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    CSAPP lab

    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

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    不确定性推理

    因此,发展一套研究不确定性的理论迫在眉睫。好在我们已经有了。 不确定性 在不确定推理中,规则的前件(证据),后件(结论)以及规则本身在某种程度上都是不确定的。...推理的不确定性 :由不确定的证据和规则推导出的结论显然也带有某种不确定性。...不确定性推理的基本问题 由于证据和规则的不确定性会导致结论的不确定性,而要想得到结论的不确定性程度就必须将证据和规则的不确定性在推理过程中正确地传递给结论。...不确定性的表示问题: 数值表示:P(A) = 0.9 语义表示:发生 A 有很大的可能性 显然,数值表示更适合进行数学计算 计算问题: 计算问题主要是指不确定性的传递和更新的过程...不确定性推理的方法 不确定性推理的方法有许多,在此主要介绍四种: 贝叶斯网络方法 主观贝叶斯方法 确定性方法 证据理论

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    Google AI 最新博文:模型的不确定性是否可信?

    我们还比较了各种不同的方法来提高模型的不确定性,看看哪些策略表现最好。 什么是分布外数据? ---- 深度学习模型为每个预测提供一个概率,这个概率表示模型的可信度或不确定性。...我们应用了一些适当的评分规则,如 Brier 评分和负对数似然(NLL),以及更直观的启发式方法,如预期校准误差(ECE),来了解不同的 ML 模型如何处理数据集移位情况下的不确定性。...下面我们展示了每一级损坏(包括未损坏的测试数据)的准确度和 ECE 的方框图,其中每个方框图综合了 ImageNet-C 中所有损坏类型,每个颜色代表不同类型的模型。 ?...我们观察到,精度的降低并不是由模型不确定度的增加反映的,这表明精度和 ECE 都在变差。 随着损坏强度的增加,每个模型的各个损坏方法的精度偏差如预期的那样增加,并且总精度降低。...理想情况下,这将反映在模型的不确定性增加,并且保持预期校准误差(ECE)不变。然而,从 ECE 的较低曲线图来看,情况并非如此,而且校准通常也会受到影响。

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    深度学习模型的不确定性

    我们还比较了改善模型不确定性的各种不同方法,以查看哪种策略在分布偏移下效果最佳。 ? 什么是分发数据? 深度学习模型为每个预测提供概率,代表模型的置信度或不确定性。...我们应用了一些适当的评分规则,例如Brier得分和负对数可能性(NLL),以及更直观的启发式方法,例如预期的校准误差(ECE),以了解不同的ML模型如何处理数据集移位下的不确定性。 ?...在下面,我们显示了每个损坏级别(包括未损坏的测试数据)所得到的准确性和ECE的箱形图,其中每个箱形图汇总了ImageNet-C中的所有损坏类型。...我们观察到准确性的降低并没有反映在模型不确定性的增加上,这表明准确性和ECE都变差了。...理想情况下,这将反映在模型不确定性增加的情况下,从而使预期的校准误差(ECE)保持不变。但是,查看ECE的下部图,就会发现情况并非如此,而且校准通常也会受到影响。

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    部署必备 | 目标检测量化效果差不知道怎么解决?Cal-DETR带来更全面的分析基础!

    3.1 测量校准 分类 对于分类问题,校准误差(ECE)用于测量不准确度。...目标检测 与ECE类似,D-ECE(检测期望校准误差)是测量精度从置信度中预期偏移的连续变量,在所有置信水平下进行度量。...与方程(1)类似,置信度是一个连续变量,因此作者可以近似D-ECE: \text{D-ECE}=\sum_{b=1}^{B}\frac{|S(b)|}{|D|}\left|\mathrm{precision...检测校准度量: 对于目标检测器的校准,作者使用检测预期校准误差(D-ECE)作为评估指标,用于计算域内和域外场景。...D-UCE补充D-ECE: 为了调查不确定性校准在补充信心校准中的作用,作者在图4中分析了检测预期不确定性校准误差(D-UCE)。

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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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