时钟过滤算法

Ⅰ NTP服务器的网络校时

随着计算机和网络通信技术的飞速发展，各行各业的自动化系统数字化、网络化的时代已经到来。计算机及网络设备为各控制和信息系统之间的数据交换、分析和应用提供了更好的平台、这样对各种实时和历史数据时间戳的准确性也就提出了更高的要求，然而网络中的这些设备各自走自己的时间，日积月累中整个系统的时间混乱不堪，造成正常的数据统计分析业务无法正常进行，这时就需要把整个网络时间同步起来。

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Ⅱ 时钟（Clock）置换算法中，帧是什么意思

置换算法中载入页对应的在内存中的位置（存储空间），称之为帧。

Ⅲ 简单时钟置换算法（NLU）当不发生页面置换也就是命中时，循环队列中的扫描指针跟着命中的页移动不

在地址映射过程中，若在页面中发现所要访问的页面不在内存中，则产生缺页中断。当发生缺页中断时，如果操作系统内存中没有空闲页面，则操作系统必须在内存选择一个页面将其移出内存，以便为即将调入的页面让出空间。而用来选择淘汰哪一页的规则叫做页面置换算法。

Ⅳ 简要智能阅读中智能推荐的技术原理

智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。

基于内容的推荐算法：

根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。

协同过滤推荐算法：

根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的喜好。因为这些数据都是要读到内存中进行运算的，所以又叫基于内存的协同过滤（Memory-based Collaborative Filtering）,另一种协同过滤算法则是基于模型的协同过滤(Model-based Collaborative Filtering)；m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。对于这个问题，用机器学习的思想来建模解决，主流的方法可以分为：用关联算法，聚类算法，分类算法，回归算法，矩阵分解，神经网络,图模型以及隐语义模型来解决。

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

而基于内存的协同过滤又有两种：

• 基于user的协同过滤(用户相似度):通过相似用户的喜好来推荐

• 基于item的协同过滤(内容相似度):通过用户对项目的不同评分推荐可能让用户打高评分的项目，是项目之间的相似度。

任何一种单一推荐算法都有缺点，我们在实际项目中，可以采用混合推荐算法，融合以上方法，通过串联并联等融合，构造出自己的一套推荐体系。