相关文章

(LKD3读书记录)-Chap3:进程管理

/* 学习记录 无意侵权 */ -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 进程管理 本章引入进程的概念,进程是Unix操作…

论文翻译:LKD-Net: Large Kernel Convolution Network for Single Image Dehazing

Abstract: 基于深度卷积神经网络(CNN)的单图像去噪方法已经取得了显著的成功。前面的方法致力于通过增加网络的深度和宽度来提高网络的性能。当前的方法侧重于增加卷积核大小,以通过受益于更大的感受野来增强其性能。然而&#xf…

《LKD3粗读笔记》(6)内核数据结构

文章目录 1、链表2、队列3、二叉树4、映射5、数据结构以及选择6、算法复杂度 1、链表 单向链表和双向链表 这里涉及到了对void关键字的理解:C高级编程——关于void类型的解释 链表的特点 链表是一种存放和操作可变数量元素(常称为结点)的数据…

Bottom Halves and Deferring Work [LKD 08]

OS中interrupt handler的运行和普通的process或者kernel thread不同,它有很多的限制: 1. interrupt handler和其他的code异步运行,并且可能会抢占别的code,比如kernel中比较重要的code,或者其他的interrupt handler&a…

System Calls [LKD 05]

无论什么系统,都会向user space提供一些interface,用来和kernel系统交互,从而可以实现某些特定功能,比如访问硬件,获取系统资源等等。通过定义好的interface访问系统,有助于系统的稳定性。 Communicating …

Memory Management [LKD 12]

kernel中和user space存在很大不同,从user space角度看,分配/释放内存易如反掌,即便失败了也容易处理,kernel里面不一样。比如有些kernel code不允许sleep,或者失败的时候难以处理等。考虑到kernel种种的复杂性&#x…

ubuntu20.04交叉编译移植OpenCV4.7.0和QT5.12.12至ARM64位平台LKD3588(开发板为ubuntu20.04系统)(一)

序:交叉编译的OPenCV自带的GUI在ARM开发板上由于GTK的支持问题很难用自身的GUI显示,故配合QT用于界面的设计和GUI显示。 一、环境介绍 主机:PC端ubuntu20.04 64位 目标机(开发板):ARM64开发板LKD3588 ubuntu20.04 64位…

Process Management [LKD 03]

今天开始读Linux Kernel Development这本书。 看了这本书的目录,覆盖比较广泛,和LDD相比多了一些东西,毕竟LDD侧重于device driver,而LKD侧重于kernel本身。 前面两章是Introduction和Get Started,主要是linux的历史…

LKD-Net: Large Kernel Convolution Network for Single Image Dehazing

LKD-Net:用于单幅图像去雾的大型核卷积网络 摘要 基于深度卷积神经网络(CNN)的单幅图像去雾方法已经取得了很大的成功。以往的方法致力于通过增加网络的深度和宽度来提高网络的性能。目前的方法侧重于增加卷积核的大小,以受益于更大的接受野来增强其性能…

LKD3笔记

LKD3文章目录 一.Linux内核简介二.从内核出发内核源码树:克隆内核配置方法:相对于应用层而言,内核开发特点:内核中C的扩展部分: 三.进程管理四.进程调度五.系统调用六.内核数据结构通用数据结构:链表队列映…

软件调试实战:windbg 内核调试 (lkd kd )

http://advdbg.org/books/swdbg/samples.aspx 一,本地内核调试( lkd ): 管理员权限启动windbg,ctrl k --> Local 二,查看进程数据结构 1. 启动计算器 2. !process 0 0 列出系统内的所有进程 3. dt _EP…

本地内核调试LKD

前言 内核调试默认是关闭的,需要手动开启。本文将简单介绍如何在 Vista 及后续版本的系统中开启本地内核调试,并简要介绍使用 windbg 连接内核的方法。在 xp 系统中,对应的设置保存在 boot.ini 中,感兴趣的小伙伴儿请自行搜索设置…

mysql :User 'root' has exceeded the 'max_questions 解决办法

mysql :User ‘root’ has exceeded the ‘max_questions’ 错误原因,连接池,或者查询长时间占用mysql 就会导致该错误: **解决办法: ** select * form mysql.user 查询 max_questions 的值 将其改为0 或者更简单的办法 update …

谷歌发布自然问答数据集 Natural Questions

开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员? >>> Google 发布用于训练和评估开放领域(Open-domain)问答系统的大型语料库 Natural Questions(NQ)。该数据集包含了 30 万个自然产生的问题和对应的回答注释&a…

(翻译)常见问题解答(Frequently Asked Questions(FAQ))

问题概述 用户对网站及其相关服务有疑问。 示例 用途 通常用于用户对服务有同样的关注点和问题时;用于从支持部门或其它信息反馈机制中获取常见问题的解决方案。 解决方案 给用户一个能获取常见问题解决方案的地方。   在网站的独立且定期维护的模块中保存常见…

crucible-4.8.2更改mysql5.7数据库报错User ‘crucible‘ has exceeded the ‘max_questions‘ resource

环景: windows server2019 crucible-4.8.2 jdk1.8 mysql5.7 mysql-connector-java-5.1.31-bin 问题描述: crucible-4.8.2更改为mysql5.7数据库jdbc连接报错: 错误1: Unable to connect to MySQL database jdbc:mysql://localhost:3306/cru…

论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions

文章目录 1 简介1.1 动机1.2 创新 2 方法3 实验 1 简介 论文题目:Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions 论文来源:EMNLP 2020 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2004.13625.pdf 代码链接:https://github.com…

Large Language Models are Versatile Decomposers: Decomposing Evidence and Questions for Table-based

title: LLM for table reasoning mathjax: true date: 2024-05-11 11:44:58 tags: Large Language Models are Versatile Decomposers Decompose Evidence and Questions for Table-based Reasoning 摘要: 表格推理: 表格推理要求结合表格和问题&…

论文解读: Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

前言:在自然语言研究领域,某些自然语言处理任务可以利用“预训练模型任务描述”方式的无监督学习来解决。然而,已有的“预训练模型任务描述”的无监督学习方法不如有监督学习方法效果好。此篇论文将二者的想法相结合,提出了一种基…

论文解读:Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

论文解读:Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference 随着GPT-3模型的提出,现在的预训练模型形成了一个全新的无监督范式——引入task description (demostration)。本文&…