进程调度（内存→CPU）：运行频率最高，在分时系统中通常仅10~100ms便进行一次进程调度，因此称为短程调度。为避免调度本身占用太多CPU时间，不宜使进程调度算法太复杂。作业调度（外存→内存）：往往是发生一批作业已运行完毕并退出系统，有需要调入一批作业进入内存时，作业调度的周期较长，大约几分钟一次，因此称为长城调度。由于其运行效率低，故允许作业调度算法花费较多的时间。中级调度（外存→内存、内存→

支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

在机器学习中，模型的泛化能力是一个核心问题，而Rademacher复杂度是一种强大的工具，用于衡量学习算法对随机噪声的拟合能力，从而评估其泛化误差。本博客将深入探讨Rademacher复杂度的概念、数学定义，并结合实际案例分析其在学习理论中的重要作用。

感知机（Perceptron）是一种最简单的人工神经网络模型，由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在1958年提出。它是一种线性分类器，用于二分类任务，即把输入数据分为两个类别。

梯度下降（Gradient Descent）是机器学习中最常见的优化算法之一，广泛用于模型训练和参数优化。本篇博客介绍梯度下降的基本原理，并深入探讨 批量梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD） 及 次梯度方法（Subgradient Method） 的区别与应用。我们将分析不同算法在 收敛速度、计算成本、稳定性 等方面的表现，并结合实际案例，帮助读者理解如何选择最适合的优化策略，以应对不同的机器

ZGC 的核心是一个并发垃圾收集器，所有繁重的工作都在Java 线程继续执行的同时完成。这极大地降低了垃圾收集对应用程序响应时间的影响。ZGC为了支持太字节（TB）级内存，设计了基于页面（page）的分页管理（类似于G1的分区Region）；ZGC为了能够快速对对象进行并发标记和并发移动，对内存空间重新进行了划分，这就是ZGC中新引入的指针染色；仅支持 Linux 64 位系统，不支持 32 位平

LangChain 是一个基于大型语言模型（LLM）开发应用程序的框架，简化了LLM应用程序的开发、生产和部署过程。

支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

根本目标：确定应该怎样具体地实现所要求的系统。详细设计阶段的任务不是具体地编写程序，而是要设计出程序的“蓝图”。详细设计的结果基本上决定了最终的程序代码的质量。

虽然可行性研究阶段已经粗略地了解了用户的需求，甚至还提出了一些可行的方案，但是，可行性研究的基本目的是作用于较小成本在较短时间内确定是否存在可行的解法，因此许多细节被忽略。需求分析的任务还不确定系统怎样完成它的工作，而仅仅是确定系统必须完成哪样工作，也就是对目标系统提出完整，准确，清晰，具体的要求。需求分析阶段结束之前，系统分析员应该写出软件需求规格说明书，以书面的形式准确地描述软件需求。