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segmentation方法是将空余空间分为variable-sized即可变大小的块，也由此带来了fragmentation的问题。我们介绍一种新的基于fixed-sized的方法，称为page（分

在进程中，具体的讲，是在地址空间的heap区，存在许多空闲内存，或者在操作系统上，进程内存空间之中也有许多未被分配的空闲内存。这两种空闲内存相对对象不同，但是都面临相同的问题，即怎样合理安排的内存空间

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第11天，点击查看活动详情。 分段 上文提出的base-bound内存模型虽然达到了功能要求，但是地址空间中heap和stack中间大

之前学习过的limited direct execution可以简单理解为操作系统通过一系列机制限制用户进程进行任何“不正确”的操作，现在再提出一个对于内存的虚拟化有类似功能的机制：address t

早期的操作系统进程数量很少，为内存管理设计的机制和策略比较少，之后多进程和分时系统的需求越来越高涨，如何在有限的内存上让几百上千的进程互相不干扰的运行，同时保持高效，成为了亟待解决的问题，解决这一问题

线性模型形式简单，但是其思想十分重要。许多强大的非线性模型可以在线性模型的基础上通过引入层级结构或者高维映射而得。并且由于w直观的表达了各属性在预测中的重要性，所以线性模型有很好的可解释性。

在教科书上我们可以看到损失函数的简单定义：已知的标准与自动拟合的标准相差的程度的定量表达，用于比较两个模型差距有多少 损失函数在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化损失函数的

我们已经学习了在假设状态下的最基础调度策略，它们都是为了优化既定指标而粗略设计的调度策略。在实际的操作系统中，调度是一项十分复杂的工作，要同时面对数百个状态不一的进程，还要保证较高的处理速率和较快的响

我们已经了解了操作系统调度资源的底层策略，如进程的运行等。但是如果要想理解更高级的调度策略（scheduling policies），那么首先要明确我们要解决的是什么问题：早期计算机的调度策略是怎样的