脱碳甲醛的博客

手搓OS-day2 今天看的东西全都围绕这两个C语言代码展开 12345678910111213// say.cvoid putch(char ch);int putchar(int ch);void say(const char *s) { for (; *s; s++) {#ifdef __ARCH__ putch(*s); // AbstractMachine，没有 libc，调用 TRM API 打印字符#else putchar(*s); // 操作系统，调用 libc 打印字符#endif }} 12345// main.cvoid say(const char *s);int main() { say("hello\n");} 操作系统上的C程序 编译过程的一些参数含义 12345gcc -c -O2 -o main.o main.cgcc -c -O2 -o say.o say.c# -c 表示生成目标文件而不进行链接# -O2 表示使用优化级别为O2# -o ...

手搓OS-day1 今天进入正式开搓的阶段（霉比 maybe），今天比较大的阻碍还是代码障碍比较大，需要回顾和总结大量的基础，所以会显得人比较菜（其实就是菜），还有一个比较好的调试方式。然后就是对老师口中的玩具的分析（==好难玩的玩具==），从中结合我们学过的基本的操作系统的知识进行结合，体会其中状态机和程序的概念。 Python部分 Generator（函数生成器） 其中的重要关键字yield（生产，生成的意思 考研词汇），代码运行到yield关键字后会自动保存 一个弯弯绕的小栗子： 1234567891011121314151617181920212223def number_generator(): for i in range(5): a=i+10 yield adef add_generator(): f=0 for i in range(5): a=i+10+f print(a) f=yield aif __name__=='__main__': ...

手搓OS-day0 今天，俺开了一个新的巨坑，我要手搓一个操作系统的模拟，主要参考的是南京大学的蒋老师的课程，最后附课程链接（需要的同学点查看原文即可看到链接），目前已经上手两天，嗯，怎么评价呢，很难，这个新坑也主要是记录我的心路历程和中间遇到的一些问题，因为涉及的技术奇多无比，其中有许多我不掌握的语法，因此可能会显得比较啰嗦。 day0主要做的都是准备工作，但是准备工作也相当难做，下面简单记录一下： 配置一台Linux机器 已经头大了开始，这次配置因为服务器到期了，于是选择了一个很新的配置方式：WSL WSL全名是Windows Subsystem For Linux（大概是，意思应该是对的），也就是Windows自带的一个子系统，同时兼容了Windows与Linux，好处就是切换自由，占用资源少，缺点就是稍微慢一点（但是也无所谓其实，毕竟我们不需要超级高的响应速度，能动就行）。 大概的配置流程不是很复杂（真的吗？）： 启用Windows中的WSL服务（在管理员模式下的powershell中运行） 1dism.exe /online /enable-feat ...

linux常用命令以及备忘（自用略乱） 1命令格式：命令[-选项][参数] 选项：操作、参数：对象 文件相关 vim ESC：退出编辑模式 i：进入编辑 :q 退出vim :w 写回 :wq 写回并退出vim vim filename.type 创建文件 mkdir 创建文件夹 cd 1cd .. #回到上一层 1cd /目录 #打开某文件夹 ls 1ls #显示当前目录下的所有文件名 mv 1mv oldname.txt newname.txt #改名 但也具有功能移动 1mv hello.txt hello # 文件 + 目录 cp 1cp -rp[原文件或目录][目标目录] # -r 复制目录 -p 保留文件属性 cat gcc命令 g++命令

图神经网络——GNN初步 最简单的图神经网络——着眼于节点 页-1(2) 这张图就挺清楚了，但是我们还有一些问题没有说清楚，数据是什么，数据在哪儿，数据怎么运算，目的是什么 从派别上，更像是频率派，实际上是在分析各个节点之间的一个关系。 target：节点嵌入(隐)状态（\(h_v\)） 数学表达： 节点邻居： 点集：\(co[v]\) 边集：\(ne[v]\) 节点嵌入：\(x_v\) 输出嵌入：\(o_v\) 局部转移函数： \[ h_v=f(x_v,x_{co[v]},h_{ne[v]},x_{ne[v]}) \] 局部输出函数： \[ o_v=g(h_v,x_v) \] 学习方法：梯度下降 \[ loss=\sum_{i=1}^{p}{(t_i-o_i)} \] p是所有的目标节点的数目 缺点 缺点实际上是相当显然的 缺乏对边的学习 传递效率低 梯度消失 多次迭代后点的值是固定的、平滑的，fixed node，导致整个图的区分意义不大 GCN——着眼全图 傅里叶变换 通俗来讲，我们平时见到的连续 ...

C语言文件框架与运行 不知道大家有没有一种感觉，当你初学c语言运用（仅仅是运用）到熟练的时候，会明显感受到一些疑惑：这个头文件我好像从来没写过、这个多文件我好像也从来没用过、这个多文件的C语言程序又是怎么跑起来的 C语言的文件框架 没有框架 最简单的结构是什么？就是没有结构，一个单一的XX.c文件配合gcc工具编译就可以运行。 这里简单介绍一下gcc，gcc是GUN中的一个编译工具，在C语言中的指令（该顺序也就是c语言运行的顺序）主要有： 预处理，进行宏展开等,生成代码文件为helloworld.i 1gcc -E helloworld.c 编译，生成汇编代码，生成代码文件为helloworld.s 1gcc -S helloworld.c 汇编，生成机器码，生成代码文件为helloworld.o 1gcc -c helloworld.c 链接，实际上直接链接能够运行以上所有的步骤，生成的是一个名为helloworld的可执行文件 1gcc -o helloworld helloworld.c 在命令行中运行c语言程序的方 ...

Python入门之IDE 想必大家都在什么某抖、某b或者某些不太懂的电视剧里看到过黑客大佬（可能是）一块命令行敲代码敲一天，对此我的评价是：要么是纯粹演的，要么是真大佬。 命令行是可以解决所有编程问题，例如Python也自带有IDLE，或者Python的交互式页面，其都是在命令行窗口进行编程的，但是显而易见，这种方式我写个十八行代码，两三个变量还是可行的，一旦代码变复杂，记住变量都成为了一个困难的工作。因此IDE最基本要解决的问题就出现了。 这里简单介绍两个Python常用的IDE，以及下载安装。 Pycharm Pycharm是由JetBrains开发的一个专门的Python集成开发环境，由于其极其亲民，简单上手闻名。当然目前业界的许多IDE都是由JetBrains开发的，并且安卓开发的著名名言kotlin也是由JetBrains主导研发的。 下载 这里是Pycharm下载的官方网站（官网），如下图，在红色框框中就可以下载了 image-20230724000324453 Pycharm分为Free Community（免费社区版）和Profession ...

Anaconda——从入门到入土 引入 刚刚入门Python的同学可能对环境配置并没有什么感觉，毕竟就是一个pip的事，这时候我们设想一下，现在你在Github上下载了一个Python项目，然而这个项目需要你的numpy版本为1.12，而你的numpy版本是1.11，那么你是不是就要删除再安装？这仅仅是一个项目，而在日常编程中经常面对这种问题，而Anaconda就解决了这个问题。 Python环境 这里我随便打开了一个我电脑上的Python的源文件： 在这里Lib中存放了Python的官方包和第三方包，所有的第三方包都在site-packages中，这其中就有我们常用的matplotlib。 Anaconda Anaconda(官网）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 下载 下载一般是没有什么难度的一步一步的走下去就行，这里简单提一下，Anaconda有标准版和mini版，如果你的电脑内存吃紧，那可以考虑安装mini-conda， ...

Yolov1 核心内容 分而治之 ① 分而治之，其类似卷积神经网络，目的是通过分块找到物体中心，其核心思路就是一个莽，全都用CNN莽出来 ②leaky ReLu \[ y=\begin{array}{l} \left\{\begin{matrix} x,x>0 \\ 0.1x,otherwise \end{matrix}\right. \end{array} \] ③ 端到端训练 端到端训练 Yolov2 同比v1的改进 tradeoff：折中 batch normalization：某种正则化手段，BN high resolution classifier：微调与训练模型 Convolutional With Anchor Boxes：anchor机制 Dimension Clusters：选择anchor prior需要手动设置，采用k-means聚类找到一个合适的大小 Direct location prediction: 解决不稳定，相对位置预测 Fine-Grained Fea ...