（2）上述过程用到了文件系统的哪些数据结构（我把能想到的都写了，FCB，PCB，文件目录表，全局文件打开表，进程文件打开表）（1）从open打开文件，到变量c获得数据，操作系统做了什么（懵，这题15分呢）3. ppt原题，结合进程树，说明代码会输出几个“Hello World”＋ 实验 ，去年考了shell。＋ ppt ，考了很多原题。

在之前的语法制导翻译中，我们学习了翻译模式，为文法定义匹配的语义动作，通过这个“动作”可以生成代码，但为了进行与机器无关的代码优化工作，选择生成中间代码（四元式），而不是机器代码。下面对每一类语句设计翻译模式，这里一个翻译模式就是一个“算法”。

跑酷对腿部机动性是一项巨大的挑战，要求机器人在复杂环境中快速克服各种障碍。现有方法可以生成多样化但盲目的机动技能，或者是基于视觉但专门化的技能，这些技能通过使用参考动物数据或复杂的奖励来实现。然而，自主跑酷需要机器人学习既基于视觉又多样化的技能，以感知并应对各种情景。在这项工作中，我们提出了一种系统，用于学习一个单一的端到端基于视觉的跑酷策略，该策略具有多样化的跑酷技能，并使用简单的奖励，而不需要

考前哇十发，考试顶呱呱。

本来是不想写的，因为不想回忆起考试时啥也不会的伤痛，没想到最后给分老师海底捞，心情好了一些，还是一块写完。

考前哇十发，考试顶呱呱。

参加了华为一个小比赛第四届MindCon-爱（AI）美食–10类常见美食图片分类，本来想实践机器学习课程的知识，后来发现图像分类任务基本都是用神经网络做，之前在兴趣课上学过一点神经网络但不多，通过这样一个完整的项目也算入门了。

项目链接：https://leggedrobotics.github.io/rl-blindloco/像LiDAR和相机等外部传感器无法感知地面的诸如摩擦和顺应性等物理特性，在雪地、覆满植被的具有挑战性的地形下，需要将机器人的本体感受作为输入，控制器快速产生针对如保持平衡，避免自我碰撞等等多个目标的全身轨迹规划。读的第一篇Anymal相关的论文，没太搞清楚问题的formulation呜呜，几乎ge

参加了华为一个小比赛第四届MindCon-爱（AI）美食–10类常见美食图片分类，本来想实践机器学习课程的知识，后来发现图像分类任务基本都是用神经网络做，之前在兴趣课上学过一点神经网络但不多，通过这样一个完整的项目也算入门了。

很多场景如nas都对树莓派的存储空间提出了一定要求，刚好家里闲置了一块机械硬盘，正常可以通过一些配置挂载到树莓派上。但是，考虑到sd卡的性能、寿命瓶颈，想可不可以直接像电脑一样系统装在硬盘中，从硬盘启动？看下图，瞩目的容量1.8T告诉了我们答案（斜眼笑）。