从 SVM的那几张图可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器，即它只回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，例如垃圾邮件过滤，就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件），比如文本分类，比如数字识别。如何由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。还以文本分类为例，现成的方法有很多，其中一种一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑所有样本，并求解一个多目标

一、什么是消息队列消息队列提供了一种从一个进程向另一个进程发送一个数据块的方法。  每个数据块都被认为含有一个类型，接收进程可以独立地接收含有不同类型的数据结构。我们可以通过发送消息来避免命名管道的同步和阻塞问题。但是消息队列与命名管道一样，每个数据块都有一个最大长度的限制。Linux用宏MSGMAX和MSGMNB来限制一条消息的最大长度和一个队列的最大长度。二、在Li

（一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accu