这里是我实现的完整代码仓库，也包含其他笔记等等：https://github.com/yunwei37/6.828-2018-labs
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
在ASP.NET Core中，路由是将传入的URL请求映射到正确的控制器和操作的方法。Attribute路由是一种基于属性，用于定义路由规则的方式，通过在控制器类和操作方法上应用特定的属性，来定义URL模板。
深度学习方法旨在学习特征层次，其具有由较低层特征的组合形成的较高层级的特征。在多个抽象级别自动学习特征允许系统去学习将输入直接从数据映射到输出的复杂函数，而不完全依赖于人工制造的特征。这对于更高级别的抽象特别重要，人们通常不知道如何根据原始的隐性输入变得明确。自动学习的能力将随着机器学习方法的数据量和应用范围的持续增长而变得越来越强大。
在实现6.S081 Lab3过程中，需要对xv6页表有一定的掌握，因此写了这份源码分析。
我们之前介绍过简单查找和二分查找，简单查找是从头开始一个个查找，二分查找是在有序列表中按分而治之的思想进行查找，虽然二分查找已经很快速了，但是在有些情况下，还是不能达到人们的需求。
当构建高流量的Web应用程序时，保护服务器免受过多请求的影响是至关重要的。过多的请求可能会导致服务器过载，降低性能甚至导致系统崩溃。为了解决这个问题，nginx提供了一个强大的请求限速模块。该模块允许您根据自定义规则限制客户端请求的速率，并且还可以使用延迟机制来平滑处理超出限制的请求。在本文中，我们将深入探讨nginx的请求限速模块，了解它的工作原理、配置选项以及如何在实际应用中使用它来保护您的服务器免受恶意或异常请求的影响。
通过我们对外部物体的感官体验，可以有效地控制外部物体。为了研究因果关系的学习和影响方式，研究人员设计了一种使用宽场钙信号(wide-field calcium signals)的脑机接口(BMI)任务。老鼠学会了在任意一对大脑皮层区域的活动模式来引导视觉光标到目标位置以获得奖励。正常相关的大脑区域可以快速重新配置，以一种依赖于感觉反馈的方式对光标施加控制。当熟练(经过多次训练后)的动物控制游标时，较高的视觉皮层参与度更高。当老鼠控制游标时，高级视觉皮层的个体神经元对游标的反应比被动观看游标时更强烈，当游标接近目标位置时，反应最强。因此，因果关系受控对象的表示对意图和接近对象的目标很敏感，从而有可能增强感官反馈以实现更流畅的控制。
LatentSLAM 框架的整体可以根据分层生成模型进行数学理解(atal 等人,2021b)。有两个不同层次的推理,每个层次都使用自己的生成模型来解释相应抽象层次上的环境动态。当生成模型被堆叠时,较高层次的模型将来自较低层次的状态作为观察值,而较低层次通过智能体的传感器观察实际环境。每个单独的创成式模型在数学上都可以看作是联合概率
Nginx模块一般被分成三大类：handler、filter和upstream。前面的文章系列中，读者已经了解了handler、filter。利用这两类模块，可以使nginx轻松完成任何单机工作。而本文介绍的upstream模块，将使nginx跨越单机的限制，完成网络数据的接收、处理和转发。 数据转发功能，为nginx提供了跨越单机的横向处理能力，使nginx摆脱只能为终端节点提供单一功能的限制，而使它具备了网路应用级别的拆分、封装和整合的战略功能。在云模型大行其道的今天，数据转发是nginx有能力构建一个
三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来，利用卷积神经网络（CNN）进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注，并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域的最新发展，重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。
页表是操作系统为每个进程提供私有地址空间和内存的机制。页表决定了内存地址的含义，以及物理内存的哪些部分可以访问。它们允许xv6隔离不同进程的地址空间，并将它们复用到单个物理内存上。
选自kdnuggets 作者：Madison May 机器之心编译 参与：王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间，机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章，但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言，支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。简单来说，哈希表是一种依赖哈希函数组织数据，以达到常数级别时间复杂度，插入和搜索都非常高效的数据结构。
在Linux内核中，无论如何切换进程，内核地址空间转换到物理地址的关系是永远不变的，主要原因是内核地址空间在所有进程中是共享的。这种设计有几个关键点：
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：
RISC-V的指令(包括用户态下的或者内核态下的)里面的地址操作数其实代表了虚拟地址.但是对应地,RAM或者叫做物理内存,自然也有物理地址,物理地址真实唯一地标记实际内存空间,可能RAM的第10006个区块地址就是0x10006.所以说就有页表这个东西,把指令提供的逻辑地址转化到实际内存的物理地址.
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
超市中用到的条形码，每个码对应一个商品，扫一下马上就能知道商品的价格，查询速度O（1）。哪种数据结构能做到这样？那只有散列表了。
随着项目工程的发展，多模块设计和性能优化是在所难免的。本文我将基于一些现实中可能遇到的需求，讲解如何在Apache的Httpd插件体系中实现这些功能。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外，我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行，因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。
【引】周末的清晨，少有的好天气冲走不少日常中的忙乱和阴霾，石头兄弟给我发来了一篇文章“system abstraction”（https://cacm.acm.org/magazines/2022/4/259395-systems-abstractions/fulltext），颇有感触，不敢私藏，加入了自己的观点，编译成文。
用 Django 用的多了，再用其他语言或框架会有点吃力，因为 Django 是保姆级别的，基本上 Web 开发你能遇到的问题，都有现成的解决方案，拿来就用即可。比如说权限管理，甚至数据库里面的表都给你设计好了。如果没有 Django，比如说你用了 Flask，或者 FastAPI，那该怎么做权限管理？
最近HackerOne公布了Nginx内存内容泄漏的问题，如果说内存内容泄漏的问题是个Bug的话，那这个Bug是个比较典型的程序没有对输入异常数据做适当的过滤处理而形成的。
一个可以将任意长度的字符串映射为一个非负整数的算法。即，不同的字符串映射出不同的值，相同的映射出相同的值。
经过四十多天缓慢的刷题，现在进度大概是刷了八十多道 LeetCode 题，最近也在吸取过来人的经验，仍然需要对刷题计划进行调整。
目标检测在计算机视觉领域是一个活跃的研究分支，而深度学习已经成为这一领域最前沿也是最成功的解决方案。但是，在边缘和移动设备中广泛部署神经网络模型需要大量的计算算力和内存。因此，近来研究领域主要在解决适合以上设备的神经网络。
素材来源：https://blog.csdn.net/qq_34430371/article/details/125820927
写入端索引抽象在 HoodieIndex 定义。我将在下面介绍一些关键的 API，以便大致了解索引的含义。
MyBatis是一个开源、轻量级的数据持久化框架，是JDBC和Hibernate的替代方案。MyBatis内部封装了JDBC，简化了加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程，开发者只需要关注SQL语句本身。MyBatis支持定制化SQL、存储过程以及高级映射，可以在实体类和SQL语句之间建立映射关系，是一种半自动化的ORM实现。其封装性低于Hibernate，但性能优秀、小巧、简单易学、应用广泛。MyBatis前身为IBatis，2002年由Clinton Begin发布。2010年从Apache迁移到Google，并改名为MyBatis，2013年又迁移到了Github。MyBatis的主要思想是将程序中的大量SQL语句剥离出来，使用XML文件或注解的方式实现SQL的灵活配置，将SQL语句与程序代码分离，在不修改程序代码的情况下，直接在配置文件中修改SQL语句。
这是《算法图解》的第五篇读书笔记，内容主要涉及散列表（hash table）。 1.散列表简介 散列表，又名哈希表，是一种数据结构。它是将用于搜索的键按照一个函数（哈希函数）转化为数组的索引，然后在索引所对应的数组元素中存放与键关联的内容。 从本质上来说，哈希表是一个数组，一个稀疏数组，但这个数组的索引是某个键的映射值，键与索引的映射关系可用哈希函数来表示。 在python中，最常见的哈希表的数据类型就是字典（dict）。 2.散列表的特点 2.1优点 由于散列表本质上是数组，因此支持随机访问，其时间复
作者 | Gergely Orosz 译者 | Sambodhi 策划 | 钰莹 从技术领域来看，换工作几乎总会带来财务或头衔上的好处。当然，这是理想情况，这两者并非总是兼而有之。为了得到更高的薪酬而跳槽可能会导致职位上的“降级”，比如从高级工程师到 SWE2，或者从工程副总裁到高级工程经理。 我把这种现象称为资历“过山车”。 降级的原因 职位降级而薪酬增加的原因可能有几个。最常见的有以下几种： 对于不同的公司，职位和薪酬会有不同的期望。举例来说，大型科技公司拥有较高的职称，比小型开发机构、非技术先导
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
如果创建的数据大小小于我们要存储的数据量，那么会导致每个数据不能对应唯一到数组上的位置。例如我们创建一个长度为 26 的数组（英文字母的个数），用它来存储所有的英文单词，明显他并不符合我们创建散列函数的要求。这就形成了冲突：冲突很糟糕，必须要避免。
前言： 上一篇介绍了线性SVM还有一些尾巴没有处理，就是异常值的问题。 软间隔 线性可分SVM中要求数据必须是线性可分的,才可以找到分类的超平面,但是有的时候线性数据集中存在少量的异常点,由于这些异常点导致了数据集不能够线性划分;直白来讲就是:正常数据本身是线性可分的,但是由于存在异常点数据,导致数据集不能够线性可分。 我们需要对上一章的SVM算法模型就行改进，对于每个样本只需要引入松弛因子η，使得样本到超平面的函数距离放松了。当然松弛因子的引入是有成本的，可能会导致模型的分类错误。为此我们需要在松弛因
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
第5章 散列表 散列函数 散列函数：你给它什么数据，它都还你一个数字。散列函数将输入映射到数字 散列函数必须满足一些要求 它必须是一致的。例如，假设你输入apple时得到的是3，那么每次输入apple
数据结构中的查找算法是指在一个给定的数据结构中，寻找特定元素的过程。常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.06568.pdf
大脑选择和控制行为的方式仍然存在广泛争议。基于最优控制的主流方法侧重于优化成本函数的刺激响应映射。观念运动理论和控制论提出了不同的观点：它们认为，通过激活动作效果并不断将内部预测与感觉相匹配来选择和控制动作。主动推理在推理机制和基于预测误差的控制方面提供了这些想法的现代表述，可以与生物体的神经机制联系起来。本文提供了连续时间主动推理模型的技术说明，并简要概述了解决四种控制问题的主动推理模型；即目标导向的到达运动的控制、主动感知、运动过程中多感官冲突的解决以及决策和运动控制的集成。至关重要的是，在主动推理中，电机控制的所有这些不同方面都来自相同的优化过程，即自由能量的最小化，并且不需要设计单独的成本函数。因此，主动推理为运动控制的各个方面提供了统一的视角，可以为生物控制机制的研究以及人工和机器人系统的设计提供信息。
在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。
SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库。它提供了一种使用SQL语言与数据库进行交互的高级抽象，同时也提供了一种将数据库表映射到Python对象的方式。
《The graphical brain: Belief propagation and active inference》
你呀，你别再关心灵魂了，那是神明的事。你所能做的，是些小事情，诸如热爱时间，思念母亲，静悄悄地做人，像早晨一样清白。
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