"2019大疆嵌入式笔试题A卷解析" 本文将对2019大疆嵌入式笔试题A卷进行详细解析，涵盖ARM指令、Thumb指令、总线方式、网络协议、Linux用户态和内核态转换方法、Linux目录结构等知识点。 一、ARM指令和Thumb指令 ARM指令和Thumb指令是ARM架构中两种不同的指令集。ARM指令是32位指令，Thumb指令是16位指令。ARM状态和Thumb状态可以直接通过某些指令直接切换。在ARM状态下，处理器执行32位的字对齐的ARM指令；在Thumb状态下，处理器执行16位的，半字对齐的Thumb指令。 ARM状态和Thumb状态的切换可以通过LDR R0,=lable+1 BX R0指令实现，从ARM状态到Thumb状态；从ARM状态到Thumb状态可以通过LDR R0,=lable BX R0指令实现。 需要注意的是，ARM处理器复位后开始执行代码时总是只处于ARM状态；Cortex-M3只有Thumb-2状态和调试状态；由于Thumb-2具有16位/32位指令功能，因此有了Thumb-2就无需Thumb了。 二、总线方式 总线方式可以分为单工、半双工和全双工三种类型。UART、I2C、SPI、USB等总线方式的通信方式总结如下： * UART：串行通信，异步通信，单工方式 * I2C：串行通信，同步通信，半双工方式 * SPI：串行通信，同步通信，全双工方式 * USB：串行通信，异步通信，全双工方式 三、TCP和UDP的区别 TCP和UDP是两种常用的网络协议。TCP是面向连接的协议，提供可靠的数据传输；UDP是面向无连接的协议，提供不可靠的数据传输。 TCP的特点： * 面向连接的协议 * 可靠的数据传输 * 有确认机制 * 有重传机制 UDP的特点： * 面向无连接的协议 * 不可靠的数据传输 * 无确认机制 * 无重传机制 四、Linux用户态和内核态的转换方法 Linux下内核空间与用户空间进行通信的方式主要有syscall、procfs、ioctl和netlink等。 * syscall：系统调用接口，用户可以通过调用系统调用接口访问Linux内核的数据和函数。 * procfs：一种特殊的伪文件系统，是Linux内核信息的抽象文件接口。 * ioctl：函数是文件结构中的一个属性分量，可以控制设备的I/O通道。 * netlink：用户态应用使用标准的socket API可以使用netlink提供的强大功能。 五、Linux目录结构 Linux目录结构主要包括/usr、/tmp、/etc三个目录。 * /usr：不是user的缩写，而是Unix Software Resource的缩写，也就是Unix操作系统软件资源所放置的目录。 * /tmp：是一个让一般使用者或者是正在执行的程序暂时放置档案的地方。 * /etc：是一个配置文件目录，存放系统的配置文件。 2019大疆嵌入式笔试题A卷涵盖了嵌入式系统、网络协议、Linux操作系统等多个知识领域，旨在考察考生的综合知识和技能。

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二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在计算机视觉领域扮演着核心角色，尤其是在图像分类任务中。CIFAR-10是一个广泛使用的数据集，它包含60,000张32x32像素的小型彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图片。这个数据集被广泛用于训练和评估各种CNN模型的性能。 ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是由Microsoft Research团队在2015年提出的一种深度学习架构。其主要解决了深度神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络可以轻易构建到数百层甚至更深。ResNet的核心思想是通过引入“残差块”（Residual Block）来学习网络中的“残差”，即输入与输出之间的差异，而不是直接学习整个网络的输出。 在PyTorch中实现CIFAR-10的10分类任务，首先需要加载CIFAR-10数据集，对数据进行预处理，包括归一化、数据增强等步骤，以提高模型的泛化能力。接着，定义ResNet模型结构，通常会使用不同深度的版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，根据计算资源和任务需求选择合适的模型。每个ResNet残差块内部包含了两个卷积层，通过短路连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，使得信息可以直接跨过多层传播。 训练过程中，使用优化器如SGD（Stochastic Gradient Descent）或Adam，设置学习率、权重衰减等超参数，以及损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。训练过程中还需要注意模型的验证和调参，例如采用早停策略（Early Stopping）来防止过拟合，或者使用学习率衰减策略来提高模型的最终性能。 在完成训练后，评估模型在测试集上的性能，包括准确率、混淆矩阵等指标，以了解模型对各个类别的识别情况。此外，可以进一步分析模型的可视化，如使用Grad-CAM等方法理解模型对图像特征的注意力分布。 "CIFAR与ResNet卷积神经网络实战"这个资源涵盖了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、数据集的使用、模型设计、模型训练以及性能评估等方面，对于初学者来说是一个很好的实践项目，有助于深入理解深度学习在计算机视觉领域的应用。通过实际操作，不仅可以掌握PyTorch框架，还能了解如何解决深度学习中常见的问题，提升模型的性能。

TCP IP路由技术卷二中文版 pdf

ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架ACNet ICCV 2019论文：ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架 其他实现：PaddlePaddle重新实现以构建ACNet和转换权重已被PaddlePaddle官方仓库接受。 @ parap1uie-s的出色工作！ Tensorflow2：一个简单的插件模块（https://github.com/CXYCarson/TF_AcBlock）！ 只需使用它来构建模型，然后调用deploy（）即可将其转换为推理时结构！ @CXYCarson的惊人作品

UNIX网络编程----进程间通信----卷2【第二版】源码

《UNIX网络编程卷1(第三版)源代码》是一份重要的学习资料，它包含了《UNIX网络编程卷1：套接字联网API(第三版)》一书中的所有源代码。这本书是网络编程领域的经典之作，由W. Richard Stevens撰写，为理解和实践网络通信提供了深入的理论与实践结合的知识。 我们需要了解UNIX系统中的套接字（Socket）是进程间通信（IPC）的一种方式，特别适用于网络通信。套接字API是UNIX系统中用于实现网络通信的核心接口，它提供了一种标准化的方法来构建客户端和服务器之间的连接。卷1主要关注的是基于套接字的TCP/IP网络编程，涵盖了TCP、UDP和原始套接字等协议。 在源代码中，你将看到各种网络编程的示例，包括但不限于： 1. **套接字创建与绑定**：如何使用`socket()`函数创建套接字，然后使用`bind()`函数将套接字与本地地址关联。 2. **监听与接受**：服务器端如何用`listen()`函数设置最大连接队列长度，以及`accept()`函数接收新的客户端连接。 3. **连接与发送/接收数据**：客户端如何用`connect()`函数连接到服务器，双方如何使用`send()`和`recv()`函数进行数据交换。 4. **多路复用I/O**：利用`select()`或`poll()`函数实现对多个套接字的并发监控，提高程序的效率和响应性。 5. **TCP状态机**：理解TCP连接的建立（三次握手）、数据传输和关闭（四次挥手）过程，以及可能出现的各种异常情况处理。 6. **UDP无连接服务**：UDP套接字的使用，其非面向连接特性，以及如何处理丢包和乱序问题。 7. **错误处理**：如何有效地处理网络编程中常见的错误，如EINTR、ECONNREFUSED、ETIMEDOUT等。 8. **套接字选项**：通过`setsockopt()`和`getsockopt()`函数设置和获取套接字选项，例如修改TCP缓冲区大小以优化性能。 9. **IP多播**：了解如何使用IP多播功能，使一个消息可以同时发送给多个接收者。 10. **异步I/O**：探讨如何利用`epoll`等机制实现高效的异步网络编程。 这些源代码实例对于理解网络编程的底层机制非常有帮助，它们涵盖了从基础概念到高级特性的方方面面。通过阅读和调试这些代码，读者能够深入理解网络通信的流程，并学会如何在实际项目中应用这些技术。 在学习过程中，你可以尝试自己修改和扩展这些示例，以加深理解。例如，你可以尝试实现一个简单的HTTP服务器，或者设计一个客户端与服务器间的文件传输系统。此外，结合书中的理论部分，你会更好地掌握网络编程的精髓，提升解决实际问题的能力。 《UNIX网络编程卷1(第三版)源代码》是网络编程初学者和进阶者的宝贵资源，通过研究和实践这些源代码，你将能够建立起坚实的网络编程基础，为在网络领域的发展打下坚实的基础。

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

在本文中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来改善轻子对撞机上希格斯玻色子-胶子有效耦合的精度。 CNN用于识别希格斯玻色子和Z玻色子相关的生产过程，希格斯玻色子在质心能量250 GeV和积分光度5 ab处衰变成胶子对，而Z玻色子衰变成轻子对。 -1。 通过使用CNN，有效的耦合测量的不确定性可以使用pythia数据从1.94％降低到约1.28％，使用蒙特卡罗模拟中的herwig数据可以从1.82％降低到约1.22％。 此外，使用不同最终状态成分的CNN的性能表明，领先和次领先射流成分的能量分布在识别中起主要作用，与使用常规CNN相比，使用CNN进行有效耦合的最佳不确定性降低了约35％。 方法。