识别和记录为完成项目可交付成果而需采取的具体行动的过程 输入 :项目管理计划(范围基准) 工具与技术 :分解、滚动式规划 输出 :活动清单、里程碑清单、变更请求、项目管理计划更新
第一种方法纵向或者横向来读都可以,因为代码量不是很大。《linux内核完全剖析》《linux内核完全注释》是引导你横向阅读的书,《linux内核设计的艺术》是引导你纵向阅读的书。建议横向纵向结合着来,纵向跟着bochs调试工具来是必不可少的,当遇到问题时进入到相应的功能模块横向拓展一下。
集成逻辑分析仪 (Integrated Logic Analyzer :ILA) 功能允许用户在 FPGA 设备上执行系统内调试后实现的设计。当设计中需要监视信号时,应使用此功能。用户还可以使用此功能在硬件事件和以系统速度捕获数据时触发。
MASM 6.11,MASM 11(Windows):http://www.masm32.com/
自从有了纸莎草纸以来,出版人们一直在努力以吸引读者的方式来格式化数据。尤其是在数学、科学、和编程领域,设计良好的图表、插图和方程式可以成为帮助人们理解技术信息的关键。
在下是一个码农,也号称是一个老湿,平生阅码农无数(吹牛的 ^-^)。经由大量的案例,我能够理解了为什么很多码农学了很多年Linux,还是感觉没有掌握要领,仍然内心崩溃,最终对Linux吐血而亡,正所谓:人世间最大的痛苦,莫过于,码农落花有意,而Linux流水无情.......
设备节点要么被转换为platform_device,或者其他结构体(比如i2c_client),但是里面都会有一个device结构体,比如:
Pinctrl驱动由芯片厂家的BSP工程师提供,一般的驱动工程师只需要在设备树里:
某组引脚中,有哪些引脚?这要分析设备树:imx_pinctrl_probe_dt。
现在回首看看,接触Linux已经很长时间了。 在大三的时候开始学习Java, 但是一直学Java的话, 感觉有点腻, 就尝试找点其他东西来学习。 所以当时就选择学习了Linux。 至于为什么要学习Linux, 有以下三个原因。
本篇文章分享论文 LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model ,由香港中文大学提出 LISA 大模型,解锁多模态大模型“推理分割”能力。
Linux 下使用 sudo 命令,可以让普通用户也能执行一些或者全部的 root 命令。本文就对我们常用到 sudo 操作情景进行简单分析,通过一些例子来了解 sudo 命令相关的技巧。
如果不是被女朋友抛弃,我估计现在还没醒悟。大专生,18年通过校招进入湖南某软件公司,干了接近4年的CRUD,今年年初,感觉自己不能够在这样下去了,长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的CRUD,已经让我变得不思进取,谈了2年的女朋友也因为我的心态和工资和我分手了。于是,我决定要改变现状! 刚开始准备时,自己都蒙了,四年的CRUD让我的技术没有一丝的进步,提升的只有我的年龄... 没办法,我找到了我在腾讯的老哥,作为他的小老表,在他了解了我的情况后(几乎就是Java基础开始),直
关于这个问题我今天正好看到了这个文章(http://t.cn/RJrTSLV)。讲的正是各个算法的优劣分析,很中肯。 正好14年的时候有人做过一个实验[1],比较在不同数据集上(121个),不同的分类
华为鸿蒙OS发布已经一周了,在这一周中发生了很多事情,有人对华为路转粉,也有人对华为粉转黑,在时下,只要是华为的任何动作,背后都早已预备好某种正确,当然,所有事先备好的正确,必然不是客观的,所以为了不浪费时间和精力,避开那些争端即可。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集,组织,分析,解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。
例如让AI看一张早餐图,要识别“哪个是橙子”是比较容易的,但若是问一句“哪个食物维他命C最高”呢?
https://cds.nccs.nasa.gov/wp-content/uploads/2014/04/NEX-DCP30_Tech_Note_v0.pdf http://www.nasa.gov/content/nasa-supercomputer-generates-closer-look-at-future-climate-conditions-in-us
嵌入式岗位,是介于硬件工程师和软件工程师之前的一个岗位。他的工作内容需要他既懂代码编写,也会硬件板子。
上篇笔记对唤醒词做了修改,这边将对具体的语音资源做处理。其实官方文档《6_GoKit3(V) 开发指南.pdf》已经详细说明了资源管理工具的使用方法。我就记录下自己的操作过程,另外对升级后的情景做下介绍,看看能不能对其他朋友有所帮助。
假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节, 一亿个记录占用内存=762M (一亿一个记录占用内存762M) 一个普通云主机2G内存(足够) 计算过程: 这需要统计每个单词出现次数,并且按照次数,数值排序
今天给大家分享一个经典的TCP源码分析 PDF (文末有获取方式),基于比较新的内核版本-Linux 4.4.0,从用户态 TCP 编程,到 TCP RFC 协议,TCP 收发路径,TCP 三次握手和四次挥手,TCP 拥塞控制等方方面面的 Linux 实现进行分析注释。
作为一个新人,怎样学习嵌入式Linux?被问过太多次,特写这篇文章来回答一下。 在学习嵌入式Linux之前,肯定要有C语言基础。汇编基础有没有无所谓(就那么几条汇编指令,用到了一看就会)。C语言要学到什么程度呢?越熟当然越好,不熟的话也要具备基本技能。比如写一个数组排序、输入数字求和什么的。学C语言唯一的方法是多写程序多练习,编译出错没关系,自己去解决;执行出错没关系,自己去分析。以前我是用VC来练习C语言的,经常去尝试着写一些C语言竞赛的题目。它们是纯C、纯数学、纯逻辑的题目,不涉及界面这些东西,很适合煅炼你的编程能力。 回到主题,首先我们要明白你的目的是什么,大概来说所谓嵌入式Linux可以分为两部分:底层系统、应用开发。如果你是想做应用开发,那么你去把C语言、数据结构、JAVA什么的学好吧。嵌入式应用开发和PC上的应用开发并没有什么特别要注意的。也许你说在嵌入式上要做些优化,是的,要优化,但是未经优化的程序和PC上的程序开发没什么差别。另外,当你有能力去优化时,你已经不用来问这个问题了。具体到某个例子,比如说开发界面,在PC上我们用VC;在嵌入式Linux里也许我们用QT也许用Android,这个时候你应该去学学QT、Android的编程。但是基础还是C或JAVA,在此基础上去熟悉它们的接口。你学过VC的话,也是要花时间去了解那些类、控件的。
本来昨晚全身心准备学习材料来,但是无意中检索到三本统计学的pdf,分别翻看了一遍。 第一本统计学,一共130+页,全书一气呵成,很少见到把统计学的概念串联的,这么好的,所以忍不住再发出来。 书中一幅图,原始频率分布直方图 这也是此书的一大特点,它不是一上来累计概念,而是从最基本的统计常识演绎出统计学的主要理论概念,写的比较通俗。做到这点,显然不容易。需要很深的统计学功底,并有很长地应用统计学的实践经历,才有可能写出来。 电子书下载 三本统计学书PDF已经打包好,获取步骤如下: 1. 点击下方名片,关注
疑惑一 linux系列经典的书籍 入门篇 《LINUX权威指南》书不错,写的很全面也比较广,涉及的不深,做为入门书籍不错,可以比较全面的了解linux 。另外比较热门的也可以看看《鸟哥的私房菜》等书,偏管理类的书。如果想做server方向的可以找来看看。 驱动篇 《LINUX设备驱动程序》就是网上说的“LDD”,经典之作,必备书籍。国产经典《Linux驱动详细解》也是一本非常不错的书,很实用,书中源代码 分析比较多,基于2440的,对linux外围驱动有很全面的讲解 内核篇 浙江大学的《LINUX内核源代码
嵌入式学习太广泛,要学习的东西忒多。根据自己的选择,你要干硬件,还是软件等等。我们就从基础说起吧! 软件基础: 一、编程基础 C/C++语言学习书籍,谭浩强C语言程序设计、《The C Programming Language》、C和指针、C++ Primer、《高质量C/C++编程指南》最后这个一定要看哦结合这将会对C基础有重新的认识。C++第一些东西那就更高深了,等学好基础在去看提高的东西比如深入《C++对象模型》以上这些书在本头条的其他文章已经介绍了请查阅。 二、linux 现在嵌入式都是linux的
【AI 科技大本营导读】随着人工智能 (AI) 技术和应用的普及,人们对于 AI 的认识不再只是一种智能机器。近日,麻省理工的研究团队构建了一个有精神病倾向的 AI 智能体,它表现得就像我们人类一样,有着自己情感和人格。通常,我们只能在一些科幻作品中看到这种人工智能体,也见识过人工智能失控的可怕场景,在现实中我们该如何应对并解决可能出现的智能体失控问题呢。
最后,再说一点,英语非常重要。很多好的资料都是英文的,国内有些翻译本不是太好。尤其是google搜索时,学会使用英文关键词非常重要。
本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文“Simpler is Better: Few-shot Semantic Segmentation with Classifier Weight Transformer(简而优:用分类器变换器进行小样本语义分割)”的解读。
近年来,深度学习方法对传统的精确天气预报数值方法提出了越来越大的挑战。许多用于短期和中期天气预报的历史数据集通常是一个规则的空间网格结构(time-level-lat-lon)。这种排列非常类似于图像: 每个天气变量都可以视为一张图片,或者在考虑时间轴时,可以视为一段视频。
Android系统的源代码非常庞大和复杂,我们不能贸然进入,否则很容易在里面迷入方向,进而失去研究它的信心。我们应该在分析它的源代码之前学习好一些理论知识,下面就介绍一些与Android系统相关的资料。
Logo设计,传统的设计软件之外,新一代的设计工具分为两类,一类是以创某贴、稿某设计、某画为主,根据现有的模板,修改成自己的logo名称,就可以完事了;的确很简单,只不过某些程度上,个性化创意就会相对不足,也会存在于他人logo一样的情况。另一类就是进阶一点的在线logo设计生成器,能够输入logo名称智能分析设计logo方案。国外这类软件比较多,中文logo设计生成器相对较少,我挑选了8个用过的作为今天的测评对象。
因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品,无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品,简单的3分组的6个样品,就包括了定量和普通差异分析服务,因为都是流程化的。但是有一些情况下是大家并不想自己重新收集样品或者联系公司做转录组测序服务,而是希望可以直接分析已经发表的文献里面的数据,找到一些感兴趣的基因和通路。我们也提供了大量的教学视频和代码,见:
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
众所周知,人机交互是一门集调研,构思,设计和测试为一体的学科。作为一门覆盖多领域的多学科,包括并不限于心理学,行为学,编程,工程,设计,调研,和工商管理,现代人机交互的核心已经不再是从技术层面去解决问题, 而是侧重于以多个视角去挖掘问题的本质并思考问题背后的价值。也因此,人机交互学术界一直以来都试图寻找一种思考模式,或者理论模型,去将复杂的思考流程提炼出来。 Part 1 前言 近三十年来,人机交互领域的方法论可谓百花齐放,尽管许多知名研究机构与院校都发布了不同的设计模型与流程图,但是其内核终究大
雷锋网 AI 科技评论按:强化学习(RL)是当下机器学习最活跃的研究方向之一,其中智能体在做正确的事情时获得奖励,否则获得惩罚。这种「胡萝卜加大棒」的方法简单、通用,且能够帮助 DeepMind 教 DQN 算法玩经典的 Atari 游戏和 AlphaGo Zero 下围棋,同样 OpenAI 也利用 RL 教它的 OpenAI-Five 算法打电子游戏 Dota,Google 通过强化学习让机器人手臂去抓取物体。然而,尽管强化学习取得了一些成功,但要使其成为一种有效的技术仍存在许多挑战。
嵌入式学习是一个循序渐进的过程,如果是希望向嵌入式软件方向发展的话,目前最常见的是嵌入式Linux方向,关注这个方向,我认为大概分3个阶段: 1、嵌入式linux上层应用,包括QT的GUI开发 2、嵌入式linux系统开发 3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是,LINUX,WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的,而且其源代码是开放的,更加适合我们学习嵌入式。 你可以尝试以下路线: (1) C语言是所有编程语言中的强者,单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都
大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
生物信息的学习离不开Linux系统,不管自己写命令处理数据,还是使用现有的工具。Linux对我们来讲最重要的是它强大的命令行功能,可以快速、批量、灵活的处理数据的提取、统计和整理等耗时耗力的重复性工作。事实上在日常生信分析中,多数整理工作也都是用Linux命令的组合完成的,相比于写完整的Python或Perl程序更简便快捷;另外,生信分析用到的工具大都只在Linux下运行,而Linux发行版众多,更新速度不一,软件的安装是一个令人头大的事情。
我大学的专业是软件工程。那个时候(我09年毕业),ACM等各类算法竞赛在大学还不是特别地流行。专门搞算法的同学不多,我也没有特地去训练和参加算法竞赛,所以我有很多的时间。然后这些时间都被我花在了自娱自乐的项目和看各种系统的源代码上了。
客户生产环境某台机器在接收到交易请求,执行通过脚本调用google-chrome访问页面渲染生成pdf过程时,前端交易无应答直到超时异常;
作者 | 卢治合 编辑 | 王晔 本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文“Simpler is Better: Few-shot Semantic Segmentation with Classifier Weight Transformer(简而优:用分类器变换器进行小样本语义分割)”的解读。 该论文由英国萨里大学Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP)发表,针对小样本语义分割问题,提出一种更加简洁的元学习范式
近年来,大型语言模型展现出了令人惊叹的语言理解和处理能力,引起了学术界和工业界的广泛兴趣。研究者开始深入探讨这些模型是否具备解决专业领域任务的潜力,例如在医疗和司法领域提供专业的问题解答。
在脱敏的情况下整理出常见的报告模板、红蓝对抗技巧、渗透测试方法大全、大型会议PPT。
近日网上的一个迈克尔杰克逊代表作《Smooth Criminal》MV官方高清修复版,的视频赚足了大家的眼球。这次的高清修复不仅分辨率达到了4K,原本的25帧录像也提升到了60帧。逼真得甚至可以看清MJ领带上得问题,完全就像是使用现代设备拍摄的一样。
Happens-before方法中最基础的方法Djit+,Djit+使用向量时钟VC进行数据竞争分析。下面这篇文章介绍的是FastTrack算法,在Djit+基础上进行的改进,将Djit+的时间复杂度从O(n)降到接近于O(1)。首次看的同学还是建议先看我之前写的有关介绍Djit+的相关基础内容。
AI 科技评论按:强化学习(RL)是当下机器学习最活跃的研究方向之一,其中智能体在做正确的事情时获得奖励,否则获得惩罚。这种「胡萝卜加大棒」的方法简单、通用,且能够帮助 DeepMind 教 DQN 算法玩经典的 Atari 游戏和 AlphaGo Zero 下围棋,同样 OpenAI 也利用 RL 教它的 OpenAI-Five 算法打电子游戏 Dota,Google 通过强化学习让机器人手臂去抓取物体。然而,尽管强化学习取得了一些成功,但要使其成为一种有效的技术仍存在许多挑战。
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