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ソフトウェア

仮想アドレスは主記憶装置と仮想記憶装置をやりくりして書き込みしてる。仮想記憶と実記憶のひもづけは、CPU内部のメモリ変換ユニット紐付け作業をする。動的アドレス変換機構(DAT)

プログラムや仮想記憶領域をページと呼ばれる単位に分割しする。すぐに必要な命令を主記憶装置、一旦不要な命令を補助記憶装置において見かけ上は仮想記憶領域という大きな読み書きのできるメモリのような挙動

ページフォールト：必要なページが補助記憶装置にあるままだとCPUがアクセスしても読み込み不可でエラーになる。
ページフォールトが起こると必要なページを補助記憶装置から主記憶装置へ移動。ページイン
ページイン時に一杯のページを主記憶装置から補助記憶装置へ→ページアウト
スラッシング: ページインとページアウトが多発し処理が低下

データベース

表形式で整理されたDBをリレーショナルデータベースという。

3層スキーマ構造　見た目、でーたこうぞう、ハードウェアとの関係を分けて設計

主キー　一意制約　非NULL制約　複数の列を合わせて一意のやつは、複合キー

外部キー　他の表の主キーを参照

DBの正規化　矛盾のない優れたDB作成

部分関数従属性、関数従属性

トランザクション処理　DB操作の一連の流れ

ACID特性　原子性、一貫性、独立性、永続性 durableだけむずい　

排他制御　同時に操作された時他をロック
共有ロック　専有ロック
互いが互いのロックを待ち続ける→デッドロック

利用頻度の高いSQL命令郡をあらかじめ登録しておく→プロシージャ　Procedure

dbは定期的にバックアップ、トランザクションの前後にジャーナルファイル（ログファイル）を保存

トランザクションの一連の処理がすべて完了したことを確認してからDBに反映→コミット

トランザクション処理中にエラーすると更新前ジャーナルにもどる→ロールバック

DBにエラーが起きるとバックアップを読み取り、その後の更新後ジャーナルを読み込む。→ロールフォワード

分散データベース　実は複数のDBが一つとして機能してる。コミットやロールバックの際は全DBに可能か確認している→2相コミット

関係データベースの操作　関係演算　選択・射影・結合

機械学習

ビッグデータとは　大量　多様　高頻度

機械学習とは　大量のデータから学習しパターンを見つけること

• 教師あり学習　問題と回答をセットで学習
• 教師なし学習　データをあつめて傾向を予測
• 強化学習　選択に得点があり、得点が最大化するように学習

学習済みモデルをつくる

学習元データとか問題のことを特徴量

ディープラーニングは人のニューロンを模したニューラルネットワークで大量のデータから学習する方法
特徴量はAIが自動で抽出す

ネットワーク

LANとWAN

有線LAN→イーサネットという規格
CSMA/CD方式：ネットワークが空いているときに通信　データがコリジョンすると再送する

内省

リゾバですら落ちたらもうどうする？