在准备 FPGA 面试时，以下几个关键方面需重点关注。 基础概念方面 务必清晰理解 FPGA 与 ASIC 的区别，FPGA 灵活可重编程，适用于小批量和快速原型开发；ASIC 成本在大规模生产时占优且性能更优。要明白查找表（LUT）是 FPGA 实现逻辑的基础单元，其通过存储预先计算的值实现组合逻辑功能。 硬件结构领域 熟悉可配置逻辑块（CLB）的组成，包括多个 LUT、触发器等组件如何协同工作。知道输入输出块（IOB）能提供多种电气标准的接口，以及它在实现与外部设备高效连接中的作用。 设计流程要点 设计流程从使用 Verilog 或 VHDL 进行设计输入开始，到综合、实现、时序分析再到编程下载。综合是将高层次描述转化为门级网表，需了解如何设置约束条件以优化综合结果。在布局布线阶段，要明白这一步对设计性能的影响以及如何查看和优化布局布线结果。 编程与开发关键 对于 Verilog 和 VHDL，掌握它们的基本语法和编程风格。比如 Verilog 中阻塞赋值和非阻塞赋值的区别，以及在不同场景下的应用。VHDL 中实体与结构体的设计方式、信号与变量的合理运用等。 时序相关核心 建立时间

作为 6G 的研究热点，网络与 AI 被 ITU-R 正式提出作为 6G 的 6 大场景之一。其一直以来受到学术和工业界的广泛关注，6GANA 也提出了网络 AI 的理念并展开了深入的研究。而随着大模型的兴起以及其在各行业表现出来的强大潜力，可以预见到大模型也将在 6G 网络中扮演重要的角色，相关的研究也将逐渐进入高发期。本白皮书将首先对网络大模型（NetGPT）给出明确的定义，随后从基础理论、场景需求、网络架构、部署管控、数据治理等方面系统阐述 NetGPT 的10 大重点研究问题，分析潜在的研究路线，希望能够为后续的 NetGPT 的相关工作指引方向。

ANSYS导出模态、刚度矩阵，并将刚度矩阵hb格式转化为矩阵格式 （只为简单记录自己科研过程中遇到的问题）

Matlab R2012b代码这些文件包含训练和测试连续条件神经场（CCNF）和连续条件随机场（CCRF）所需的库。 该项目已在Matlab R2012b和R2013a上进行了测试（不能保证与其他版本兼容）。 一些实验依赖于您机器上mex编译的liblinear（）和libsvm（）的可用性。 ---------------版权信息--------------------------------- ------ 版权可以在Copyright.txt中找到 ---------------代码布局--------------------------------- ---------------- ./CCNF-CCNF的训练和推理库./CCRF-CCRF的训练和推理库 ./music_emotion-音乐预测实验结果中的情绪//-运行实验的结果，比较了CCNF，CCRF，神经网络（无边缘的CCNF）和SVR模型的使用 ./patch_experts-用于补丁专家培训的训练代码（用于面部标志检测），可以在中找到使用这些补丁的标志检测器。 ccnf_training /-培训CCNF补丁专家（

替换yum配置文件包

1、实验环境 Visual Studio 2019 2、实验目的和要求 ①实验目的：熟悉掌握启发式搜索算法A*及其可采纳性 ②实验要求：编写程序实现8数码和15数码问题，采用至少两种估价函数，分析估价函数求解问题时候的效率差别，分析估价函数对搜索算法的影响 3、解题思路 ①首先，定义一个open表和一个close表用于后续搜索，再定义一个搜索图G，并将初始状态节点放入open表，图G中。 ②其次，对open表按照估价函数进行排序（首次排序其实无意义），由排序后的open表得到最接近目标状态的结点，将该节点取出，若该节点与目标状态一致，则跳转第④步。 ③对由②中找到的结点进行扩展（本题中具体实现为将“0”码向上、下、左、右四个方向移动），并将扩展得到的新节点放入open表和图G中，将扩展结束的结点放入close表中避免再次对其扩展。而后返回第②步。 ④根据每一次扩展后在子节点的结构体中留下的父节点信息（close数组下标），由最终得到的目标状态结点一步步往前回溯，可得到最终解图。

在IT领域，文件的安全性和完整性至关重要。文件防护水印、文件打开乱码以及无法打开等问题是用户经常遇到的挑战，这些问题可能由多种原因引起。针对这些情况，有一些专门的小工具可以提供解决方案，如标题和描述中提及的"去除文件水印乱码的小工具"。 我们来了解一下文件水印。水印通常被用作版权保护手段，它可以在文件（如图片、文档或视频）上添加不可抹去的标识，表明文件的所有权或版权信息。然而，有时不恰当的水印设置可能会干扰到文件内容的正常查看，甚至可能使文件变得难以阅读。因此，对于那些需要去除水印以获取清晰内容的用户，这样的小工具就显得非常实用。 文件打开乱码的情况通常与编码问题有关。计算机系统使用不同的字符编码来表示文本，如ASCII、Unicode（UTF-8）等。如果文件的编码格式与读取该文件的应用程序所期望的编码不符，就可能导致乱码显示。此外，文件的损坏也可能导致乱码，比如在传输过程中数据丢失或存储媒介出现问题。 文件无法打开的问题则更为复杂，可能涉及到文件的格式不兼容、文件头损坏、软件版本过低或软件本身存在兼容性问题等。例如，一个PDF文件可能由于加密或限制而无法打开，或者一个文档文件可能需要特定版本的Office软件才能正确阅读。 这款名为"去除文件水印乱码的小工具"的软件，其工作原理可能是通过识别并解析文件结构，找到并移除水印信息，同时修复可能导致乱码的编码问题。用户只需将文件拖入软件，然后点击“脱除水印”按钮，软件就能自动处理这些问题。这种方式简化了操作流程，对非技术人员也非常友好。 需要注意的是，虽然这类工具能解决眼前的问题，但它们可能并不适用于所有情况。在使用前，用户应确保软件来源可靠，避免下载携带恶意软件的工具。此外，去除水印可能涉及版权法，若无合法权利，不应擅自去除他人的水印作品。对于文件无法打开的问题，优先考虑更新软件版本或寻找兼容的阅读器。 面对文件防护水印、乱码和无法打开等问题，用户可以借助专门的工具进行处理，但同时也应关注文件安全和版权问题，确保合法合规地使用这些工具。

在IT领域，动态规划是一种强大的算法，用于解决最优化问题，尤其在面对具有重叠子问题和最优子结构特征的问题时。在这个特定的项目中，我们关注的是如何使用Python编程语言来解决“武器目标分配问题”。这是一个典型的组合优化问题，其中涉及到在有限资源下将武器有效地分配给多个目标，以最大化某种效益或最小化损失。 动态规划的基本思想是将复杂问题分解为更小的子问题，然后逐个解决这些子问题，最终组合出原问题的解。这种策略的关键在于存储和重用子问题的解决方案，避免了重复计算，提高了效率。 在武器目标分配问题中，我们可以设定一个二维数组或者矩阵，其中行代表武器，列代表目标，每个元素表示使用某一武器打击某一目标的效益或成本。动态规划的过程通常包括以下几个步骤： 1. **定义状态**：确定状态变量，如在这个问题中，状态可能是已经分配的武器和目标的组合。 2. **状态转移方程**：建立状态之间的转移关系，即如何从一个状态过渡到另一个状态。这通常涉及到选择当前状态下最佳的决策。 3. **初始化边界条件**：设定起始状态的值，通常是问题的边界条件。 4. **填充值**：自底向上地填充状态表格，每一行或每一列代表一个武器或目标的决策过程。 5. **求解最优解**：通过回溯填充的表格，找到最优的武器与目标分配。 在Python中，我们可以使用二维列表或其他数据结构来实现这个表格，并利用循环结构进行填充。例如，可以使用两个嵌套的for循环遍历所有可能的武器目标组合，根据状态转移方程更新每个单元格的值。 此外，为了提高代码的可读性和复用性，可以封装这些步骤到一个函数中，可能还需要考虑如何处理特殊情况，如资源不足或目标被多个武器同时攻击的情况。 在提供的"Weapon-Target-Allocation-code"文件中，应该包含了具体的Python实现代码，你可以通过阅读和理解这段代码来深入学习这个问题的动态规划解决方案。这将帮助你掌握如何将理论知识应用于实际问题，并提升你的编程和算法设计能力。 动态规划算法在解决武器目标分配问题时，能够有效地找到最优解，其关键在于巧妙地构建状态和状态转移方程。通过Python实现，我们可以将复杂的数学模型转化为可执行的代码，这是计算机科学与工程领域中的一个重要技能。

解决小觅相机S1030或者S1040升级后无法使用的问题，Solve the problem that the small mi camera S1030 or S1040 cannot be used after upgrading. 问题描述见：https://github.com/slightech/MYNT-EYE-S-SDK/issues/116 提示是F/streams.cc:165 Timeout waiting for key frames. Please use USB 3.0, and not in virtual machine. Aborted (core dumped)

本文题为《背包问题九讲》，从属于《动态规划的思考艺术》系列。 这系列文章的第一版于2007年下半年使用EmacsMuse制作，以HTML格式发 布到网上，转载众多，有一定影响力。 2011年9月，本系列文章由原作者用LATEX重新制作并全面修订，您现在看 到的是2.0 alpha1版本，修订历史及最新版本请访问https://github.com/tianyicui/ pack 查阅。 本文版权归原作者所有，采用CC BY-NC-SA 协议发布。 ### 背包问题九讲 2.0 alpha1 知识点解析 #### 一、01背包问题 **1.1 题目** 01背包问题是最基础的背包问题之一，主要关注如何从N件物品中选择一些放入容量为V的背包内，使得这些物品的总价值最大化。每件物品只能选择放入或不放入，不可分割。 **1.2 基本思路** - **状态定义**: `F[i, v]` 表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。 - **状态转移方程**: \[ F[i, v] = \max\{F[i - 1, v], F[i - 1, v - C_i] + W_i\} \] 其中: - \(F[i - 1, v]\) 表示不放入第i件物品的情况； - \(F[i - 1, v - C_i] + W_i\) 表示放入第i件物品的情况。 - **伪代码**: ```plaintext F[0, 0..V] = 0 for i = 1 to N for v = C_i to V F[i, v] = max{F[i - 1, v], F[i - 1, v - C_i] + W_i} ``` **1.3 优化空间复杂度** 原始算法的时间复杂度和空间复杂度都是\(O(NV)\)。为了减少空间占用，可以将空间复杂度优化到\(O(V)\)。具体做法是在主循环中只维护一个一维数组\(F[0..V]\)来存储当前层的结果，并按从大到小的顺序更新数组中的元素，确保每个\(F[v]\)的计算都是基于前一层的数据完成的。 **1.4 初始化的细节问题** 在实际编程中，通常需要对初始条件进行处理。例如，在这里，所有\(F[0, v]\)的值被设置为0，这是因为没有物品的情况下，无论背包容量是多少，所能获得的价值总是0。 **1.5 一个常数优化** 在计算过程中，可以通过一些技巧进一步提高效率，比如预处理一些常用数据，避免重复计算等。 **1.6 小结** 01背包问题的关键在于理解状态转移方程的意义，并正确地应用它。优化后的空间复杂度降低了算法的资源消耗，使其更适用于大规模问题。 #### 二、完全背包问题 **2.1 题目** 与01背包问题不同，完全背包问题允许每种物品可以无限次选择放入背包。 **2.2 基本思路** - **状态定义** 同01背包问题，但在状态转移时，需要考虑同一种物品可以多次放入的情况。 - **状态转移方程**: \[ F[i, v] = \max\{F[i, v], F[i - 1, v - k \cdot C_i] + k \cdot W_i\} (k \cdot C_i \leq v) \] 其中\(k\)表示放入第i件物品的数量。 **2.3 一个简单有效的优化** 对于完全背包问题，可以直接利用01背包问题的思想进行优化。具体来说，可以将每种物品重复若干次后作为一个新的01背包问题来解决。 **2.4 转化为01背包问题求解** 另一种方法是直接将完全背包问题转化为01背包问题，通过扩展物品集合来模拟每种物品可以多次选择的情况。 **2.5 O(VN)的算法** 虽然状态转移方程的形式看起来较为复杂，但是通过对状态转移过程的分析，可以发现完全背包问题同样可以使用O(VN)的时间复杂度进行求解。 **2.6 小结** 完全背包问题的关键在于理解物品可以重复选择的特性，并合理设计状态转移方程来反映这一特点。 #### 三、多重背包问题 **3.1 题目** 多重背包问题允许每种物品有一定的数量限制，每种物品可以选择不超过其数量限制地放入背包。 **3.2 基本算法** - **状态定义** 与01背包相同。 - **状态转移方程**: \[ F[i, v] = \max\{F[i, v], F[i - 1, v - j \cdot C_i] + j \cdot W_i\} (j \cdot C_i \leq v, j \leq 数量限制) \] **3.3 转化为01背包问题** 多重背包问题也可以通过扩展物品集合的方法转化为01背包问题来解决。 **3.4 O(VN)的算法** 多重背包问题同样可以通过O(VN)的时间复杂度进行求解。 **3.5 小结** 多重背包问题的关键在于理解每种物品数量有限的特点，并合理设计状态转移方程来反映这一限制。 #### 四、混合三种背包问题 **4.1 问题** 在实际问题中，往往需要同时处理01背包、完全背包以及多重背包的混合情况。 **4.2 01背包与完全背包的混合** 当面对01背包与完全背包的混合问题时，可以将两种类型的物品分别处理，然后再综合起来。 **4.3 再加上多重背包** 进一步扩展到包括多重背包的情况，则需要更加细致地设计状态转移方程。 **4.4 小结** 混合背包问题的解决策略取决于具体的物品类型组合，关键在于合理设计状态转移方程来适应不同的背包类型。 #### 五、二维费用的背包问题 **5.1 问题** 当物品不仅有一个成本维度（如重量），还有一个额外的成本维度（如体积）时，问题变得更为复杂。 **5.2 算法** 针对二维费用的背包问题，需要重新定义状态和状态转移方程。 **5.3 物品总个数的限制** 除了考虑费用限制外，还需要考虑到物品数量的限制。 **5.4 复整数域上的背包问题** 在某些特殊情况下，背包问题还可以扩展到复整数域上，涉及到复数的运算。 **5.5 小结** 二维费用的背包问题增加了问题的难度，需要更精细的设计来解决问题。 #### 六、分组的背包问题 **6.1 问题** 当物品可以分为几个组，每个组内的物品具有相似的属性时，这种问题被称为分组背包问题。 **6.2 算法** 针对分组背包问题，可以将同一组内的物品视为整体来处理。 **6.3 小结** 分组背包问题的关键在于合理地划分物品组，并设计相应的状态转移方程。 #### 七、有依赖的背包问题 **7.1 简化的问题** 在某些情况下，物品之间存在依赖关系，需要特别处理。 **7.2 算法** 对于有依赖的背包问题，需要考虑物品之间的依赖关系，并相应调整状态转移方程。 **7.3 较一般的问题** 更一般的问题可能涉及复杂的依赖关系。 **7.4 小结** 有依赖的背包问题需要特别注意物品之间的相互影响。 #### 八、泛化物品 **8.1 定义** 泛化物品的概念可以用来解决更加复杂的问题，如物品的价值或成本可以是任意函数形式。 **8.2 泛化物品的和** 泛化物品的概念可以应用于物品的总价值或总成本。 **8.3 背包问题的泛化物品** 在背包问题中，泛化物品可以进一步拓展问题的应用范围。 **8.4 小结** 泛化物品的概念为解决更加复杂的问题提供了可能性。 #### 九、背包问题问法的变化 **9.1 输出方案** 不仅仅是输出最大价值，还需要输出达到该最大价值的具体方案。 **9.2 输出字典序最小的最优方案** 在输出方案的同时，还需要考虑输出字典序最小的方案。 **9.3 求方案总数** 求解所有达到最大价值的方案总数。 **9.4 最优方案的总数** 进一步考虑最优方案的数量。 **9.5 求次优解、第K优解** 求解次优解或者第K优解等问题。 **9.6 小结** 背包问题的变化形式丰富多样，需要根据具体问题灵活应对。 通过以上总结可以看出，背包问题涵盖了多个不同的变体，每种变体都有其独特之处。在解决实际问题时，需要根据具体情况选择合适的方法和技术。