错误修正算法
❶ 数据挖掘十大算法-
整理里一晚上的数据挖掘算法，其中主要引自wiki和一些论坛。发布到上作为知识共享，但是发现Latex的公式转码到网页的时候出现了丢失，暂时没找到解决方法，有空再回来填坑了。
——编者按
一、 C4.5
C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法[1]，该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法主要应用于统计分类中，主要是通过分析数据的信息熵建立和修剪决策树。
1.1 决策树的建立规则
在树的每个节点处，C4.5选择最有效地方式对样本集进行分裂，分裂规则是分析所有属性的归一化的信息增益率，选择其中增益率最高的属性作为分裂依据，然后在各个分裂出的子集上进行递归操作。
依据属性A对数据集D进行分类的信息熵可以定义如下：
划分前后的信息增益可以表示为：
那么，归一化的信息增益率可以表示为：
1.2 决策树的修剪方法
C4.5采用的剪枝方法是悲观剪枝法(Pessimistic Error Pruning，PEP)，根据样本集计算子树与叶子的经验错误率，在满足替换标准时，使用叶子节点替换子树。
不妨用K表示训练数据集D中分类到某一个叶子节点的样本数，其中其中错误分类的个数为J，由于用估计该节点的样本错误率存在一定的样本误差，因此用表示修正后的样本错误率。那么，对于决策树的一个子树S而言，设其叶子数目为L(S)，则子树S的错误分类数为：
设数据集的样本总数为Num，则标准错误可以表示为：
那么，用表示新叶子的错误分类数，则选择使用新叶子节点替换子树S的判据可以表示为：
二、KNN
最近邻域算法(k-nearest neighbor classification, KNN)[2]是一种用于分类和回归的非参数统计方法。KNN算法采用向量空间模型来分类，主要思路是相同类别的案例彼此之间的相似度高，从而可以借由计算未知样本与已知类别案例之间的相似度，来实现分类目标。KNN是一种基于局部近似和的实例的学习方法，是目前最简单的机器学习算法之一。
在分类问题中，KNN的输出是一个分类族群，它的对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。若k = 1，则该对象的类别直接由最近的一个节点赋予。在回归问题中，KNN的输出是其周围k个邻居的平均值。无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常重要，目标是要使较近邻居的权重比较远邻居的权重大，例如，一种常见的加权方案是给每个邻居权重赋值为1/d，其中d是到邻居的距离。这也就自然地导致了KNN算法对于数据的局部结构过于敏感。
三、Naive Bayes
在机器学习的众多分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model，NBC)[3]。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
在假设各个属性相互独立的条件下，NBC模型的分类公式可以简单地表示为：
但是实际上问题模型的属性之间往往是非独立的，这给NBC模型的分类准确度带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型；而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
四、CART
CART算法(Classification And Regression Tree)[4]是一种二分递归的决策树，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个二叉树，它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”，即使一个feature有多个取值，也是把数据分为两部分。在CART算法中主要分为两个步骤：将样本递归划分进行建树过程；用验证数据进行剪枝。
五、K-means
k-平均算法(k-means clustering)[5]是源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的聚类目标是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类。
5.1 k-means的初始化方法
通常使用的初始化方法有Forgy和随机划分(Random Partition)方法。Forgy方法随机地从数据集中选择k个观测作为初始的均值点；而随机划分方法则随机地为每一观测指定聚类，然后执行“更新”步骤,即计算随机分配的各聚类的图心，作为初始的均值点。Forgy方法易于使得初始均值点散开，随机划分方法则把均值点都放到靠近数据集中心的地方；随机划分方法一般更适用于k-调和均值和模糊k-均值算法。对于期望-最大化(EM)算法和标准k-means算法，Forgy方法作为初始化方法的表现会更好一些。
5.2 k-means的标准算法
k-means的标准算法主要包括分配(Assignment)和更新(Update)，在初始化得出k个均值点后，算法将会在这两个步骤中交替执行。
分配(Assignment)：将每个观测分配到聚类中，使得组内平方和达到最小。
更新(Update)：对于上一步得到的每一个聚类，以聚类中观测值的图心，作为新的均值点。
六、Apriori
Apriori算法[6]是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。Apriori采用自底向上的处理方法，每次只扩展一个对象加入候选集，并且使用数据集对候选集进行检验，当不再产生匹配条件的扩展对象时，算法终止。
Apriori的缺点在于生成候选集的过程中，算法总是尝试扫描整个数据集并尽可能多地添加扩展对象，导致计算效率较低；其本质上采用的是宽度优先的遍历方式，理论上需要遍历次才可以确定任意的最大子集S。
七、SVM
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)[7]是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
除了进行线性分类之外，SVM还可以使用所谓的核技巧有效地进行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间中，即支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集合，用于分类、回归或其他任务。直观来说，分类边界距离最近的训练数据点越远越好，因为这样可以缩小分类器的泛化误差。
八、EM
最大期望算法(Expectation–Maximization Algorithm, EM)[7]是从概率模型中寻找参数最大似然估计的一种算法。其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望(E)，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化(M)，最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。
九、PageRank
PageRank算法设计初衷是根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量对网站的价值进行衡量。PageRank将每个到网页的链接作为对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。
算法假设上网者将会不断点网页上的链接，当遇到了一个没有任何链接出页面的网页，这时候上网者会随机转到另外的网页开始浏览。设置在任意时刻，用户到达某页面后并继续向后浏览的概率，该数值是根据上网者使用浏览器书签的平均频率估算而得。PageRank值可以表示为：
其中，是被研究的页面集合，N表示页面总数，是链接入页面的集合，是从页面链接处的集合。
PageRank算法的主要缺点是的主要缺点是旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多外链，除非它是某个站点的子站点。
十、AdaBoost
AdaBoost方法[10]是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它被选中的概率就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提高。通过这样的方式，AdaBoost方法能“聚焦于”那些较难分的样本上。在具体实现上，最初令每个样本的权重都相等，对于第k次迭代操作，我们就根据这些权重来选取样本点，进而训练分类器Ck。然后就根据这个分类器，来提高被它分错的的样本的权重，并降低被正确分类的样本权重。然后，权重更新过的样本集被用于训练下一个分类器Ck[，并且如此迭代地进行下去。
AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感。但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。AdaBoost方法中使用的分类器可能很弱（比如出现很大错误率），但只要它的分类效果比随机好一点（比如两类问题分类错误率略小于0.5），就能够改善最终得到的模型。而错误率高于随机分类器的弱分类器也是有用的，因为在最终得到的多个分类器的线性组合中，可以给它们赋予负系数，同样也能提升分类效果。
引用
[1] Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993.
[2] Altman, N. S. An introction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician. 1992, 46 (3): 175–185. doi:10.1080/00031305.1992.10475879
[3] Webb, G. I.; Boughton, J.; Wang, Z. Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators. Machine Learning (Springer). 2005, 58 (1): 5–24. doi:10.1007/s10994-005-4258-6
[4] decisiontrees.net Interactive Tutorial
[5] Hamerly, G. and Elkan, C. Alternatives to the k-means algorithm that find better clusterings (PDF). Proceedings of the eleventh international conference on Information and knowledge management (CIKM). 2002
[6] Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast algorithms for mining association rules in large databases. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, pages 487-499, Santiago, Chile, September 1994.
[7] Cortes, C.; Vapnik, V. Support-vector networks. Machine Learning. 1995, 20 (3): 273–297. doi:10.1007/BF00994018
[8] Arthur Dempster, Nan Laird, and Donald Rubin. "Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm". Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 39 (1):1–38, 1977
[9] Susan Moskwa. PageRank Distribution Removed From WMT. [October 16, 2009]
[10] Freund, Yoav; Schapire, Robert E. A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting. 1995. CiteSeerX: 10.1.1.56.9855
❷ 机器人如何组装
如何制作你自己的独立自组装机器人？本制作项目将对应用于我们的科学研究中的机器人的每一个细节作详细描述，包括 CAD 文件、源代码、组装指导等等。你一般可以轻易找齐所有所需要的材料来重现我们的实验，或者制作出一个有趣的玩具。
❸ 单片机手册中常出现的ECC是什么的缩写啊
ECC的全称是 Error Checking and Correction or Error correction Coding，是一种用于差错检测和修正的算法。上一节的BBM中我们提到过，NAND闪存在生产和使用中都会产生坏块，BBM就是坏块的管理机制，而要 有效管理坏块的首要前提就是有可靠的坏块检测手段。如果操作时序和电路稳定性不存在问题，NAND闪存出错的时候一般不会造成整个Block或Page不 能读取甚至全部出错，而是整个Page中只有一个或几个bit出错，这时候 ECC就能发挥作用了。不同颗粒有不同的基本ECC要求，不同主控制器支持的ECC能力也不同，理论上来说ECC能力也是够用就行。
当前SSD内最普遍使用的ECC码是BCH码。当数据写入的时候，控制器内部的ECC模块计算数据并生成ECC签名，一般来说这个步骤非常 快，因此并不会影响整个SSD太多的性能表现。ECC的签名一般来说都保存在NAND页后部的SA区域，当数据从NAND读取的时候ECC模块回去读取 ECC签名，并对照相同与否来发现出现的错误。
相比发现错误，修复接收到的数据错误更复杂。第一步是检测收到的数据是否出错，这个和上面生成ECC签名的操作一样非常快。如果检测到接收 到的数据包含错误比特，就需要去生成独特的ECC算法（比如BCH），这部分会造成性能损失，但是只有在检测到错误时候才做。用生成的ECC算法来修复之 前检测到的错误。
必须强调的是，ECC解码过程是可能出现失败的，所以ECC系统架构必须合理的设计才能保证ECC不出错，而ECC能够修复的错误比特数取决于ECC算法设计。
如果ECC纠不过来, 一般会报ECC Fail, 用户表现为Read Fail，有时候ECC甚至诊测不到出错, 就会导致数据错误。
NAND的稳定性需要有多方面保障，ECC只能用来保证部分比特出错时的修复，如果整个页甚至块出现大面积错误，那么只有RAID这类的冗余保护才能修复了。
在企业级产品中对ECC甚至还有更苛刻的要求，那就是数据完整性检查，SSD内部所有的总线, 先进先出数据缓存器部分都要查，可以检测数据在进入NAND之前的错误。
❹ mlc是什么意思
MLC属于NAND FLASH存储器。
要解释MLC的话，必然要提到SLC。MLC和SLC属于两种不同类型的NAND FLASH存储器，可以用来作为MP3播放器、移动存储盘等产品的存储介缺宴质。
SLC全称是Single-Level Cell，即单层单元闪存，而MLC全称则是Multi-Level Cell，即为多层单元闪存。它们之间的区别，在于SLC每一个单元，只能存储一位数据，MLC每一个单元可以存储两位数据，MLC的数据密度要比SLC 大一倍。猛如
特点
SLC的特点是成本高、容量小、速度快，而MLC的特伏知银点是容量大成本低，但是速度慢。MLC的每个单元是2bit的，相对SLC来说整整多了一倍。
不过，由于每个MLC存储单元中存放的资料较多，结构相对复杂，出错的几率会增加，必须进行错误修正，这个动作导致其性能大幅落后于结构简单的SLC闪存。此外，SLC闪存的优点是复写次数高达100000次，比MLC闪存高10倍。
此外，为了保证MLC的寿命，控制芯片都校验和智能磨损平衡技术算法，使得每个存储单元的写入次数可以平均分摊，达到100万小时故障间隔时间(MTBF)。
❺ 神经网络中rprop是什么算法
对于bp神经网络来说没有固定的标准可以得到最好的bp网络，设计好后只能手动修改参数然后选择最好的。下边是个分类的例子
clc
clear
close all
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本
P1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];
P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];
%---------------------------------------------------
% 归一化
[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);
PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);
%---------------------------------------------------
% 设置网络参数
NodeNum = 10; % 隐层节点数
TypeNum = 3; % 输出维数
TF1 = 'tansig';TF2 = 'purelin'; % 判别函数(缺省值)
%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';
%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';
%TF1 = 'tansig';TF2 = 'tansig';
%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';
%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';
net = newff(minmax(PN1),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2});
%---------------------------------------------------
% 指定训练参数
% net.trainFcn = 'traingd'; % 梯度下降算法
% net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法
%
% net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法
% net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法
%
% (大型网络的首选算法 - 模式识别)
% net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性bp)算法,内存需求最小
%
% 共轭梯度算法
% net.trainFcn = 'traincgf'; % Fletcher-Reeves修正算法
% net.trainFcn = 'traincgp'; % Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大
% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大
% (大型网络的首选算法 - 函数拟合,模式识别)
% net.trainFcn = 'trainscg'; % Scaled Conjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多
%
% net.trainFcn = 'trainbfg'; % Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快
% net.trainFcn = 'trainoss'; % One Step Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS算法小,比共轭梯度算法略大
%
% (中小型网络的首选算法 - 函数拟合,模式识别)
net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快
%
% net.trainFcn = 'trainbr'; % 贝叶斯正则化算法
%
% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm'
%---------------------%
net.trainParam.show = 1; % 训练显示间隔
net.trainParam.lr = 0.3; % 学习步长 - traingd,traingdm
net.trainParam.mc = 0.95; % 动量项系数 - traingdm,traingdx
net.trainParam.mem_rec = 10; % 分块计算Hessian矩阵(仅对Levenberg-Marquardt算法有效)
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 1e-8; % 最小均方误差
net.trainParam.min_grad = 1e-20; % 最小梯度
net.trainParam.time = inf; % 最大训练时间
%---------------------------------------------------
% 训练与测试
net = train(net,PN1,T1); % 训练
%---------------------------------------------------
% 测试
Y1 = sim(net,PN1); % 训练样本实际输出
Y2 = sim(net,PN2); % 测试样本实际输出
Y1 = full(compet(Y1)); % 竞争输出
Y2 = full(compet(Y2));
%---------------------------------------------------
% 结果统计
Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正确分类显示为1
Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 训练样本正确分类率
Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正确分类显示为1
Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 测试样本正确分类率
❻ c语言：下列程序哪里有错误，包括语法和算法，请高手纠正。
语法方面主要是引用数组的格式不对，还有下标有粗心的地方。算法方面 函数mindex的问题笑腊比较大。我把你的程序修正过了。在vc6下调试ok。现在贴给你。
// test1112_2.cpp : Defines the entry point for the console application.//
#include "stdafx.h"
//#include<stdio.h>
#define N 5 //学生人数
#define M 3 //课程数
/*函数声明*/
void input(int score[][M]);
void output(float array[],int);
void avgsub(int score[][M],float[]);//按照课程排序
void avgstd(int score[][M],float[]);//按照学生排序
int mindex(float array[],int,int,int);
void swap(float array[],int,int);
void sort(float array[],int,int);
/*主函数*/
int main()
{
int i,j;
int s[N][M];
float sub[M],std[N];
input(s);
printf("输入的内容为:\n");
printf("%d个学生，每个学生%d门课。分配如下： \n",N,M);
for(i=0;i<N;i++)
{
printf("第%d个学生的课程成绩：\n",i+1);
for(j=0;j<M;j++)printf("%d ",s[i][j]);
printf("\n");
}
avgsub(s,sub); avgstd(s,std);
sort(sub,M,1);//按照课程排序 sort(std,N,0);//按照学生排序
printf("按照课程的成绩，降序肢升搏:\n");
output(sub,M);//按照课程排序
printf("\n");
printf("按照学生的成绩，升序:\n");
output(std,N);//按照学生排序
printf("\n");
return 0;
}
/*接收函数*/
void input(int score[ ][M])
{
int i,j;
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<M;j++)
scanf("%d",&score[i][j]);
}
/*显示历祥函数*/
void output(float array[ ], int n)
{
int i;
for(i=0;i<n;i++)
printf("%f ",array[i]);
printf("\n",array[i]);
}
/*计算课程平均成绩函数*/
void avgsub(int score[ ][M], float subscore[ ])
{
int i,j,sum;
float m;
m=0.0;
for(j=0;j<M;j++)
{
sum=0;
i=0;
for(i=0;i<N;i++)
sum+=score[i][j];
m=(float)sum/N;
subscore[j]=m;
}
}
/*计算学生平均成绩函数*/
void avgstd(int score[ ][M], float stdscore[ ])
{
int i,j,sum;
float m;
for(i=0;i<N;i++)
{ sum=0;
for(j=0;j<M;j++)sum+=score[i][j];
m=(float)sum/M;
stdscore[i]=m;
}
}
/*查找函数*/
int mindex(float array[ ], int n, int i, int mode)
{
int t,a;
float m,max,min;
min=max=array[i];
a=i;
if(mode==1)
{
for(t=i;t<n;t++)
if(array[t]>max)
{
max=array[t];
a=t;
}
}
else if(mode==0)
{
for(t=i;t<n;t++)
if(array[t]<min)
{
min=array[t];
a=t;
}
}
return a;
}
/*交换函数*/
void swap(float array[ ], int i, int j)
{
float m;
m=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=m;
}
/*排序函数*/
void sort(float array[ ], int n, int mode)
{
int i,t;
for(i=0;i<n;i++)
{t=mindex(array,n,i,mode);
if (t!=-1)
swap(array,i,t);
else
printf("排序不成功！\n");
}
}
我的qq：55946363 ,。祝你好好学，呵呵
❼ c语言 邻接表 算法 高手求助 这几个错误该怎么修正
typedef VertexNode AdjList[MAX];
改成typedef VertexNode AdjList;
❽ Registered 的详细介绍 谁有
分类: 电脑/网络 >> 硬件
解析:
]REGISTERED内存介绍
其实有许多朋友询问当前IA架构服务器中使用的REGISTERED内存为何物，首先，先从SDRAM（SynchronousDRAM）即同步DRAM讲起，SDRAM最大的特色就是可以与CPU的外部工作时钟同步亩神，这样一来可提高内存存取的效率。
而 ECC SDRAM即所谓的带错误更正功能的内存。它不但使内存具有数据检查的能力，而且使内存具备了数据错误修正的功能，奇偶校验为系统存储器提供了一位的错误检测能力，但是不能处理多位错误，并且也没有办法纠正错误。它用一个单独的位来为8位数据提供保护。ECC用7位来保护64位，它用一种特殊的算法在这7位中包含了足够的详细的信息，所以能够恢复被保护数据中的一个单独位的错误，并且能检测到2，3甚至4位的错误。
随着服务器在网络中的应用负载不断的增加，使服务器对内存容量的需求越来越大，单靠主板信号线的电流无法驱动如此大容量的内存，所以就诞生了REGISTERED ECC SDRAM内存，在REGISTERED ECC SDRAM内存上有2－3片专用的集成电路芯片，称为RegisterIC，这些集成电路芯片起提高电流驱动能力的作用，使IA架构的服务器可支持高达32GB的内存。同时，REGISTERED ECC SDRAM内存上还有一个特别的集成电路芯片———pllIC琐相环集成电路芯片败耐裂，它起到调整时钟信号，保证内存条之间的信号同步的作用。总体来说，在尺寸和外观上看，REGISTERED ECC SDRAM内存比普通内存要高，内存上比普通内察闭存多了RegisterIC和pllIC两种特殊的集成电路芯片。
REGISTERED ECC SDRAM内存是带奇偶校验的同步动态内存的一种，由于它自带提高电流驱动能力的集成电路芯片，使服务器所能支持的内存容量大大的增加。目前，主流IA架构服务器所使用的内存主要是REGISTEREDECCSDRAM内存
❾ ide接口有什么用啊
1．悄悄 AT ATTACHMENT （ATA）：ATA接口是个人电脑上最具有实力的存储接口，ATA接口早先被广泛应用于IBM及其兼容机，它被定义为标准的硬盘接口。 2． ATA-1：ATA硬盘接口的第一代标准ANSI X3.279-1994，也就是早期的IDE接口。 3． ATA-2：ATA硬盘接口的第二代标准ANSI X3.279-1995，就是大家所知道的Fast ATA或者称之为Enhanced IDE（EIDE）接口。 4． Apple-ATA：Apple上使用的ATA接口，当然也是由标准的ATA接口演化而来的，在ANSI的国际标准提案申请为X3T9.2/90-143.Revision 3.1，这一个由标准ATA接口规格演化而来Apple-ATA支持IDE接口的硬盘LBA驱动模式，但是没有支持ATATP。 5． ATA-3：ATA硬盘接口的第三代标准ANSI X3T13/2008D Revision 7（draft），同样包含在Fast ATA或Enhanced IDE的接口之中，一般使用者大多都知道Fast ATA或是Enhanced IDE接口，而对原来Fast ATA或Enhanced IDE接口居然还包括了ATA-2以及ATA-3两组国际标准。 6． ATAPI：AT Attachment Packet Interface，这是ATA Protocol的延伸，被定义用来支持CD-ROM光驱以及Tape磁带机，这一个ATAPI Protocol容许硬盘以外的设备使用ATA数据线。 7． ATA/ATAPI-4：ATA硬盘接口的第四代标准ANSI X3T13/D96153（draft），也就是大家所知道的Ultra ATA或是Ultra DMA，这一个版本支持33MB/sec的数据传输率（弯瞎in burst mode），相信各位读者对ATA-4/Ultra DMA都是比较熟悉的了。 8． ATA/ATAPI-5：这是目前ATA硬盘接口的比较新的一代标准，这一规格里规定的数据流传输速率（in burst mode）为66MB/sec，并且加强了内部资料的检查与错误修正的算法，强化了资料的完整性和可靠性。 9． ATA/ATAPI-6：还有更新的一个标启闹渣准，是ATA/ATAPI-5的改进，这一规格里规定的数据流传输速率（in burst mode）为100MB/sec。
❿ 关于php实现crc冗余算法的验证和补全问题
首先，要纠正一个概念上的错误，CRC算法是用来验证完整性的算法，它并不余缺能源拍提供错误修复的能力。
如果需要在PHP中使用CRC算法，可以直接使用PHP中的crc32函数。有关此函数的使用，可以参考以下链接：
http://cn2.php.net/manual/en/function.crc32.php
http://www.w3school.com.cn/php/func_string_crc32.asp
如果需要在接收端进行错误的修复，则需要使用某种前向错误修正算法，比如里德－索罗门算法等，这些算法在PHP库中好像没有实现。相关的资料可竖裂辩以查看：
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%87%8C%E5%BE%B7-%E6%89%80%E7%BD%97%E9%97%A8%E7%A0%81
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%89%8D%E5%90%91%E9%8C%AF%E8%AA%A4%E6%9B%B4%E6%AD%A3