北京航空航天大学

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简介:北京航空航天大学成立于1952年,是一所具有航空航天特色和工程技术优势的多科性、开放式、研究型大学,肩负着高层次人才培养和基础性、前瞻性科学研究,以及战略高技术研究的历史使命。作为新中国第一所航空航天高等学府,北航一直是国家重点建设的高校。学校现隶属于工业和信息化部,是国家“211工程”和“985工程”建设的重点高校和教育部、北京市人民政府与中国工程院共建学校。
  • 操作系统(三)进程

    进程和线程的区别是老八股文了。这里要好好学习。 文章目录1 进程综述1.1 历史变化的角度1.1.1 进程1.1.2 线程1.1.3 协程1.2 三者区别1.3 多线程与多进程1.4 进程2 进程2.1 概念2.2 内存中的进程2.3 进程控制块(PCB process control block)2.4 进程状态2.6 CPU进程切换 1 进程综述 1.1 历史变化的角度 1.1.1 进程 我之前是做单片机的嘛,所以从我的经历来说。一开始是程序员直接录入裸机程序跑,那时候你的程序在cpu上需要直接跟周围I

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  • 操作系统(二)操作系统功能概览

    文章目录1 CPU与I/O的交互2 中断角度理解操作系统2.1 处理中断2.2 中断时间线2.3 储存结构2.4 内核模式和用户模式2.5 操作系统服务2.5.1 提供给用户的功能2.5.2 系统自身使用的功能2.5.3 系统调用2.5.4 系统调用追踪 1 CPU与I/O的交互 I / O设备和CPU可以同时执行 每个设备控制器负责特定的设备类型 每个设备控制器都有一个本地缓冲区 CPU将数据从/到主内存移动到本地缓冲区 I / O就是从设备到控制器的线路 设备控制器通知CPU已完成其操作导致中断

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  • 操作系统(一) BIOS/MBR 启动过程

    无论是什么计算机或操作系统,标准(“IBM 兼容”)台式 PC 和笔记本电脑都使用以下两种方式之一开机和启动:传统的 BIOS-MBR 方法和较新的 UEFI-GPT 方法。本文总结了传统 BIOS PC 加载操作系统的过程,涵盖了 BIOS、MBR 和引导扇区的基础知识和细节。 文章目录1 BIOS/MBR 启动过程概述2 启动过程的四大组成部分2.1 BIOS2.1.1 POST 过程2.1.2 BIOS 启动切换2.2 启动设备/启动盘/驱动器 02.3 主引导记录 (MBR/The Master B

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  • 电子设计竞赛学习msp430单片机(msp430g2553,msp430f5529,tmec123G)

    电子设计竞赛msp430分享 文章目录电子设计竞赛msp430分享0 前言msp430学习的代码以及书籍 0 前言 最近有一些学弟从网上看到了我当时在电子设计大赛中做的解魔方机器人,他们也想用msp430的单片机来做电赛,当时收集了一些发给了学弟。 解魔方机器人-气动二指 忽然想到这题我会啊。当时和队友们参加电赛,msp430g2553、msp430f5529以及TM4C123G(做四旋

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  • c+cuda获取设备信息

    获取设备信息 文章目录获取设备信息1 CUDA介绍2 C语言CUDA环境可能需要先安装VS2.1 安装NVCC2.2 安装cudnn2.3 运行cuda程序 1 CUDA介绍 通用计算编程模型 用户调用GPU上的大量线程 GPU作为CPU的协处理器 安装python中pytorch的cuda比较简单,安装c语言的CUDA环境较复杂。我尝试了不下10次安装CUDAtooklit的步骤,不管使用什么方法,最终都显示安装失败。所以配置C语言CUDA环境算是失败了。最终的作业是通过编写python的

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  • 安装pytorch的CUDA

    文章目录安装pytorch的CUDA3.1 验证4 运行程序获取设备信息参考链接 安装pytorch的CUDA 根据pytorch的官网确定自己的安装命令是什么。创建一个conda的虚拟环境,卸载之前的torch。 官网 pip uninstall torch 3.1 验证 torch.cuda.is_available()返回False错误解决 使用其中的脚本,或者调用cuda确认版本。在pycharm中切换为对应的pytorch环境版本。 4 运行程序获取设备信息 编写python代码获取

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  • 医学图像处理3d拼接

    使用sift3d扩展到4维 提取面上的结构,在一个体上找组织。组织的面

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  • comp3331计算机网络期中复习

    文章目录前言题目分组交换的四大延迟http1.0与1.1DNS TTL传输层的可靠服务UDP的服务以及功能延时计算UDP和TCP校验和HTTP and CDN 前言 以题目来复习内容 题目 分组交换的四大延迟 processing delay b. queuing delay c. transmission delay d. propagation delay http1.0与1.1 Consider the operation of downloading a Web page consisting of

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  • WGAN 筆記

    WGAN 现有研究 样本拟合 关于拟合一个样本分布的传统方法是使用另一个概率分布去对其进行拟合,即使用两个分布的KL散度作为损失函数,以此为目标对其不断进行优化。 局限:现实场景下,KL散度不一定存在,在GAN文章中说明了过度依赖KL逆散度会出现模型坍塌的问题。 传统的生成方法认为:利用加入高斯噪声的方法能够cover所有的case。 局限:高斯噪声会降低图像的质量 GAN定义了一个变量z和一个生成函数G(神经网络模型),通过不断优化G的参数θ\thetaθ,使模型能够产生服从于现分布的样本。 局限:不稳定

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  • GAN 笔记

    GAN 计算过程 目标: 学习一个在x上的分布pgp_gpg​ 定义: 随机噪声z作为输入:Pz(z)P_{z}(z)Pz​(z) 生成网络函数:G(z;Θg)G(z;\Theta_g)G(z;Θg​)用来表示可导函数G在参数θg\theta_gθg​下的函数 判别网络函数:D(x;θd)D(x;\theta_d)D(x;θd​)的输出是一个{0,1}标量,D(x)表示x是否为从真实样本中取的样例。 对于判别网络而言:它的目标是最大程度的识别出真实样本和G产生的对抗样本。 对于生成网络而言,它的目标是让判别

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