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Linux 内核学习(17) --- linux 内核编译和 qemu 环境搭建

nographic:禁用图形界面,使用串口输出(适合服务器环境)-machine virt:使用通用 ARM64 虚拟机平台。是一个开源的虚拟机仿真器,可模拟多种硬件架构(如。等),适用于嵌入式开发、内核调试和系统测试。-m 512 :设置内存大小为 512M。-smp 2:设置处理器为双核。的方法,可以用于测试自己对。另外也提供了一个 编译生成。机器模型会自动生成一个。文件,但是这里使用的。这些

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#linux#学习#运维
Linux 内核学习(15) --- linux MMU 和 分页机制

早期计算机系统的内存是比较小,不过相应的程序也是比较小的,这时程序可以直接加载到内存中运行,后来为了支持多个程序的并行,内存中出现了固定分区,在编译阶段将不同程序,划分在不同的内存区域上内存分区大小与程序大小要匹配,是地址空间无法动态的增长内存动态分区思想便诞生了,内存上线划出一块区域给操作系统,然后剩余的内存空间给用户进程使用,这样用户程序所使用的内存空间,跟随程序大小及数目进行变动不论是静态分

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#linux#学习
AI 基础知识 ---- 基本概念

是通过于环境交互来学习解决问题策略的一种算法,强化学习并没有明确正确的的动作监督信号,算法需要和环境进行交互,来获取环境反馈的滞后的奖励信号,因此不能通过计算动作和正确动作之间的误差来优化网络,常见的强化学习网络有。人们试图总结、归纳出一些逻辑规则,并将逻辑规则以计算机程序的方式实现,来开发出人工智能系统,但是这种显示的规则往往过于简单,并且很难表达复杂,抽象的概念和规则,这一阶段称为推理期。人工

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#人工智能
常用软件工具的使用(1) ---- git 的安装和基础操作

当前项目的 Git 目录中的配置文件(也就是工作目录中的 .git/config 文件)这里的配置仅仅针对当前项目有效;每一个级别的配置都会覆盖上层的相同配置,所以 .git/config 里的配置会覆盖 /etc/gitconfig 中的同名变量。git checkout – file命令中的–很重要,没有–,就变成了“切换到另一个分支”的命令,我们在后面的分支管理中会再次遇到git check

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#git#elasticsearch#大数据
OpenGL-ES 学习(18) ---- 实例化渲染

可以区分输入的不同的位置,大小或者颜色,实现基于一个物体绘制出位置,大小,形状或者颜色的不同的多个物体。)的目标并不是实现将同一物体绘制多次,而是能基于某一物体绘制出位置、大小、形状或者颜色不同的多个物体。方法绘制出多个 立方体的参考代码, 原理是改变输入立方体的顶点的偏移。调用完实例化绘制函数后,我们便将绘制数据一次性发送给。)是一种只调用一次渲染函数酒能绘制出很多物体的技术,,只使用一次绘制函

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#elasticsearch#学习#信息可视化
OpenGL-ES 学习(9) ---- OpenGL-ES 简介和基本 Pipeline

OpenGL-ES)是以手持和嵌入式设备为目标的高级3D图形应用编程接口,OpenGL ES支持的的平台包括 IOS,Android,BlackBerry,bada,Linux 和 windows,它还是基于浏览器的3D图形Web标准WebGL的基础,OpenGL-ES标准由khronos组织发布OpenGL-ESOpenGL-ES 版本简介1.0固定管线1.1固定管线2.0开始支持可编程管线3.

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#学习
C++ 多线程学习(1) ---- 线程的创建

计算机术语中的并发,指的是单个系统里同时执行多个独立的活动,而不是顺序一个个执行,对于单核CPU来说,某个时刻只可能处理一个任务,但是它却不是顺序执行的一个个任务,而是对CPU进行分时复用,一直在任务之间切换,每个任务完成一部分就去执行下一个任务,看起来任务在并行发生,虽然不是严格意义上执行多个任务,但是我们仍然称之为。注意传递的参数的生命周期,传递的参数 temp,会在主函数执行完毕之后被回收,

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#c++
AI 基础知识 ---- 基本概念

是通过于环境交互来学习解决问题策略的一种算法,强化学习并没有明确正确的的动作监督信号,算法需要和环境进行交互,来获取环境反馈的滞后的奖励信号,因此不能通过计算动作和正确动作之间的误差来优化网络,常见的强化学习网络有。对应只有样本x的数据集,算法需要自行发现数据的模态,这种方式称为无监督学习、无监督学习有一类算法是将自身作为监督信号,训练时,通过计算模型的预测值和自身的关系。,神经网络的研究随着支持

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#人工智能
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