本项目整体使用Django框架。本实践项目基本实现了前期构想的功能，在使用体验上达到了较为直观、简介的目的，页面设计较为美观、突出了同济大学特色。在技术层面采用了主流的Web开发技术，通过Django搭配Bootstrap的组合，结合阿里云服务器、Mysql等技术平台进行了综合运用。最终呈现出一个功能完备、实用性强的网站。但是，在开发过程中也有一些遗憾。

评估的过程主要是通过改变以及组合该方法的”组件“，包括使用多种关键点检测器（keypoint detector，如 Harris-Laplace detector 以及 Laplacian detector），不同级别的几何不变性（geometric invariance，如尺度不变性 S、尺度旋转不变性 SR、仿射不变性 A），不同的特征描述符（如 SPIN、RIFT、SIFT），不同的向量机核

SfM 算法(Structure-from-Motion)能够从一系列在场景中拍摄的无序 2D 图像中恢复场景的三维结构。目前 SfM 算法主要有三个分支，分别是增量式重建、层次化重建与全局式重建。其中，增量式重建是最流行的策略，该算法的流程图如图 2.1 所示。图 2.1 增量式 SfM 算法流程图SfM 算法主要包括两大部分，首先是点对搜索，然后是增量式重建。

卡尔曼滤波器在1958年被卡尔曼等人提出之后，经历了60多年，这期间有各种变体被提出来，但是核心的思想并没有变化。这其中比较突出的工作有，EKF、IEKF、ESKF、UKF等等。它们的方程有一些差异，但是用法基本区别不大，只要学会应用其中的一种，别的就问题不大了。卡尔曼滤波器的公式推导，并不重要!卡尔曼滤波器的公式推导，并不重要!卡尔曼滤波器的公式推导，并不重要!

系统为每个进程分配的时间片为 1s，由用户手动输入进程名、优先级、运行时间等信息，由系统分配进程的 ID 号。开始调度时，选择优先级最高的进程作为当前进程，如果进程在 1s 内完成，则放入完成队列；多道系统中，当就绪进程数大于处理机数时，须按照某种策略决定哪些进程优先占用处理机，本实验模拟实现处理机调度，以加深了解处理机调度的工作。（2）结合实验一，PCB 增加为：{PID，要求运行时间，优先权，

旅馆信息管理2017 年 3 月 3 日至 2017 年 3 月 18 日。基于 Windows 10 操作系统的 Microsoft Visual Studio 2017。2.

本项目为同济大学软件学院2021年春季学期操作系统课程项目的电梯调度项目。通过控制电梯调度，本项目模拟了操作系统调度过程，此外还实现了乘客自动乘坐电梯的机制。本项目中共分为三个实体：电梯、乘客和窗体。针对于电梯（Elevator），它主要包含开关门方法、向上和向下移动方法、警报方法，它有下述几个状态：向上移动向下移动警报开关门为了方便的标识每个电梯的状态，电梯类内定义了几个不同的状态变量，如下所示

实验时间：8个小时实验心得：本次实验所花费时间较长，主要时间花费在了对读者优先和写者优先两个程序的debug上。一开始以为这个实验修改输入完成应该是比较顺利的事情。但是在修改输入的过程中发现读者优先和写者优先都存在着问题。修改程序这个过程其实还挺考验人的，因为你要找出是在哪个过程出现了问题，并且需要想办法怎么样修改这个bug。在这个过程其实可以不断对程序有更深的理解和思考，在分析之后得到是什么地方

最后我们印证了，

例如，当我们看图片时，我们的注意力肯定会集中在某个部分， 随着眼睛的移动，注意力又转移到图片的另一个部分。当我们补 0 时，在进行 self-attention 操作时，我们是希望补的 0 不参与运算的，所以其中 input_mask 的作用就是表示长度为 128 的数据之中有多少个数据是用有用的，补的 0 对应的 input_mask 就是 0，是不参与运算的。使用传统的 Word2vec 产生