CTS测试框架是有两个版本的，Android 6.0以及之前的版本都统称为V1版本，7.0以及之后的版本为V2(目前Android版本已经迭代到Android ...
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
但大数据是个抽象的概念，业界对大数据还没有一个统一的定义，而且用上面的定义似乎难以理解，所以就有了以下用 “4V” 来定义大数据的方法。 大数据特征 说到大数据的特征，就不得不提到“4V”。...那什么是“4V”呢？ “4V” 即四个用来描述大数据特征的英文单词：Volume（体积）、Velocity（速度）、Variety（多样） 和 Value（价值）。...用“4V”的方式给大数据下个中文定义，那就是满足 数据体量巨大、数据速度快速、数据种类繁多和数据价值密度低 的数据即大数据。 每天大家都在使用微信、QQ与好友开黑聊天，用支付宝、淘宝完成线上下支付。...Apache Spark 介绍 Apache Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架。...最后，该论文中的作者研究了两种可动态选择的算法，通过周期性的压缩算法特征分析和实时系统资源状态的监控来实现最佳的 I/O 性能。 关于能源效率。
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，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...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程，也顺便将踩坑过程分享，帮助后人少走弯路...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
（上） 特征工程之数据预处理（下） 本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法，归一化和正则化。...本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份，每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。...那么什么时候需要采用特征离散化呢？ 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”，还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型，通常使用“海量离散特征+简单模型”。...假设有连续特征j ，离散化为 N个 0/1 特征；连续特征 k，离散化为 M 个 0/1 特征，则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征。
自行填写，懒得找了，可以参考kiprey 练习一 理解内核级信号量的实现和基于内核级信号量的哲学家就餐问题（不需要编码） 完成练习0后，建议大家比较一下（可用meld等文件diff比较软件）个人完成的lab6...和练习0完成后的刚修改的lab7之间的区别，分析了解lab7采用信号量的执行过程。...//看注释知道要做什么 void cond_signal (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1: YOUR CODE cprintf("cond_signal...Notice: mp is mutex semaphore for monitor's procedures void cond_wait (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1
首先先介绍一款工具，个人觉得老牛逼——Netdiscover，之前我询问一哥们arp扫描工具时他推荐的。
LAB_3 NAT 一．NAT概述... 1 二．NAT综合实验... 3 三．TCP/UDP端口NAT映射... 5 四．利用地址转换实现负载均衡... 6 一．NAT概述 ·NAT核心思想：将私网地址转换成公网地址
实验是基于Linux x86-64的，其中bomb文件是一个64位的可执行程序，bomb.c文件是一个C语言程序，其中包含了main函数以及其他许多函数。该实验...
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1....对地理特征，比如“广州市天河区XX街道XX号”，这样的特征我们应该如何使用呢？处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值，则需要转化为多个离散特征，比如城市名特征，区县特征，街道特征等。...处理方法其实比较简单，比如某特征的取值是高，中和低，那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征，将高编码为1,0,0这样三个特征，中编码为0,1,0这样三个特征，低编码为0,0,1这样三个特征。...比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。
后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 1....特征的来源 在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征；另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。...选择合适的特征 我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时，我们如何去找出适合我们问题需要的特征，此时特征数可能成百上千，哪些才是我们需要的呢？ ...寻找高级特征 在我们拿到已有的特征后，我们还可以根据需要寻找到更多的高级特征。比如有车的路程特征和时间间隔特征，我们就可以得到车的平均速度这个二级特征。...根据车的速度特征，我们就可以得到车的加速度这个三级特征，根据车的加速度特征，我们就可以得到车的加加速度这个四级特征。。。也就是说，高级特征可以一直寻找下去。
这样，一个block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征。这些区间是互有重叠的，这就意味着：每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。...则一块的特征数为：3*3*9； （5）收集HOG特征 最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集，并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。 （6）那么一个图像的HOG特征维数是多少呢？...Dalal提出的Hog特征提取的过程：把样本图像分割为若干个像素的单元（cell），把梯度方向平均划分为9个区间（bin），在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计，得到一个9维的特征向量...，每相邻的4个单元构成一个块（block），把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量，用块对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。...最后将所有块的特征串联起来，就得到了人体的特征。
在本篇中我们聊一下特征表达（或者说特征编码）的问题，即从这些选定的维度，如何去刻画特定的对象。 01 特征表达要考虑哪些方面？...从一个完整的机器学习任务来看，在选择完特征之后，特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量，供机器学习模型使用。因此，特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。...特征属性 特征按其取值类型不同，可以简单分为连续型和离散型。而离散型特征，又可以分为类别型和序列型。下面依次简要说明。 连续型特征：取值为连续实数的特征。 比如，身高，175.4cm。...04 特殊特征的处理 有时候，根据模型的需要，需要对一些特征做特殊处理。这里以时间特征和地理特征为例，进行说明。 对时间特征，有时候模型用到的并不是其绝对量，而是相对量，这个情况下就需要求差值。...小结 本文在特征选择的基础上，进一步讨论了特征表达的问题，主要涉及连续和离散型特征的编码方式、特殊特征的处理和缺失值处理等方面。
.也就是说，特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。...也就是说，特征选择后的特征是原来特征的一个子集。 2....相同点和不同点 特征选择和特征抽取有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：特征抽取的方法主要是通过属性间的关系...，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...总结 特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。
《深入理解计算机系统》这本书的质量着实很高，内容丰富充实，课后的实验也都很有意思，也有一定的难度。当时做这鬼东西也是花了我不少时间最终还有几道题去网上查阅了答案...
key chain ccna key 1 key-string cisco call rsvp-sync !
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
在os_kernel_lab-master/labcodes/lab1/Makefile中，可以找到要分析的makefile。 makefile的结构如下： target......$@ | $(SED) '1,/SYMBOL TABLE/d; s/ .* / /; \ /^$$/d' > $(call symfile,kernel) 一个被系统认为是符合规范的硬盘主引导扇区的特征是什么.../labcodes/lab1/bin/ucore.img -s -S -d in_asm -D q.log 打开ucore,打开gdb,输入target remote localhost:1234 ,...开启原因在注释里面也有： physical address line 20 is tied low ,that addresses higher than 1MB.因此我们需要开启A20去兼容早期的回绕特征...为了保持完全的向下兼容性，IBM在计算机系统上加个硬件逻辑来模仿早期的回绕特征，而这就是A20 Gate。
发现该函数通过调用 strings_not_equal 函数后进行判断，接着进行反汇编：
环境准备 从官方git仓库拉取分支 git clone git://g.csail.mit.edu/6.824-golabs-2020 6.824lab 笔者码云仓库 https://gitee.com...实验要求 MapReduce Lab 要求我们实现一个和MapReduce论文类似的机制，也就是数单词个数Word Count。在正式开始写分布式代码之前，我们先理解一下任务和已有的代码。.../mrapps/wc.go mrworker.go 启动配置 mrcoordinator.go 启动配置 代码实现 代码实现部分只会介绍核心代码，其余代码大家可拉取笔者仓库，切换到lab1分支自行阅读
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