|–linux内核中Makefile,Kconfig,.config的关系 (1)三者的作用 简单来说就是去饭店点菜：Kconfig是菜单，Makefile是做法，.config就是你点的菜 Makefile
find find 搜索路径［选项］搜索关键字 * 匹配任意内容 ？...-size大小文件大小搜索，搜索单位M k find ....Linux系统自动创建这个数据库，并且每天自动更新一次，所以使用locate命令查不到最新变动过的文件。为了避免这种情况，可以在使用locate之前，先使用updatedb命令，手动更新数据库。...$ locate ~/m 搜索用户主目录下，所有以m开头的文件。...$ locate -i ~/m 搜索用户主目录下，所有以m开头的文件，并且忽略大小写 which which命令的作用是，在PATH变量指定的路径中，搜索某个系统命令的位置，并且返回第一个搜索结果。
locate所搜索到的文件列表，不管是目录名还是文件名，只要包含我们所要搜索的关键词，都会列出来，所以locate不适合精准搜索。...四、使用find搜索文件 find命令的格式：find[路径][参数]。...在Linux下，可以通过命令 df -i 来查看各个分区的inode总数以及使用情况。
whereis快速搜索 $ whereis who $ whereis find 搜索很快，因为它并没有从硬盘中依次查找，而是直接从数据库中查询。...whereis 只能搜索二进制文件(-b)，man 帮助文件(-m)和源代码文件(-s) locate全搜索 也不会遍历硬盘，它通过查询 /var/lib/mlocate/mlocate.db 数据库来检索信息...which 查询程序 which 本身是 Shell 内建的一个命令 我们通常使用 which 来确定是否安装了某个指定的程序， 因为它只从 PATH 环境变量指定的路径中去搜索命令并且返回第一个搜索到的结果.../etc/ 目录下面 ，搜索名字叫做 interfaces 的文件或者目录。...这是 find 命令最常见的格式， 千万记住 find 的第一个参数是要搜索的地方。
DAAS 本文是华为基于可微分网络搜索的论文。...本文基于DARTS搜索离散化后性能损失严重的问题，提出了离散化感知架构搜索，通过添加损失项(Discretization Loss)以缓解离散带来的准确性损失。...摘要 神经架构搜索（NAS）的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络，从而确定离散化的最佳子网，即修剪弱候选者。...本文提出了离散化感知架构搜索（DAAS），其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置，以便离散带来的准确性损失得到缓解。...实验在标准图像分类基准上证明了方法的重要性，尤其是在目标网络不平衡的情况下。 ?
神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS） 背景 神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。...可以这样通俗的理解：之前不可微的方法，相当于是你定义了一个搜索空间（比如3x3和5x5的卷积核），然后神经网络的每一层你可以从搜索空间中选一种构成一个神经网络，跑一下这个神经网络的训练结果，然后不断测试其他的神经网络组合...(b) 把搜索空间连续松弛化，每个edge看成是所有子操作的混合（softmax权值叠加）。 (c) 联合优化，更新子操作混合概率上的edge超参（即架构搜索任务）和 架构无关的网络参数。...搜索空间 DARTS要做的事情，是训练出来两个Cell（Norm-Cell和Reduce-Cell），然后把Cell相连构成一个大网络，而超参数layers可以控制有多少个cell相连，例如layers...优化策略 通过前面定义的搜索空间，我们的目的是通过梯度下降优化alpha矩阵。我们把神经网络原有的权重称为W矩阵。为了实现端到端的优化，我们希望同时优化两个矩阵使得结果变好。
在对linux进行编译，常用的命令是make menuconfig，使用图形界面来对整个系统进行裁剪；这里主要就make menuconfig的执行过程进行解析。...菜单选项 Kconfig里的菜单选项的添加通过menu和endmenu关键字来添加,主菜单名称通过mainmenu来命名；mainmenu “Linux Configuration” menu “Power...需要定义prompt 和default 两个变量的值，前者为提示标签，后者为该多选一变量默认的初始值；choice prompt “Build Host Platform” default HOST_LINUX...config HOST_LINUX bool “Linux” config HOST_OSX bool “OSX” config HOST_WINDOWS bool “Windows” config
神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS） KAUST&Intel发表在CVPR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段具有高验证集准确率的架构可能在评估阶段表现不好的问题，提出了分解神经网络架构搜索过程为一系列子问题...，SGAS使用贪婪策略选择并剪枝候选操作的技术，在搜索CNN和GCN网络架构均达到了SOTA。...传统的基于梯度搜索的DARTS技术，是根据block构建更大的超网，由于搜索的过程中验证不充分，最终eval和test精度会出现鸿沟。...从下图的Kendall系数来看，DARTS搜出的网络精度排名和实际训练完成的精度排名偏差还是比较大。 ?..."Accuracy GAP" 方法 整体思路 本文使用与DARTS相同的搜索空间，SGAS搜索过程简单易懂，如下图所示。
前言grep 是一个常用的文本搜索工具，通常用于在文本文件中查找特定模式或字符串。它的名字是 "global regular expression print" 的缩写。...基本用法grep pattern filenamepattern：要搜索的正则表达式模式或字符串。filename：要在其上执行搜索的文件名。...示例grep "apple" example.txt常用选项-i：忽略大小写grep -i pattern filename搜索包含特定字符串 "pattern" 的行，不区分大小写：grep -i "...pattern" filename.txt-r：递归搜索目录中的文件grep -r pattern directory递归搜索目录中的文件：grep -r "pattern" directory/-n：
---- 参考来源：慕课网《Linux 达人养成计划 I》
一 搜索文件的命令为”find“；”locate“；”whereis“；”which“；”type“ 二 find 功能全 find find / -name...'interfaces' locate 使用locate搜索linux系统中的文件，它比find命令快 locate locate interfaces whereis 可以搜索linux
DARTS+ 华为诺亚方舟实验室的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了一种可微分的神经网络架构搜索算法...因此，在 DARTS 最后选出的网络架构中，skip-connect 的数量也会随着 search epoch 变大而越来越多，如下图中的绿线所示。 ?...早停可视化 由于 alpha 值最大的可学习算子对应最后的网络会选择的算子，当 alpha 排序稳定时，这个算子在最后选择的网络不会出现变化，这说明 DARTS 的搜索过程已经充分。...当早停准则满足时（左图中红色虚线），基本处于 DARTS 搜索充分处，因此在早停准则处停止搜索能够有效防止 DARTS 发生 collapse。...PC-DARTS 使用部分通道连接来降低搜索时间，因此搜索收敛需要引入更多的 epoch，从而仍然搜索 50 个 epoch 就是一个隐式的早停机制。 实验结果 CIFAR ?
Noisy DARTS 小米实验室 AutoML 团队的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了通过向...但是DARTS 的可复现性不高，主要原因包括： 搜索过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失问题。...connection 比其他算子有很大的优势，这种优势在竞争环境下表现为不公平优势并持续放大，而其他有潜力的操作受到排挤，因此任意两个节点之间通常最终会以 skip connection 占据主导，导致最终搜索出的网络性能严重不足...使每种操作有自己的权重，这样鼓励不同的操作之间相互合作，最终选择算子的时候选择大于某个阈值的一个或多个算子，在这种情形下，所有算子的结构权重都能够如实体现其对超网性能的贡献，而且残差结构也得以保留，因此最终生成的网络不会出现性能崩塌...CIFAR-10 DARTS搜索结果 ImageNet实验结果 ? ImageNet实验结果 ? 搜索结果 消融实验 有噪声 vs. 无噪声 ? 有噪声 vs. 无噪声 无偏噪声 vs.
0x00 背景 在linux下安装一些程序，或者在做pwnable的时候经常出现没有找到动态库的情况。...0x01 如何链接动态库 链接动态库通常有五中方法： 链接时使用静态库，gcc编译时添加参数 使用LD_LIBRARY_PATH指定搜索路径, export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`...编译时使用-rpath指定动态库的搜索路径 修改/etc/ld.so.conf，添加动态库搜索路径 复制动态库到系统默认的路径下，如/lib，/usr/lib 0x02 动态库搜索路径的优先级 动态库搜索路径优先级由高到低排列情况如下...： 编译时指定动态库搜索路径 环境变量LD_LIBRARY_PATH中的路径 配置文件/etc/ld/so.conf中的路径 系统默认的路径lib等
【GiantPandaCV导语】这篇是MIT韩松实验室发布的文章，是第一个直接在ImageNet上进行搜索的NAS算法，并且提出了直接在目标硬件上对latency进行优化的方法。...相比于同期算法NASNet、MnasNet等，搜索代价降低了200倍。 0....Contribution ProxylessNAS将搜索代价从40000GPU hours压缩到200GPU hours。...参考了one-shot和darts的搜索空间，构建了过参数网络， 对于one-shot来说，会将所有path路径输出相加； 对于darts来说，使用的是weighted sum的方式得到输出。...Revisiting ProxylessNAS是第一个直接在目标数据集ImageNet上进行训练的神经网络搜索算法，通过使用path binarization解决了以往Gradient-based NAS
【GiantPandaCV导语】Google Brain提出的NAS领域的Benchmark,是当时第一个公开的网络架构数据集，用于研究神经网络架构搜索。...在NAS-Bench-101中，设计了一个紧凑且丰富的搜索空间。通过图同构的方式来区别423k个网络架构。 在CIFAR10数据集上多次训练以上所有网络，并得到验证集上的结果。...介绍 简单来说，NAS-Bench-101就是谷歌设计了一个搜索空间，在搜索空间中穷尽枚举了大约5百万个子网络。在CIFAR10数据集上进行训练，在验证集上测试。...搜索空间 NasBench101中设计的搜索空间是基于cell的搜索空间，如图所示，网络的初始层（conv stem）是由3x3卷积和128的输出通道组成的主干，每个单元堆叠三次，然后进行下采样，使用最大池化将通道数和空间分辨率减半...而固定的超参数的选择是通过网格搜索50个随机抽样得到的子网络平均精度得到的。
Linux常用命令 1.pwd ? 2.cd ?...查找的内容； 在Linux中，查找文件的也需要这两个条件，不同于Windows使用搜索框查找，Linux中使用find命令查找文件。...可以在grep的结果中再次执行grep搜索，比如搜索包含有ABC的头文件，可执行如下命令： $ grep “ABC” * -nR | grep “\.h” 上述命令把第1个命令“grep “ABC...即第2个命令在第1个命令的结果中搜索。 压缩/解压命令 压缩的目的： 在网络传递文件时，可以先将文件压缩，然后传递压缩后的文件，从而减少网络带宽。 接收到文件后，解压即可。...1. ifconfig 查看网络、设置IP。
通用搜索引擎的处理对象是互联网网页，目前网页数量以百亿计，搜索引擎的网络爬虫能够高效地将海量的网页数据传下载到本地，在本地 形成互联网网页的镜像备份。...它是搜索引擎系统中很关键也很基础的构件。 1. 网络爬虫本质就是浏览器http请求。...搜索引擎爬虫架构 但是浏览器是用户主动操作然后完成HTTP请求，而爬虫需要自动完成http请求，网络爬虫需要一套整体架构完成工作。...也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页， 一般使用广度优先搜索方法。...在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。
搜索空间定义了NAS方法原则上可以发现哪些神经结构。它可以是链式结构，其中层(n-1)的输出作为层(n)的输入，也可以是具有跳跃连接(多分支网络)的现代复杂结构。...链状多分支网络 有些时候，人们确实希望使用手工制作的外部架构（宏架构）和重复的主题或单元。在这种情况下，外部结构是固定的，而NAS只搜索单元结构。这种类型的搜索称为微搜索或单元搜索。...渐进式神经结构搜索（PNAS） PNAS执行单元格搜索，如本教程的搜索空间部分所述。它们从块构造单元格，并通过以预定义的方式添加单元格来构造完整的网络。 单元以预先定义的数字串联起来形成网络。...我们搜索的单元可以是一个有向无环图，其中每个节点x是一个潜在的表示（例如卷积网络中的特征图），每个有向边缘（i，j）与一些操作o（i，j）（卷积、最大池等）相关联，这些操作转换x（i），并在节点x（j）...当找到这些单元后，这些单元就被用来构建更大的网络。 来源商业新知网，原标题：【A】深度学习的未来：神经网络架构搜索(NAS)
Motivation 传统网络搜索方法往往只能针对某个特定设备或者特定资源限制的平台进行针对性搜索。对于不同的设备，往往需要在该设备上从头训练。...这样的方法扩展性很差并且计算代价太大，所以once for all从这个角度出发，希望能做到将训练和搜索过程解耦，从而可以训练一个支持不同架构配置的once-for-all网络（类似超网的概念），通过从...部署阶段的其他技术细节： 搜索子网，满足一定的条件，比如延迟、功率等限制。 预测器：neural-network-twins, 功能是给定一个网络结构，预测其延迟和准确率。...Experiment 训练细节： 网络搜索空间：MobileNetV3类似的 使用标准的SGD优化器，momentum=0.9 weight decay=3e-5 初始学习率2.6 使用cosine schedule...通道的搜索策略笔者把它搬到single path one shot上进行了实验，效果并不理想。
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