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P、V操作与c++代码实现爸爸放苹果,妈妈放桔子,两个儿子专吃盘子中桔子,两个女儿专吃盘子中苹果问题

二、吃水果综合设计桌子上有一只盘子,最多可容纳两个水果,每次只能放入或取出一个水果。爸爸专向盘子放苹果(apple),妈妈专向盘子中放桔子(orange);两个儿子专等吃盘子中的桔子,两个女儿专等吃盘子中的苹果。请用P、V操作来实现爸爸、妈妈、儿子、女儿之间的同步与互斥关系。【设计要求】了解信号量机制,了解并掌握进程同步和互斥机制,熟悉信号量的操作函数,利用信号量实现对共享资源的控制。编程模拟实现

#操作系统
云原生机器学习平台cube-studio开源项目及代码简要介绍

cube-studio是开源的云原生机器学习平台,目前包含特征平台,支持在/离线特征;数据源管理,支持结构数据和媒体标注数据管理;在线开发,在线的vscode/jupyter代码开发;在线镜像调试,支持免dockerfile,增量构建;任务流编排,在线拖拉拽;开放的模板框架,支持tf/pytorch/spark/ray/horovod/kaldi等分布式训练任务;task的单节点debug,分布式

#云原生#机器学习#开源 +1
机器学习(Dog vs Cat)猫狗大战

# 一.模型介绍:1.CNN模型的基本结构CNN(Convolutional Neural Networks)即卷积神经网络,是一种神经网络,其基本运算方式为卷积。一个简单的CNN由输入层,卷积层,池化层,全连接层组成。输入层(Input):计算机可理解为若干个矩阵。输入的图像数据,以矩阵形式的数据存在,如果输入一张尺寸为(H, W)的彩色图像,则输入层的数据为一个(H×W×3)的矩阵,数值范围为

#神经网络#python
MegaScale:万级GPU集群中大模型训练

MegaScale是一个专为在超过10,000个GPU上训练大型语言模型(LLMs)而设计的生产系统。该系统通过算法和系统组件的协同设计,解决了大规模训练中的效率和稳定性挑战,从而实现了高效的训练。

MegaScale:万级GPU集群中大模型训练

MegaScale是一个专为在超过10,000个GPU上训练大型语言模型(LLMs)而设计的生产系统。该系统通过算法和系统组件的协同设计,解决了大规模训练中的效率和稳定性挑战,从而实现了高效的训练。

机器学习(Dog vs Cat)猫狗大战

# 一.模型介绍:1.CNN模型的基本结构CNN(Convolutional Neural Networks)即卷积神经网络,是一种神经网络,其基本运算方式为卷积。一个简单的CNN由输入层,卷积层,池化层,全连接层组成。输入层(Input):计算机可理解为若干个矩阵。输入的图像数据,以矩阵形式的数据存在,如果输入一张尺寸为(H, W)的彩色图像,则输入层的数据为一个(H×W×3)的矩阵,数值范围为

#神经网络#python
MegaScale:万级GPU集群中大模型训练

MegaScale是一个专为在超过10,000个GPU上训练大型语言模型(LLMs)而设计的生产系统。该系统通过算法和系统组件的协同设计,解决了大规模训练中的效率和稳定性挑战,从而实现了高效的训练。

Kubeflow Pipelines介绍与实例

kubeflow/kubeflow 是一个胶水项目,。pipelines 是基于 kubeflow 实现的工作流系统,它的目标是借助 kubeflow 的底层支持,实现出一套工作流,支持数据准备,模型训练,模型部署,可以通过代码提交等等方式触发。

#机器学习#云原生#kubernetes
Go语言网络编程:Go实现简单的内网穿透

内网穿透是一种通过互联网建立远程连接到私有网络(内网)中设备的技术。通常情况下,内网设备由于位于一个受限制的网络环境中,无法直接从外部访问。内网穿透通过将内网设备的流量转发到公共网络上的服务器,然后再将该流量转发到客户端,从而实现与内网设备的通信。

#golang#服务器#计算机网络
算法套路十四——动态规划之背包问题:01背包、完全背包及各种变形

0-1背包:有n个物品,第i个物品的体积为w[i],价值为v[i],每个物品至多选一个, 求体积和不超过capacity时的最大价值和,其中i从0开始。

#算法#动态规划#深度优先
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