library cache,data dictionary cache. library cache是存sql语句及其分析结果的内存结构 data dictionary cache是存放数据字典的内存结构 buffer cache存的就是数据. 我们分别来看这3…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最…