计算机系统实验第18页

上位机介绍：C# 开发者的必知基础

上位机（HostComputer）主要指在工业自动化、数据处理或监控系统中，用于对下位机设备（如PLC、传感器、执行器等）进行管理、监测与数据处理的计算机系统。上位

不爱技术的小程·2025-02-05 00:29

51单片机LED点阵屏

教育设备：用于教学实验中的字符显示

鱼弦·2025-02-04 21:02

LINUX系统进程管理

进程链接信息5.时间和定时器信息6.文件系统信息7.虚拟内存信息8.处理器特定信息三、进程的相关操作（一）进程标识符相关操作（二）进程的创建（三）进程的等待（四）进程的结束四、进程管理工具一、进程概述进程是计算机系统中最重要的概念之一

兜哥·2025-02-04 17:33

站在Developer角度看DeepSeek：技术架构解析与开发实战指南

一、DeepSeek技术全景图：从实验室到生产环境1.1模型架构演进：重新定义Transformer可能性DeepSeek的分层动态稀疏Transformer架构在以下层面实现突破：硬件感知设计：根据GPU

嵌入式Jerry·2025-02-04 15:20

实验一经典软件体系结构风格(一)

实验一经典软件体系结构风格(一)一、实验目的（1）理解主程序-子程序软件体系结构、面向对象软件体系结构、管道-过滤器软件体系结构的原理（2）掌握主程序-子程序软件体系结构、面向对象软件体系结构、管道-过滤器软件体系结构的实例

2401_82736456·2025-02-04 14:11

实验1 经典软件体系结构风格(一)

实验1经典软件体系结构风格(一)学号：姓名：班级：时间：地点：指导老师：一、实验目的（1）理解主程序-子程序软件体系结构、面向对象软件体系结构、管道-过滤器软件体系结构的原理（2）掌握主程序-子程序软件体系结构

2401_82736456·2025-02-04 14:11

k8s调度原理_kubernetes的调度机制

k8s1.2加入了一个实验性的功能：affinity。意为亲和性。这个特性的设计初衷是为了替

谭嘉豪·2025-02-04 14:09

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策

猿享天开·2025-02-04 13:07

python3.13及其新特性

实验性无全局解释器锁（GIL）支持：允许在自由线程模式下运行，提升多线程程序的性能。即时编译器（JIT）：引入了实验性的JIT编译器，旨在提高代码执行效率。错误消息改进：增强了错误消息的可读性

Channing Lewis·2025-02-04 11:19

自学黑客的11个步骤，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

你必须拥有对新技术的好奇心和积极的学习态度，具备很深的计算机系统、编程语言和操作系统知识，并乐意不断地去学习和进步。

～小羊没烦恼～·2025-02-04 11:13

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

12.言语理解与表达-中心理解题-特殊问法

一、特殊问法类型1.目的类问题常见问法:“文中举XX例子是为了说明什么”“这段文字主要用来说明/反驳/论证什么”“研究人员最主要的实验目的是”解题技巧:抓住文段论证的核心观点分析例子与观点之间的关系选项要与文段主旨保持一致

上岸学堂·2025-02-04 09:01

科技快讯 | OpenAI首次向免费用户开放推理模型；特朗普与黄仁勋会面；雷军回应“10后小学生深情表白小米SU7”

不用开口：谷歌AI帮你致电商家，价格、预约一键搞定谷歌在1月30日推出SearchLabs中的“AskforMe”实验性功能，用户可利用AI代替自己致电商家咨询价格和服务。

最新科技快讯·2025-02-04 09:59

【ENSP】WLAN无线局域网实验

WLAN无线局域网实验拓扑图【AC】配置接口配置[AC]intg0/0/1[AC-GigabitEthernet0/0/1]portlink-typetrunk[AC-GigabitEthernet0/

我一定会有钱·2025-02-04 06:33

计算机图形人机交互实验报告,用户界面设计人机交互实验报告.doc

用户界面设计人机交互实验报告《人机交互》实验报告题目实验一图形用户界面的设计专业软件工程班级2011学号2011221104220026姓名孙元喜导教师关玉欣实验一图形用户界面的设计一实验目的和要求1)

大豆小米·2025-02-04 03:11

MIT6.S081学习总结-lab10:mmap

在本实验中，您将向xv6添加mmap和munmap，重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag

NullObjectError·2025-02-04 01:57

MIT 6.S081 实验6 笔记与心得

Lab6：COWFork文章目录Lab6：COWFork背景知识Implementcopy-onwrite([hard](https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2020/labs/guidance.html))题目翻译题目答案测试结果虚拟内存提供了一种间接性：内核可以通过标记PTEs无效或只读来拦截内存引用，从而导致页面故障，并且可以通过修改PTEs来改变地址的含义。在

cube__4·2025-02-04 01:56

MIT-6.s081-OS lab cow: Copy-on-Write Fork for xv6

代码：https://github.com/RedemptionC/xv6-riscv-6s081/tree/cow本实验仍然是虚拟内存，所以暂且跳过了中间的内容（指lec和课本）分析copyonwritefork

RedemptionC·2025-02-04 01:25

算法基础——一致性

可以将多路处理器理解为单机计算机系统内部的分布式场景，它有多个执行单元，每一个执行单元都有自己的存储(缓存)，一个执行单元修改了自己存储中的一个数据后，这个数据在其他执行单元里面的副本就面临数据一致的问题

黄雪超·2025-02-03 23:10

nios ii FIFO读取FPGA数据交互实验1

实验所用板子为altera经典的DE2板子，FPGA为CycloneII:EP2C35F672C6，quartus版本为13.01.建立工程，导入管脚图DE2_pin_assignments.csv文件

尼德兰的喵·2025-02-03 22:05

实验三 Servlet 基础

一、实验目的1、理解Servlet的工作原理；2、掌握javabean在web程序中的应用；3、掌握基于Servlet的MVC模式；二、实验要求掌握Servlet的编程技术。

沈香香·2025-02-03 20:48

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。为了解决这一问题，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）应运而生。

俊星学长·2025-02-03 20:46

实验一 Servlet技术

实验一Servlet技术一、实验目的：1.理解Servlet的工作原理，2.掌握创建和发布Servlet的方法，3.熟悉Servlet的应用。

没在尽心，怎么可能·2025-02-03 20:15

JavaWeb实验 JavaBean与Servlet

实验目的掌握编写JavaBean的规范，学会如何在JSP中使用JavaBean；掌握JSP、JavaBean和Servlet综合应用的基本原则。

巫师不要去魔法部乱说·2025-02-03 20:14

实验八 JSP访问数据库

实验八JSP访问数据库目的：1、熟悉JDBC的数据库访问模式。

无尽罚坐的人生·2025-02-03 20:43

【二维费用的完全背包问题】

前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做，但是老师要求用完全背包来做！一、完全背包与0-1背包有什么区别？

羊毛多一点·2025-02-03 18:03

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要

智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

️ 在 Windows WSL 上部署 Ollama 和大语言模型的完整指南20241206

️在WindowsWSL上部署Ollama和大语言模型的完整指南引言随着大语言模型（LLM）和人工智能的飞速发展，越来越多的开发者尝试在本地环境中部署大模型进行实验。

Narutolxy·2025-02-03 16:09

Ubuntu终端跑colmap实验记录——生成sparse和poses_bounds.npy

目录前言：colmap生成sparse1.打开工程进行自动重建（不需要）——just避雷！2.单步重建——生成sparse图像2.1提取特征点2.2特征点匹配2.3稀疏重建3.使用LLFF生成poses_bounds.npy前言：我一直习惯使用autodl的服务器，在上面配置了nerfstudio的环境，详细可以看我的这篇博客：Windows&&Linux跑通BAD-RFs实战__无数踩坑坑坑记录

Yunni_root·2025-02-03 15:36

005-《VTK用户指南》--第一部分-VTK简介--第2章-安装--（1）基础概念

本章介绍在您的计算机系统上安装VTK所需的步骤。该过程的总体难度受多个因素影响。在MicrosoftWindows上，您可以安装预构建的vtk.exe，并通过运行TCL脚本使用它。

darlingfresher·2025-02-03 15:33

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络

phy12321·2025-02-03 14:26

玩转数据库:Docker来安装MariaDB实录

首先,三丰云提供的这台1C1G10G5M的免费服务器,对我们开展实验来说已经足够了。能在云端运行环境,省去了买实体服务器的开销,对我们这些技术迷来说实在太方便了。

shelby_loo·2025-02-03 12:08

M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models

M-Ped：大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，提高其性能已成为研究热点。

UnknownBody·2025-02-03 11:36

SlimGPT: Layer-wise Structured Pruning for Large Language Models

SlimGPT：大型语言模型的分层结构化修剪摘要1引言2相关工作3前言4方法5实验6结论摘要大型语言模型（LLM）因其在各个领域的卓越能力而受到广泛关注，其巨大的参数规模为实际部署带来了挑战。

UnknownBody·2025-02-03 11:35

buuctf [极客大挑战 2019]FinalSQL

进入题目，又是这个作者，试试万能密码经过实验，双写什么的都没用。作者说的神秘代码，点进去发现url变了发现并没有什么卵用……正当我没有头绪的时候，我突然看到一句话，审题真的很重要：盲注！

cng_Capricornus·2025-02-03 10:23

Flutter 新春第一弹，Dart 宏功能推进暂停，后续专注定制数据处理支持

在去年春节，Flutter官方发布了宏（Macros）编程的原型支持，同年的5月份在GoogleI/O发布的Dart3.4宣布了宏的实验性支持，但是对于Dart内部来说，从启动宏编程实验开始已经过去了几年

恋猫de小郭·2025-02-03 07:33

计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例

一、计算机视觉概述计算机视觉，简而言之，是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程

我的运维人生·2025-02-03 01:07

什么是ROS2

ROS包括两个版本ROS1和ROS2，ROS1是在2007年由斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司WillowGarage为了个人机器人项目的合作而开发的，2008年后由WillowGarage来进行推动

听风胖耗子·2025-02-02 22:16

Python中的有限元方法：详细指南与代码实现，用于计算电磁学组建模电磁现象

它为我们提供了一种方法，可以在计算机上模拟电磁现象，而不是在实验室中进行实验。有限元方法（FEM）是其中的一种流行的数值方法，它可以用于解决各种各样的工程问题，包括电磁学问题。

快撑死的鱼·2025-02-02 20:33

【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现

1.参数详解1.1.任务与实验配置--task:指定训练任务的类型，如an

啵啵啵啵哲·2025-02-02 19:28

数据挖掘常用算法优缺点分析

在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。

天波烟客00·2025-02-02 14:52

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

假脱机技术（SPOOLing）

为了避免外设操作成为计算机系统瓶颈，早期采用了脱机输入输出（OfflineI/O）的方式：通过专门的外围控制机，将低速设备的数据先传输到高速磁盘

火车驶向云外.11·2025-02-02 10:53

AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向

继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

ROS2海龟仿真：两只海龟跟踪实验（一只键盘控制，一只自动跟随）

控制理论与工程应用基础作业1.环境准备确保ROS2已安装，并可以正常运行turtlesim模拟环境。首先，测试turtlesim节点是否能够正常启动：ros2runturtlesimturtlesim_node正常运行，关闭页面。2.创建功能包进入~/colcon_ws/src文件目录，使用以下命令创建一个新的ROS2功能包，命名为cpp_a_follow_turtle_pkg，并添加必要的依赖关

xehuosh·2025-02-02 09:12

了解ARM嵌入式系统以及STM32芯片

组成结构四、优势五、应用领域六、STM32芯片ARM嵌入式系统：一、定义ARM嵌入式系统是指以应用为中心，以计算机技术为基础，软件、硬件可剪裁，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积和功耗严格要求的专用计算机系统

物联网应用技术梁越·2025-02-02 06:50

CSS实验性功能及CSS4特性

CSS4目前仍然是一个宽泛的概念，因为CSS的发展通常是通过一系列逐步完善的模块来进行的，而不是一次性推出一个全新的“第四代”。许多所谓的“CSS4”特性实际上是正在开发或已经草案阶段的CSS模块，它们可能在未来的CSS规范中被正式采纳。选择器4：:is()和:where()伪类允许动态选择一组元素。:has()伪类选择器允许基于子元素选择父元素。:scope伪类用于在ShadowDOM中选择元素

天涯学馆·2025-02-02 04:33

计算机图形学实验练习（实验1.2-4.1AND补充实验1&2）

实验1.2OpenGL与着色器编程1.理论知识1.1OpenGL的含义OpenGL是一种应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface，API），它是一种可以对图形硬件设备特性进行访问的软件库

起床悠悠·2025-02-02 03:38

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章

赵钰老师·2025-02-02 01:50

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