模型是⼀个从数据中学习规律的“数学函数”或“程序”。旨在处理和⽣成信息的算法，通常模仿⼈类的认知功能。通过从⼤型数据集中学习模式和洞察，这些模型可以进⾏预测、⽣成⽂本、图像或其 他输出，从⽽增强各个⾏业的各种应⽤。我们目前的认知可以简单理解为模型是⼀个"超级加⼯⼚"，这个⼯⼚是经过特殊训练的，训练师给它看了海量的例⼦ (数据)，并告诉它该怎么做。通过看这些例⼦，它⾃⼰摸索出了⼀套规则，学会了完成某

故事1：假设有一个自习室，这个自习室里面有一把锁，谁先到了就可以从里面把门锁了，等我学习完了之后，别人才可以进来使用，没有抢到的同学只能在门外等着了。对应上面的代码，那些线程就是一个一个的同学，它们谁先来了拿到锁就可以先进去学习，其他人就只能在门口等待，也就是没有拿到锁的线程会阻塞在加锁的那一行，那个自习室就相当于共享资源，锁的存在就很好的让只有一名同学可以访问到共享资源，来使临界区的代码串行运行

多个线程并发同一段代码时，不会出现不同的结果。常见对全局变量或者静态变量进行操作，并且没有锁保护的情况下，会出现该问题。：同一个函数被不同的执行流调用，当前一个流程还没有执行完，就有其他的执行流再次进入，我们称之为重入。一个函数在重入的情况下，运行结果不会出现任何不同或者任何问题，则该函数被称为可重入函数，否则，是不可重入函数。1.不保护共享变量的函数2.函数状态随着被调用，状态发生变化的函数3.

生产者消费者模型（consumer producter），也叫做cp问题。在日常生活中，都会有超市的存在，超市上面摆放着非常非常多的货物，这些货物都是由工厂生产出来，之后拉到超市，摆放到货架上面，由顾客来超市时，就可以购买这些货物。那么生产货物的工厂就相当于是生产者，那些购买货物的顾客就相当于是消费者，超市就是一个共享内存缓冲区，用来临时存放数据。

表的基本查询分为增删查（CURD）create(创建),update(更新),retrieve(读取),delete(删除)

信号量本质是一把计数器，PV操作，原子的执行流申请资源，必须先申请信号量资源，得到信号量后，才能访问临界资源信号量值如果是0，1两态的，那么就是二元信号量，就是互斥功能申请信号量的本质就是对临界资源的预定机制那么这个时候就有一个疑问了，信号量凭什么也是进程间通信的一种？进程间通信的定义是可以让两个或多个进程能够互相交换信息，协调动作的机制。进程间通信的前提是要让不同的进程看到同一份资源，信号量通过

线程池使用了池化技术，以空间换时间。线程池是线程的一种使用模式。线程过多会带来调度开销，影响整体性能。而线程池维护者多个线程，等待着被派发可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价，还能保证内核被充分利用，防止过度调度应用场景：（1）需要大量线程来完成任务，且完成任务的时间较短。例如：web服务器完成网页请求（2）对性能要求苛刻的应用。例如：要求服务器快速响应用户请求（3）接

网路文件描述符也就就是socket关键字的返回值，是一个文件描述符。地址ip设置为0.0.0.0，表示监听所有网卡，一台电脑或服务器通常会有多个网络接口（NIC）。比如：回环地址：127.0.0.1，仅本机内部通信使用。以太网：连接局域网的有线IP。无线网卡 ：连接Wi-Fi的无线IP。绑定0.0.0.0时，程序就会在所有这些网卡上监听端口。这样，外部设备（如同一局域网下的手机）和本机程序都能通过

在单进程/单线程的版本中，一个用户连接上来了之后，与服务端进行通信，其他的客户端是无法与服务端通信的，StartServer()里调用accept()获取新连接后，立刻进入Service()循环。Service()是死循环，会一直阻塞在read() ，等待当前客户端发数据。只要这个客户端不断开，函数就不会返回， accept()永远无法再次执行，新连接只能排队，无法处理。主线程原来接听到来的客户端

线程池在客户端的连接到来前已经提前创建了一批线程，然后线程池将这些线程管理起来，当客户端的连接服务器之后，线程池就会唤醒一个线程，然后让这个线程直接去和客户端进行通信，当通信完成之后，这个线程又会去条件变量下休眠，所以线程池中的线程执行通信任务在这个过程中省去了创建和释放的成本，而多线程版当连接到来的时候，需要创建线程进行通信，当通信完成之后，需要释放线程，所以多线程相较于线程池仍旧很重，所以我们