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CSAPP lab

CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab...,我预期跟着bilibili的翻译课程完成CSAPP的课本内容学习并且完成CSAPP的lab,我会在README中精简的记录我的学习过程,并且以章节为单位将详细的笔记发在我的博客上,当然以笔记形式的内容并不一定适合别人参考...,参考的人们应该更需要一些精简的学习过程和汇集好的材料以及我具体的实验代码,当你发现其中某部分可能对你有用的时候,自然会去博客中看详细的学习过程,这应该是一个不错的分享方式,所以推荐结合博客和仓库使用。...学习过程(以Lab为单位总结) 简单查阅别的学习经验后,大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多,lab是课程的精髓,我已经粗略的学过编译原理,计算机组成原理和操作系统,所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab,目标3个月完成大多数的lab(也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过) Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成

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    steam lab用机器学习自动生成游戏TV节目

    最近了解到steam lab的一些有趣的实验品,主要是涉及游戏内容生成方面的,作为一家每日的活跃用户高达3300万的大型互联网公司,内部的lab天天在探索好玩的应用,挖掘更深的价值点,我非常喜欢这种模式...ps:get内部也有一个lab,欢迎有兴趣的程序员或设计师加入,一起探索。...公众号回复:lab 我们先了解下steam lab发布的几款值得学习的实验品: 001 微型宣传片 | 每款游戏 6 秒宣传片 用数秒时间即可了解 Steam 里的每款游戏。...002 交互式推荐模型 | 让用户对推荐结果可控 此实验根据用户在stema里购买、查看游戏的情况,利用机器学习,向用户推荐可能会喜欢的游戏。...因此,我觉得机器学习生成视频的一个比较容易出爆款的方向是类“电视导购节目”的产品。 与作者更深入的交流,可以关注作者的知识星球

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    人工智能改变游戏未来?网易伏羲AI Lab展示游戏开发黑科技

    在 AI 训练的「自我博弈」过程中,人工智能可以学会一些高阶操作方式:AI 甲先是学习了 A、B 两个大招同时放,因为互相可以叠加收益,伤害更高。...用户画像是 AI 领域里贴近业务转化的前沿研究方向,与传统的数据挖掘不同,人工智能的算法赋予了「用户画像」全新的生命力: 伏羲 AI Lab 通过研究玩家的行为序列、轨迹序列,结合图像视觉技术,实现了对游戏外挂群体的高效打击...除了面向应用的研究,网易伏羲 AI Lab 最近也活跃于 KDD、NeurIPS 等人工智能顶级会议上,李仁杰博士向我们介绍了最近该机构在一些会议上发表的论文: 这其中包括国内第一次中 ACM IVA...可以看到,网易伏羲 AI Lab 的论文包含玩家行为研究、计算机视觉和强化学习等方面的研究,几乎包含了游戏领域 AI 的发展所有方向。...为了降低强化学习在游戏落地的门槛,伏羲实验室还研发了强化学习 SDK,让不懂人工智能技术的游戏策划也可以像调用普通函数一样调用会自动学习的神经网络函数。

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    业界 | 腾讯AI Lab主任张潼:我们如何在人工智能领域布局?

    两类人才相互配合,才能使得中国人工智能在应用层面、研究层面保持领先地位。 解密 AI Lab 的三大研究方向 AI Lab很看重底层和基础性技术研究。...因此AI Lab也非常重视应用,围绕一些研究课题进行,而且特别是针对于程序的一些课题会做深入研究。主要提高三方面能力: 决策能力。其中涉及强化学习,这在腾讯游戏场景能得到很好的落地。 创造力。...AI Lab 的四大应用方向 在腾讯的业务场景上,AI Lab提出了四大应用方向: 第一是游戏AI,因为腾讯有游戏场景,它能够积累决策系统、增强学习等一系列基础技术。...CCF ADL深度学习前沿讲习班 线上视频开放购买!...本期主题“深度学习:从算法到应用”围绕当下大热的人工智能领域进行,邀请了 8 位来自学术界和工业界的学术大牛,在三天的时间里,向 400 多位学员讲授了人工智能领域的前沿技术和学术研究。

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    人工智能 机器学习 深度学习

    人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到,那具体有哪些区别呢?在业内来说,这几个概念还是有区别的,如果混用就会让人觉得是个门外汉。...人工智能:模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能是个很宽泛的概念,人类制造了各种机器之后,总希望这些机器越来越智能,这样人就可以越来越轻松,更好地享受生活。...深度学习现在很火,甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的,其原因还是效果好。...深度学习大大提升了人脸识别、语音识别这些任务的准确率,使得很多之前不可能的应用成为可能,这是通用人工智能的必经之路,当然也是未来的方向。...AI人工智能与大数据

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    深度丨OPEN AI LAB,国内人工智能洪荒时代的“部落联合”

    最近,三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然,这个实验室的酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。...,顶尖的嵌入式人工智能算法和芯片设计公司) 简单说来,“OPEN AI LAB”就是团结在 ARM 周围的人工智能芯片算法大咖组建的“别动队”。...为了说明 OPEN AI LAB 了不得的计划,先要科普一下人工智能的两大方向: 云端人工智能:利用云端的“超级大脑”对大量数据进行计算,然后将决策指令下达到本地。...OPEN AI LAB 所要解决的,就是相比云端人工智能更普遍的本地人工智能问题。 地平线机器人技术创始人兼 CEO 余凯为雷锋网科普了本地人工智能的意义: 人工智能一直有小循环和大循环之分。...作为 LAB 里的“算法担当”,这位深度学习领域的大牛深知其中的技术难度有多大。 我们需要做一个抽象层的接口定义,让我们的算法和嵌入式的硬件平台无关,这个非常难。

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    人工智能-深度学习

    空山鸣响,静水流深:深度学习概述 ---- 深度学习的一些简介,其要点如下: 深度学习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的学习; 深度学习的思想来源于人类处理视觉信息的方式; 深度学习的发展得益于数据的井喷和计算力的飙升...image 玉不琢不成器:深度学习中的优化 ---- 深度学习中实现优化的思路,其要点如下: 深度学习中的优化需要解决病态矩阵、局部极小值和鞍点等问题; 深度学习优化中的降噪方法包括动态采样、梯度聚合和迭代平均...image 困知勉行者勇:深度强化学习 ---- 深度强化学习(deep reinforcement learning)是深度学习和强化学习的结合,它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力熔于一炉,用深度学习的运行机制达到强化学习的优化目标...,从而向通用人工智能迈进。...深度强化学习的简单原理与方法分类,其要点如下: 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合,有望成为实现通用人工智能的关键技术; 基于价值的深度强化学习的基本思路是建立价值函数的表示,通过优化价值函数得到最优策略

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    人工智能 = 深度学习

    近年来,“人工智能”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世,一般百姓对于人工智能都有所耳闻,许多公司更是宣布把人工智能作为未来最重要的战略方向。...由于近期在图片、语音识别的技术突破,以及AlphaGo背后的技术,都采用的是深度学习技术,使得许多人认为人工智能就是深度学习。...然而,在许多业内人士看来,尽管深度学习确实推动了一拨技术变革,但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。...言归正传,在自然语言处理领域,文本理解仍然是人工智能尚未攻克的难题。...“自主学习”的“人工智能”仍然相去甚远。

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    人工智能、机器学习和深度学习

    但您最近可能还听说过其他术语,如“机器学习”和“深度学习”,有时它们与“人工智能”交替使用。结果,人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。...接下来,我将简单介绍人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别?...虽然这有点笼统,但它包括规划、理解语言、识别物体和声音、学习和解决问题等内容。 我们可以将人工智能分为两大类:广义和狭义。广义AI将具有人类智能的所有特征,包括上面提到的能力。...本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。 亚瑟.塞缪尔(Arthur Samuel)在1959年创造人工智能后不久就创造了这个短语,将其定义为“无需明确编程就能具备的学习能力”。...你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能,但是这需要建立数百万行具有复杂规则和决策树的代码。 因此,机器学习不是硬编码特定指令来完成特定任务的软件程序,而是一种“训练”算法的方式,以便学习如何做。

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    ucore-lab2

    其他内容建议看Kiprey ucore_lab2 练习0 合并代码,直接meld然后copy to right就行,lab1修改的文件有: kern/debug/kdebug.c kern/trap/trap.c...kern/init/init.c 可以看到lab2与lab1有很多文件不同,记得只能修改上述三个文件。...kern/mm/pmm.c找到get_pte函数,根据注释不难写出: pte_t * get_pte(pde_t *pgdir, uintptr_t la, bool create) { /* LAB2...然后lab2提了一个问题,如何使虚拟地址与物理地址相等? 显然,由于我们现在的ucore是通过虚拟地址到物理地址的映射实现的内存管理,如果要取消该映射,我们应该反向查找lab2中的映射方式。...首先是更改内核的加载地址为0,在lab2-copy中更改tools/kernel.ld,把内核的加载地址由0xc0100000修改为0x0,之后修改内核偏移地址,在kern/mm/memlayout.h

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