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Linux 内核用户实现分析

内核和用户 对 32 位操作系统而言,它的寻址(虚拟地址,或叫线性地址)为 4G(2的32次方)。也就是说一个进程的最大地址为 4G。 为什么需要区分内核用户 在 CPU 的所有指令中,有些指令是非常危险的,如果错用,将导致系统崩溃,比如清内存、设置时钟等。 内核态用户态 好了我们现在需要再解释一下什么是内核态、用户态: 当进程运行在内核时就处于内核态,而进程运行在用户时则处于用户态。 对于 Linux 来说,通过区分内核和用户的设计,隔离了操作系统代码(操作系统的代码要比应用程序的代码健壮很多)应用程序代码。 下图简明的描述了用户态内核态之的转换: ? 既然用户态的进程必须切换成内核态才能使用系统的资源,那么我们接下来就看看进程一共有多少种方式可以从用户态进入到内核态。

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「时」复杂度

对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序,虽然结果相同,但在过程中消耗的资源和时却会有很大的区别,比如快速排序猴子排序:)。 维度:是指执行当前算法需要占用多少内存,我们通常用「复杂度」来描述。 程序执行时所需存储包括以下两部分: (1) 固定部分,这部分的大小输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令(即代码)、数据(常量、简单变量)等所占的。 这部分属于静态。 (2) 可变,这部分的主要包括动态分配的,以及递归栈所需的等。这部分的大小算法有关。 一个算法所需的存储用f(n)表示。 一般二叉树 介于「列表二叉树」「平衡二叉树」之,查找性能也在O(Log2n)到O(n)之。 冰火交融 对于一个算法,其时复杂度和复杂度往往是相互影响的。

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    OpenCV之色彩色彩转换

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    ModelBuilder建模

    模型发布和共享   模型表面上是创建好了,但是要发布和共享还要考虑一个问题,那就是中数据的问题,中数据如何储存呢,如果在别的机子上找不到你设置的输出路径,那这个模型出bug了。    方案一:托管在默认数据库里,每台机子都会有默认数据库,中变量创建好再删除,默认数据库只是起到了保管的作用. 方案二:放在内存池里,把中数据类似于临时变量,放在内存池里会是模型的访问速度更快。 一个图层按属性相同导出) 影像数据批量剪裁模型 迭代数据集(一个数据库所有数据集导出到另一个数据库) 迭代要素类(批量修复几何) 迭代栅格数据(一个文件夹含子文件夹批量定义栅格坐标系) 迭代工作

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    LTE通信系列 | 分集复用

    UE(User Equipment)基站(eNB)之通过口进行数据传输,以eNB为出发点,数据从eNB到达UE的传输过程称为Downlink(从基站到用户设备),反之,数据从UE到达eNB的过程称为 先从UE & eNB的传输方式谈起,基站用户之的传输方式有传输分集(也称为分集)、复用等方式。 如下图所示,分集就是在1ms的subframe内有一个CW码字,通过天线将其分成两个不同的路径发射到UE,这样一条路径衰落之后通过另一条路径也可以接收到。 ? 复用:利用两个较大的天线阵元或赋形波束之的不相关性,向一个终端/基站并行发射多个数据流,以实现链路容量的提高,其结构示意图: ? 上图介绍中涉及到了码字层的概念,在此一并引出介绍。 需要注意的是,码字经过层映射之后映射到layer1/2/3/4,不同层的代表的数据可能相同(分集),也可能不同(复用)。 ?

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    复杂度介绍

    前言 大学学习的算法知识基本都还给了老师,对基本的时复杂度也有点模糊了,在这里重新的学习一遍。 时维度:是指执行当前算法所消耗的时,我们通常用「时复杂度」来描述。 维度:是指执行当前算法需要占用多少内存,我们通常用「复杂度」来描述。 一、复杂度 和时复杂度类似,复杂度常见的量级有如下 -复杂度 O(1) int i = 1; int j = 2; ++i; j++; int m = i + j; 如果算法执行所需要的临时不随着某个变量 n的大小而变化,即此算法复杂度为一个常量,可表示为 O(1) 代码中的 i、j、m 所分配的都不随着处理数据量变化,因此它的复杂度 O(1) 复杂度 O(n) int[] m = new ,因此,这段代码的复杂度主要看第一行即可,即 O(n) 参考: 算法的时复杂度(一看就懂)

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    OpenGL ES 2.0 (iOS):坐标 OpenGL ES 2 3D

    惯性坐标系 二、坐标 1. 世界 2. 模型 3. 摄像机 4. 裁剪 5. 屏幕 三、OpenGL ES 2 3D 1. 变换发生的过程 2. 四次变换编程应用 四、工程例子 五、参考书籍 ---- 一、多坐标系 1. 世界坐标系 即物体存在的,以此某点为原点,建立的坐标系 世界坐标系是最大的坐标系,世界坐标系不一定是指“世界”,准确来说是一个或者区域,就是足以描述区域内所有物体的最大坐标,是我们关心的最大坐标 惯性坐标系 它的 X 轴世界坐标系的 X 轴平行且方向相同,Y 轴亦然,它的原点模型坐标系相同 它的存在的核心价值是,简化坐标系的转换,即简化模型坐标系到世界坐标系的转换; ---- 二、坐标 世界 世界坐标系形成的,光线计算一般是在此统一进行; 2.

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    火之歌:「时」复杂度

    对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序,虽然结果相同,但在过程中消耗的资源和时却会有很大的区别,比如快速排序猴子排序:)。 维度:是指执行当前算法需要占用多少内存,我们通常用「复杂度」来描述。 程序执行时所需存储包括以下两部分: (1) 固定部分,这部分的大小输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令(即代码)、数据(常量、简单变量)等所占的。 这部分属于静态。 (2) 可变,这部分的主要包括动态分配的,以及递归栈所需的等。这部分的大小算法有关。 一个算法所需的存储用f(n)表示。 一般二叉树 介于「列表二叉树」「平衡二叉树」之,查找性能也在O(Log2n)到O(n)之。 冰火交融 对于一个算法,其时复杂度和复杂度往往是相互影响的。

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    复杂度复杂度

    维度:是指执行当前算法需要占用多少内存,我们通常用「复杂度」来描述。 因此,评价一个算法的效率主要是看它的时复杂度和复杂度情况。 如:T(n)=n²+7n+6 T(n)=3n²+2n+2 它们的 T(n) 不同,但时复杂度相同,都为 O(n²)。 立方阶 O(n^3) 3次n循环 7. k 次方阶 O(n^k) k次n循环 3 复杂度 类似于时复杂度的讨论,一个算法的复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储 复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储大小的量度。 有的算法需要占用的临时工作单元数解决问题的规模 n 有关,它随着 n 的增大而增大,当 n 较大时,将占用较多的存储单元,例如快速排序和归并排序算法, 基数排序就属于这种情况 在做算法分析时,主要讨论的是时复杂度

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    复杂度复杂度

    ; 3.问题的输入规模(所谓的问题输入规模就是输入量的多少); 4.机器执行指令的速度; 由此可见,抛开这些计算机硬件、软件有关的因素,一个程序的运行时依赖于算法的好坏和问题的输入规模。 基于我们对函数渐近增长的分析,推导大O阶的表示法有以下几个规则可以使用: 1.用常数1取代运行时中的所有加法常数; 2.在修改后的运行次数中,只保留高阶项; 3.如果最高阶项存在,且常数因子不为1,则去除这个项相乘的常数 我么可以用算法的复杂度来描述算法对内存的占用。 算法的复杂度计算公式记作:S(n)=O(f(n)),其中n为输入规模,f(n)为语句关于n所占存储的函数。 案例: 对指定的数组元素进行反转,并返回反转的内容。 O(1),算法二的复杂度为O(n),所以从占用的角度讲,算法一要优于算法二。

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    名称作用域

    (掌握) 名称(name spaces):在内存管理那一章节时,我们曾说到变量的创建其实就是在内存中开辟了一个新的。 但是我们一直在回避变量名的存储,其实在内存中有一块内存存储变量名变量的绑定关系的,而这个称为名称。 内置名称 内置名称:存放Pyhton解释器自带的名字,如int、float、len 生命周期:在解释器启动时生效,在解释器关闭时失效 全局名称 全局名称:除了内置和局部的名字之外,其余都存放在全局名称 查找顺序 由于名称是用来存放变量名值之的绑定关系的,所以但凡要查找名字,一定是从三者之一找到,查找顺序为: 从当前的所在位置开始查找,如果当前所在的位置为局部名称,则查找顺序为:局部--》 全局作用域 全局作用域:全局有效,全局存活,包含内置名称和全局名称

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    浅谈机器人关节笛卡尔控制

    通过引入非线性状态反馈将机械臂系统转化为全局线性化系统,即: 机器人的动力学方程比: 由于机械臂关节惯量矩阵 可逆,则上式可以解耦为线性定常系统。 为了使系统稳定,对上述解耦的系统引入偏置的PD控制,其期望的关节角加速度一起构成修正后的加速度: 式中 e机械臂各关节角度误差. 对于机械臂的运动,非基于模型的控制器如PD无法进行快速的轨迹跟踪控制,但是基于模型的控制器虽然可以进行精确的轨迹跟踪,但是其中涉及的动力学参数实际系统可能存在较大的差异。 冗余机械臂的位置控制仿真系统包括操作、扩充任务的轨迹规划模块,逆运动学模块,关节计算力矩控制器,机械臂正向动力学模块以及正运动学模块。 在仿真平台中仿真基于构型控制的冗余机械臂的运动情况。 image.png 假设机械臂末端带有负载,其需要在较短时内将负载搬运至规定位置。

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    「算法数据结构」时复杂度

    你把大名鼎鼎的 虚拟DOM (Virtual DOM) 置于何地,它就是 算法数据结构 的一种体现,可能又有人会说了,我又不写虚拟DOM。。。 嗯,那你总想要赚钱吧,走技术路线想拿高薪,算法是基石 网上有很多算法文章以及课程,说 7 天学会算法数据结构,30 天掌握算法数据结构等等等等,别傻了,算法没有捷径,只能靠我们一点一点累积,你要做的首先就是相信自己不是天才 ,衡量不同算法之的优劣我们通常从两个维度来考究 时维度:指执行代码所消耗的时,即时复杂度 维度:指执行代码所消耗的,即复杂度 接下来就开始逐步剖析时复杂度了,先说时复杂度 复杂度其实就是对一个算法或者说一段代码在运行过程中占用存储大小表达方式 我们上面讲过了时复杂度,那么再来说复杂度会简单的很多 复杂度也就是 S(n) ,它同样会用大O表示法来表示,我们直接上例子 ,所以某些相对的情况下,换时是可以令人接受的 虽说换时可行,但也不能一味的换时,我们还是要尽可能降低两个维度的复杂度,少数对立情况下,可换时 我们在刷算法的时候,不是刷完了就完事了

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    2.时复杂度复杂度

    所以赶紧上车,一起学习数据结构算法,赶紧上车「稳稳」的学会如何检测跑车到底快不快,省油不省油。 这里就要用到我们今天要讲的内容:时复杂度分析。 只要讲到数据结构算法,就一定离不开时复杂度分析。复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。这就就像内功心法,上乘武功还需搭配牛逼心法。 复杂度分析 理解了前面讲的内容,复杂度分析方法学起来就非常简单了。 时复杂度的全称是渐进时复杂度,表示算法的执行时数据规模之的增长关系。 类比一下,复杂度全称就是渐进复杂度,表示算法的存储数据规模之的增长关系。 复杂度也叫渐进复杂度,包括时复杂度和复杂度,用来分析算法执行效率数据规模之的增长关系,可以粗略地表示,越高阶复杂度的算法,执行效率越低。

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    C++ 中的时测试申请

    C++ 中的时测试 在各种 oj 平台做题的时候,经常会出现时要求,即你的算法复杂度一般不能太高,否则会超时。 同时,在CCF考试中,练超时都不会告诉你,考试的时候不会出程序结果,因此,可以自己测一下运行时,可以使用以下代码来完成。 clock(); //个人代码 finish=clock(); cout<<(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC<<"(s)"<<endl; } C++ 中的申请 当申请比较大的时候,直接开静态数组程序可能会崩掉。 总而言之,就是你申请的太大了,所以可以通过动态数组(申请栈)来实现 ? 这样再运行就没问题了。

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    肝(上):肝脏的异质性

    然而,肝脏的不同位置的基因表达、表观调控、代谢功能、再生特性均存在很大的差异。因而,深入研究肝脏的功能需要建立在水平上,而转录组的出现为肝脏的研究提供了极为有效的帮助。 [1] 肝脏的异质性 在20世纪初,科学家就开始关注肝脏的异质性这一特点,并且首先关注的就是在代谢方面的差异。Deane在1944年发表的《Anat. 但是,单细胞转录组的测序数据会丢失细胞的信息。因此,科学界开始对将scRNA-seq和位置信息的结合做了进一步的探索。 转录组测序在2020年成为年度自然技术。而在近两年当中10x Visium的转测序得到了广泛推广,在2021年度有一系列基于10x Visium的转录组的重要研究陆续发表。 在近几年当中,许多基于单细胞转录组或者转录组技术的文章在肝脏的研究领域,得到一系列重要的发现。在下一期推文中,我将介绍基于转录组测序探索肝脏中各种机制的相关研究。

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    Unity-伽马和线性是什么他们之的不同?

    虽然线性和其对应的伽马是很简单和重要的概念,下文说明了两种是什么,它们的不同,和它们是如何使用的。 线性 首先我们需要了解线性颜色的概念。 简单的说,它意味数值强度它的感知强度成正比。这意味着可以正确的添加和相乘颜色。一个颜色没有属性叫"non-linear"。下面是一个双倍强度值在线性和非线性的例子。 虽然在线性中相应数值是正确的,但是在非线性中,我们不能简单的通过加法得到结果 ? 图片.png 伽马 需要使用伽马的两种主要情况:首先屏幕对强度是非线性的相应。 在将输入颜色、纹理传给线性之前将伽马修正移除。当着色完成,结果在物理上是正确的因为着色和输入都在同样的。之后,后处理也在线性中,后处理通常是线性的。 当渲染适用HDR的线性颜色,Unity全部的后处理将在线性中。

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    你必须知道的指针基础-8.栈

    2、堆区(heap):一般是由程序员分配释放,若程序员不释放的话,程序结束时可能由OS回收,值得注意的是他数据结构的堆是两回事,分配方式倒是类似于数据结构的链表。   栈具有一个鲜明的特点:函数内定义的变量出了函数范围,其所占用的内存自动释放。 但是,栈的尺寸有最大限制,不适合分配大使用;   所以,因为栈出了函数范围就释放,所以不适合要给其他地方使用的内存需求。其最大的好处就在于:不用程序员手动释放内存。 二、堆 2.1 技术控都喜欢开手动档汽车 ?   刚刚提到的栈最大的优点就是栈出了函数范围就释放,不需要程序员手动释放,就像自动挡汽车一样,都不用我们去加减档变速。 这时候,就可以使用堆来存储,堆可以存储栈无法存储的大内存。这里,我们可以借助malloc函数在堆中分配一块指定大小的内存,用完之后,调用free函数及时释放内存。

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    帕隆多游戏依赖性游戏A(CS GT)

    具有依赖性的Parrondo博弈由Toral(2001)提出,并得到了广泛的研究。在Toral的模型中,N个玩家被安排在一个圆圈中。玩家们玩的是游戏A或游戏B。 在本文中,我们用一个依赖性的游戏来代替游戏A,我们称之为游戏 image.png ,由Xie等人(2011)引入。 最后,我们将Xie等人模型中的Parrondo区域Toral模型中的Parrondo区域进行比较。

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