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缓存模拟器 这使用LRU（最近最少使用）替换算法模拟L1级缓存。 c-sim [-h] [缓存大小] [关联性] [块大小] [写入策略] [跟踪文件] 在哪里： 是缓存的总大小。 这应该是2的幂。而且， =集数××<块大小>应该总是正确的。 <关联性>是以下之一：direct-模拟直接映射的缓存，assoc-模拟完全关联的缓存，assoc：n-模拟n-方式的关联缓存。 n应该是2的幂。 是2的幂的整数，用于指定缓存块的大小。 是以下之一：wt-模拟直写式高速缓存，wb-模拟回写式高速缓存。 是包含内存访问跟踪的文本文件的名称。 示例跟踪：（第一个是写操作，第二个是读操作。） 0x37c852：W 0xbfd4b18c 0x37cfff：R

it开发题库

请阅读以下文章，详细了解算法-约翰·赖特（John Wright），阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）通过稀疏表示进行鲁棒人脸识别，伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的协调科学实验室，艾伦·杨，美国加州伯克利。 使用的数据库是 MIT-CBCL 和 YaleB 数据库，它们来自http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html和http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/ yalefacesB.html 。

动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确定非零元素的位置，获得DOA的实时估计值，最终实现运动目标的动态DOA跟踪。

利用L1范数TV正则化对影像进行超分辨率重建

L1范数正则化最小二乘计算min||y-Ax||^2+lambd||x||问题最优解

Caputo 分数阶一维问题基于 L1 逼近的空间二阶方法matlab源代码 结合数值算例构建差分格式并给出了收敛阶及误差分析的程序源代码,注释清晰

民用飞机在巡航和机动飞行过程中经常会不可避免地受到阵风或大气紊流的影响，而产生气动力和力矩，带给飞机的是不希望的附加过载，致使飞机在飞行中产生振动、颠簸等现象。针对这一问题，采用一种新的L1自适应控制方法来设计阵风减缓控制系统。文章首先概述了L1自适应控制方法的基本结构；然后构建存在大气紊流影响时的飞机模型，并具体结合L1自适应控制方法，设计民机阵风减缓控制律；最后对所设计的控制系统进行了仿真验证，结果表明：所设计的L1自适应控制器能够起到良好的阵风减缓作用。

Mlanfar实验室提出的基于L1范数的MAP算法