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重生之我是操作系统(七)----内存管理(上)
简介 一个操作系统，要实现对内存的管理，需要实现如下几个核心目标： 分配与回收 高效分配，减少内存碎片和内存利用率 空间扩充 内存虚拟化，让进程享受近乎无限的内存地址。 存储隔离 保证各个进程之间不会越界访问。 高效通信 支持进程间内存共享，提高交换效率。 分配与回收 先来分享一个前置知识: 1.内
docker概述及镜像管理
dockers概述 docker官方网站 docker官网：https://www.docker.com/ docker镜像仓库：https://hub.docker.com/ 什么是docker？ Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。 Doc
航天二院校园招聘面试记录：二八三厂
本文介绍2024届秋招中，北京新风航天装备有限公司（航天二院二八三厂）的信息化管理岗位的2场面试基本情况、提问问题等。 2023年11月投递了北京新风航天装备有限公司的信息化管理岗位，所在部门暂不清楚。目前完成了一面、二面流程，在这里记录一下2场面试的经历。截至目前，二面已经结束1个多月了，但是没有
精选 4 款免费且实用的数据库管理工具，程序员必备！
前言 在数据驱动的时代，数据库管理工具对于程序员而言如同瑞士军刀般不可或缺。它们不仅能够帮助我们高效地管理数据库，还能提升数据处理的准确性和速度。今天大姚给大家分享 4 款免费且实用的数据库管理工具（排名不分先后，欢迎文末留下你常用的数据库管理工具），希望可以帮助到有需要的同学。 DBeaver D
DIY记录之 USBasp
序 笔者在上网浏览时发现了这个项目[0]。刚好另一个DIY会需要对Attiny85进行烧写，并且感觉自己做一个USBasp来干这个事比较有趣，于是就买材料打板子准备DIY一个USBasp。这篇随笔是用来记录过程的，希望也能方便别的对此感兴趣的并且也想DIY的读者。 注意 笔者的电脑环境是Arch G
神级辅助工具，解决GPT-SoVITS配音发音纠正和逐句优化
即使地表最强AI配音也无法自动识别360应配音成三百六十还是三六零，在长文配音中很难一次满意，总会因为个别几句配音不理想而毁掉整个配音成果。 在GPT-SoVITS配音中，自动把长文章拆分成段落或长句子，让创作者可以精细地调节所有不满意的局部小段落配音，再自动合成回完整的音频。 由于GPT-SoVI
macOS 和 Windows 操作系统下如何安装和启动 MySQL / Redis 数据库
你好，我是 Kagol，个人公众号：前端开源星球（欢迎关注我，分享更多前端开源知识）。 TinyPro 后台管理系统的 NestJS 后端依赖 MySQL 和 Redis 数据库，本文主要带大家安装和启动 MySQL 和 Redis 数据库。 macOS 如果你使用的是 macOS 操作系统，安装
使用Python可视化偶极子的电场
引言 在电学中，偶极子是一个非常重要且有趣的概念。它由两个电荷(一个正电荷和一个负电荷)组成，并且这两个电荷具有相同的大小和相反的符号。偶极子的电场分布具有独特的特点，能够帮助我们深入理解电场的性质。今天，我们将通过 Python 来可视化偶极子的电场，帮助大家更直观地理解这一物理现象。 什么是偶极
端口telnet不通排查过程
现状 简单描述下最近在做啥，我手里维护的一些系统的线上服务器，还在使用centos7，7.3/7.6/7.9都有，运维侧选定的替换系统是openEuler20.03-LTS-SP1。按理说，运维直接在线上升级系统就完了，但是，由于风险太大了（直接升级后可能导致应用异常），就还是需要研发出迁移方案、测
Mysql导入SQL报错[ERR] 2013 - Lost connection to server during query
本文介绍了如何解决导入MySql文件时报错[ERR] 2013 - Lost connection to server during query或者Server has gone away的解决办法，报错原因都在于要导入的数据库文件过大，默认的MySql配置只支持导入4M大小的文件。所以我们调整一下默认配置即可。
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用sdkman管理多个jdk切换
前言 最近项目前后端进行升级，需要在jdk8和jdk17两个版本切换。最简单的是通过手动切换，但切换过程太繁琐，修改环境变量，达到切换目的。于是尝试其它解决方案，最终确实使用sdkman工具。 sdkman 是一款面向Java开发者的命令行工具，旨在简化操作系统上SDKs的管理。支持跨平台
manim边做边学--有向图
有向图和上一篇介绍的无向图基本一样，唯一的区别在于有向图的边有方向性，它表示的是顶点之间的单向或依赖关系。 有向图G一般表示为：G=<V,E>。和无向图一样，V是顶点集合，E是边的集合。 不同之处在于，无向图是用小括号(V,E)，有向图用尖括号<V,E>。 在有向图中，边是有
Springboot --- 使用国内的 AI 大模型 对话
实在是不知道标题写什么了 可以在评论区给个建议哈哈哈哈 先用这个作为标题吧 尝试使用 国内给出的 AI 大模型做出一个 可以和 AI 对话的 网站出来 使用 智普AI 只能 在控制台中输出 对应的信息 不如就做一个 maven 的 项目调用对应的API https://open.bigmodel.c
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