時鍾過濾演算法

Ⅰ NTP伺服器的網路校時

隨著計算機和網路通信技術的飛速發展，各行各業的自動化系統數字化、網路化的時代已經到來。計算機及網路設備為各控制和信息系統之間的數據交換、分析和應用提供了更好的平台、這樣對各種實時和歷史數據時間戳的准確性也就提出了更高的要求，然而網路中的這些設備各自走自己的時間，日積月累中整個系統的時間混亂不堪，造成正常的數據統計分析業務無法正常進行，這時就需要把整個網路時間同步起來。

「」北京北斗時間頻率技術有限公司「」生產的GPS網路時間伺服器採用SMT表面貼裝技術生產，大規模集成電路設計，以高速晶元進行控制，具有精度高、穩定性好、功能強、無積累誤差、不受地域氣候等環境條件限制、性價比高、操作簡單等特點，全自動智能化運行，免操作維護，GPS網路時間伺服器適合無人值守且廣泛應用於電力、金融、通信、交通、廣電、石化、冶金、國防、教育、IT、公共服務設施等各個領域。

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Ⅱ 時鍾（Clock）置換演算法中，幀是什麼意思

置換演算法中載入頁對應的在內存中的位置（存儲空間），稱之為幀。

Ⅲ 簡單時鍾置換演算法（NLU）當不發生頁面置換也就是命中時，循環隊列中的掃描指針跟著命中的頁移動不

在地址映射過程中，若在頁面中發現所要訪問的頁面不在內存中，則產生缺頁中斷。當發生缺頁中斷時，如果操作系統內存中沒有空閑頁面，則操作系統必須在內存選擇一個頁面將其移出內存，以便為即將調入的頁面讓出空間。而用來選擇淘汰哪一頁的規則叫做頁面置換演算法。

Ⅳ 簡要智能閱讀中智能推薦的技術原理

智能推薦演算法總的來說分為兩種：基於內容的推薦演算法和協同過濾推薦演算法。

基於內容的推薦演算法：

根據內容的相似度（靜態的東西）進行推薦，內容不好提取的可以採取貼標簽的形式來區分計算內容的相似程度。然後根據用戶的喜好設置，關注等進行相似內容推薦。

協同過濾推薦演算法：

根據動態信息來進行推薦，即推薦的過程是自動的，推薦結果的產生是系統從用戶的購買行為或瀏覽記錄等隱式信息拿到的，無需用戶通過填表格等方式來明確自己的喜好。因為這些數據都是要讀到內存中進行運算的，所以又叫基於內存的協同過濾（Memory-based Collaborative Filtering）,另一種協同過濾演算法則是基於模型的協同過濾(Model-based Collaborative Filtering)；m個物品，m個用戶的數據，只有部分用戶和部分數據之間是有評分數據的，其它部分評分是空白，此時我們要用已有的部分稀疏數據來預測那些空白的物品和數據之間的評分關系，找到最高評分的物品推薦給用戶。對於這個問題，用機器學習的思想來建模解決，主流的方法可以分為：用關聯演算法，聚類演算法，分類演算法，回歸演算法，矩陣分解，神經網路,圖模型以及隱語義模型來解決。

（https://www.cnblogs.com/chenliyang/p/6548306.html）

而基於內存的協同過濾又有兩種：

• 基於user的協同過濾(用戶相似度):通過相似用戶的喜好來推薦

• 基於item的協同過濾(內容相似度):通過用戶對項目的不同評分推薦可能讓用戶打高評分的項目，是項目之間的相似度。

任何一種單一推薦演算法都有缺點，我們在實際項目中，可以採用混合推薦演算法，融合以上方法，通過串聯並聯等融合，構造出自己的一套推薦體系。