为什么刚睡醒时还记得的梦,很快就会把细节忘掉? 这个现象可以通过两点来解释:1.做梦的时候我们的大脑皮层没有去甲肾上腺素的参与,而去甲肾上腺素与人的长期记忆(Long-Term Memory,这个其实并不一定是大家想象的那种长期…)有关。(Am J Psychiatry 2002;159:1420-1422)2.做梦的时候人的大脑的状态有些像人在思考的时候的状态。想想如果我们不去故意把自己的思考过程复述从而使其变成记忆的话,我们就很快把思考过程给忘记了。做梦类似。当然如果梦给了我们很深刻的印象,比如很诡异,那么我们大脑皮质额叶的 BA46区(差不多是背外侧前额叶)就会参与进来,而「BA46已知最重要的功能是工作记忆(即短时记忆)和维持注意力」。所以有的梦也是可以记住的~其实有外国科学家研究,人在睡眠过程中一直不停的在做梦,一般人有印象的梦是在自己快醒的时候做的梦,也就是醒前最后一个梦,如果是在做梦的过程中突然被梦的情节惊醒,这时候人对梦的记忆非常清楚,也就是我们做噩梦时常有的反映,或是说梦见自己找厕所却找不到被尿憋醒的情况,当然也有其他的梦会很清楚,通常都是在梦境被打断的情况下。如果比较完整的结束梦境,然后醒来,这时候梦的记忆会很模糊,这时把握不住会马上忘记。
LRU算法,缺页是什么概念?怎么计算缺页次数? 根据LRU算法,需要替换上次使用距现在最远的页面.首先2,3,2这三页进入内存(进程只分配到3个页面,切顺序为由内到外,第二个2进入时不缺页,所以共缺页2次),1进入时,内存不满且内存中没有1这个页面即第1个进入内存,所以顺序是2,3,1(缺页1次);下一个进入的是5,替换3(缺页1次),得到2,1,5;下一个进入的是2,内存中有2号页面,进行下一个页面;下一个进入4,4替换1,得到2,5,4(缺页1次);下一个进入5,内存中有5号页面,进行下一个页面;下一个进入3,3替换2,得到3,5,4(缺页1次);下一次进入2,2替换4,得到3,5,2(缺页1次);后面2号和5号内存中均存在,则不需要替换.所以一共发生了7次缺页.你的那个解析有点问题,你不妨画个图看看
最近最少使用页面替换算法(LRU),全局页面替换策略中,有多种算法,再多道程序执行时,属于不同进程的页面被分散存放在内存页框中,当发生缺页异常时,如果这时已经没有了。
页面置换算法FIFO 、LRU求缺页中断次数 (1)FIFO1 2 3 4 1 2 5 1 2 3 4 51 2 3 4 1 2 5 5 5 3 4 41 2 3 4 1 2 2 2 5 3 3 该行是怎么算出来的?1 2 3 4 1 1 1 2 5 5 该行是怎么算出来的?缺页中断次数=9FIFO是这样的:3个内存块构成一个队列,前3个页面依次入队(3个缺页),内存中为3-2-1;接着要访问4号页面,内存中没有(1个缺页),按FIFO,1号页面淘汰,内存中为4-3-2;接着要访问1号页面,内存中没有(1个缺页),按FIFO,2号页面淘汰,内存中为1-4-3;接着要访问2号页面,内存中没有(1个缺页),按FIFO,3号页面淘汰,内存中为2-1-4;接着要访问5号页面,内存中没有(1个缺页),按FIFO,4号页面淘汰,内存中为5-2-1;接着要访问1号页面,内存中有(命中),内存中为5-2-1;接着要访问2号页面,内存中有(命中),内存中为5-2-1;接着要访问3号页面,内存中没有(1个缺页),按FIFO,1号页面淘汰,内存中为3-5-2;接着要访问4号页面,内存中没有(1个缺页),按FIFO,2号页面淘汰,内存中为4-3-5;接着要访问5号页面,内存中有(命中),内存中为4-3-5;缺页中断次数=9(12次访问,只有三次命中)LRU不同于FIFO的地方是,FIFO是先进先出,LRU是最近最少用,如果1个页面使用了,要调整内存中页面。
运动世界校园跑完是异常成绩,还不计入有效成绩里,感觉白跑了,心好 成绩异常,一般都是因为2113配速异常导致的,5261正常配速范围:2分11秒/公里-10分/公里,只4102要不在这个范围内成绩就1653异常;不过现在异常成绩可以提交申诉,如果是因为配速超过了一点点,或是没有跑完之前选择的目标公里数,都可以申诉并联系客服,一般能通过基本都会通过的,但是如果配速超过确实太多的话,估计就没救了,只能重跑。正常配速范围是:2分11秒/公里-10分/公里;为什么作弊的人没有被抓,再严密的防作弊系统都有可能出现百密一疏的时候,更何况只是一款跑步的APP软件。APP首页下拉的规则页对跑步要求都说的很详细了,作弊方式建议不要尝试,一经发现就会清空所有成绩,如果连运动都要作弊的话,这些运动数据也只能欺骗你自己。
虚拟化技术都包含什么内容? 虚拟化技术简介什么是虚拟化虚拟化(Virtualization)技术最早出现在 20 世纪 60 年代的 IBM 大型机系统,在70年代的 System 370 系列中逐渐流行起来,这些机器通过一种叫。
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