内核 深度 记事本jupyter
JavaScript 中的深度克隆
JavaScript 中的深度克隆涉及创建一个新对象，该对象是现有对象的副本，并将复制延续到所有嵌套属性，以确保两个对象完全独立。这项技术对于保持程序中的不变性等任务至关重要，对于处理 React 等框架中的状态尤其重要。它有助于防止意外的对象突变可能引起的错误，从而产生更易于维护且无错误的代码。随 ......
Grub2 内核启动参数总结
Grub2 内核启动参数总结 部分参数 biosdevname=0 net.ifnames=0 # 注意这个配置会修改网卡的名字, 比如之前是ens192 # 添加如上两个内容后就会变成 eth0 类似于CentOS6的命令特点. # 注意修改了网卡名称会导致机器无法上网, 需要通过控制台连接机器, ......
linux内核通信
符号导出 EXPORT_SYMBOL() EXPORT_SYMBOL标签内定义的函数对全部内核代码公开，不用修改内核代码就可以在您的内核模块中直接调用。 2. 使用方法 加入B中调用A中导出函数 [1] 在模块A中c文件或者头文件中使用EXPORT_SYMBOL(xxxx) 导出函数. 有些需要添加 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function），简称评分函数（scoring function）。 后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图： ......
深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）
google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
内核补丁查询
https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/stable/linux.git/commit/mm/debug.c?h=linux-5.4.y&id=4d35427ad7641cba08ea0deffae1a78147ad41c0 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。 10.2.1 生成数据集 根据下面的非线性函数生 ......
three.js 深度不完全解读
three.js 深度不完全解读 一、深度值的获取 1、方法1: FBO的深度附件 深度信息通过渲染管线中的深度缓冲区（depth buffer）来计算和存储。缓冲区用于存储每个像素点的深度值。 在渲染过程中，渲染器会根据每个像素点的深度值来确定最终像素的可见性和着色。 const target = ......
Redis深度历险 核心原理与应用实践-笔记
1.2.2 5种基础数据结构 string(字符串) 字符串string是Redis最简单的数据结构，其内部表示就是一个字符数组。Redis所有的数据结构都是以唯一的key字符串作为名称，然后通过这唯一的key来获取相应的value数据。不同类型的数据结构差异就在于value的结果不一样。 Redi ......
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
通过条件竞争实现内核提权
条件竞争漏洞（Race Condition Vulnerability）是一种在多线程或多进程并发执行时可能导致不正确行为或数据损坏的安全问题。这种漏洞通常发生在多个线程或进程试图访问和修改共享资源（如内存、文件、网络连接等）时，由于执行顺序不确定或没有适当的同步措施，导致竞争条件的发生并且条件竞争... ......
Ubuntu 自动升级内核后网络不通
Ubuntu 22.04 自动升级内核后网络不通，现象是没有网络设备，有线和无线都没有。启动上一个内核检查，发现驱动在 linux-modules-extra-xxx-generic 里面，然而这个包并未安装，虽然手动安装可以解决，但更好的方案是安装 linux-generic-hwe-22.04， ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
Linux 内核的龙芯现已支持KVM支持
导读 在已发布的多个 Linux 内核版本中，龙芯工程师都致力于为 LoongArch 架构实现更多内核功能。到目前为止，LoongArch CPU 的性能虽然无法与 x86_64 或 Arm 硬件相比，但正在慢慢变得更加实用，此外架构支持方面已经越来越成熟。 根据龙芯工程师最新提交的代码，Linu ......
深度优先搜索的最短路径问题
这个简单的图，要求使用深度优先算法求出（1,1）到终点的最短路径。 1、分析 就目前看来，(1,1)->(1,2)->(2,2)->(2,3)->(2,4)->(3,4)->(4,4)->(4,3)和(1,1)->(2,1)->(3,1)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->( ......
Jupyter QtConsole 配置，2023 年了你还在使用 QtConsole 吗？
有的时候我们并不打算完成一个完整的任务，而只是要运行一些简单的代码。在这种情况下我们就可以使用 Jupyter QtConsole 来帮助我们完成任务。本文简单记录了一下 Jupyter QtConsole 的配置方法。 ......
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师 免费自动批量生成NFT图片和批量部署NFT 一、环境准备 1.注意：需合理上网 2.准备素材：准备一套多个属性元素的不一样的图层素材，比如10张背景图、10张face图、10张眼睛图层、10张头发图层等，每 ......
深度优先算法
一、例子 提问：输入一个数字n，输出1~n的全排列。 首先，将全排列比作小盒子和扑克牌 将数字比作扑克牌，我们有1号，2号，3号扑克牌和1号2号3号3个盒子。每个盒子只能放置一个扑克牌，实现全排列。那我们如何往小盒子中放入扑克牌。每个小盒子都可能放1号、2号或者3号扑克牌，这都需要一一尝试，这里一个 ......
深度学习设置随机数种子
seed = 2023 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性，为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性，为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed ......
深度学习环境搭建(Windows11)
偶然重装了系统，再此记录下环境的恢复
基本深度学习环境的搭建，包括Anaconda+CUDA+cuDNN+Pytorch+TensorRT的安装与配置。 ......
内核文档翻译（chatgpt） —— Pathname lookup （路径名查找）
原文：https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/path-lookup.html 内核中文件系统相关的文档汇总：Filesystems in the Linux kernel This write-up is based on three ......
动手学深度学习--第三方库的学习
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
构造linux内核源码树（转载）
本文是参考了网上多篇帖子而写的算不上什么原创。唯一值得欣慰的只不过在本机上实现罢了。因为毕竟失败了几次。也因为本人是初学驱动编程，很多简单的问题在我来说是相当的困难的。望有识之士不要笑话。最后，希望本文能给刚学驱动而还没开头的人提供一些帮助。刚看 O'REILLY 写的《LINUX 设备驱动程序》时 ......
Linux中如何构建内核源码树
Linux中如何构建内核源码树，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。 要编写Linux的驱动，必须要构建内核源码树。 内核源码树的作用是构造可以在Linux内核中装载和卸载的模块，因此若是要为目标板构造模块，必须保证用于构建内核 ......
linux内核编译安装（Ubuntu替换内核）
前言：Ubuntu替换内核一般是不会删除自己Ubuntu里面的东西的（只是内核改变，其它影响，放心搞就是了，而且可以变回原来的内核） 实验环境： OS：Ubuntu 20.04.2 LTSOld Kernel：linux 5.15.0New Kernel: linux 5.15.0（我测试过的只有原 ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
编译linux内核模块时的make -C M= modules的参数说明
在linux下编译可加载内核模块形成.ko文件的makefile中的核心语句是： $(MAKE) -C $(KERNEL_DIR) M=(PWD) modules这句是Makefile的规则：这里的 $(MAKE)就相当于make;-C 选项的作用是指将当前工作目录转移到你所指定的位置，一般都是内核 ......
内核编译obj-m和obj-y的区别
在内核编译时，主要涉及一下文件： kernel/arch/arm/configs/*.defconfig kernel/driver/*/Makefile kernel/driver/*/Kconfig 如果我们想要往内核中增加新的节点，还要涉及到设备树文件，kernel/arch/arm/boot ......