无题
第一章 绪论
数据结构的三要性: 逻辑结构,存储结构,数据的运算. 要能够明白三者的联系, 元素之间的对应关系就是逻辑结构
算法是: 对特定问题求解步骤的一种描述
要区分一些术语是 数据结构 还是 逻辑结构 还是存储结构 比如 线性表就是逻辑结构, 顺序表和链表就是数据结构
第二章 线性表
定义: 相同数据类型的有序集合 线性表的起始下标从1开始 而数组从0开始
顺序存储实现线性表: 顺序表, 优点: 可以随机访问, 存储密度大 缺点: 插入删除需要大量移动操作,需要物理上连续的存储单元
链式存储实现线性表: 链表, 优点: 插入删除较快, 不需要物理上连续的存储单元 缺点: 不支持随机访问,需要额外存储空间来存放指针
链表存储中分为 带头结点 和 不带 头结点, 带头结点能够简化链表的实现, 无论链表是否有元素, 都有一个头结点, 这样就得到统一, 比如插入元素的时候, 不需要判断链表是否为空
头插法实现简单 但是插入顺序与访问顺序相反了, 尾插法做到插入语访问顺序相同, 但是需要额外记录尾指针
无论是 ...
无题
第一章 计算机系统概述
考纲
计算机系统层次结构
计算机系统的基本组成: 软件 硬件
计算机硬件的基本组成: 运算器 控制器 存储器 输入输出
计算机系统工作原理: 存储程序
计算机的性能指标
知识点
从设计者和使用者的不同角度, 以及使用不同的语言来看待计算机, 这样他们对计算机系统的要求也各不相同, 从而就有了计算机系统的层次结构
由编译程序将高级语言程序变成机器语言程序, 不要单从c语言的一个步骤来看, 因为c语言的步骤是 预处理 编译 汇编 链接, 我们统称这个执行这些步骤的程序为 编译程序
1HZ 代表 每秒一次
CPI: 指令执行需要的时钟周期数量 => 程序执行时间 = 各指令CPI累加 / 主频
MIPS 每秒执行多少百万条指令 = 指令条数 / 时间 / 1百万 = 主频 / CPI / 1百万
浮点数运算的单位 M G T P E Z M代表10^6 往后一个乘以10^3
数据字长是数据总线的宽度 它可能不等于MDR的 但是存储字长一定是等 ...
无题
第11章 多元函数微分学
多元函数的极限的定义 ( 第一种 走能走的路 第二种 所有路都要走)
连续性的判别 (跟一元函数的是一样的, 这里不讨论间断点)
偏导数的计算 (包含高阶, 求对谁的偏导数把其他变量看成常量)
可微 (这个和一元差不多, 只不过线性增量等于 各偏导数乘以微分之和, 然后尺度变成了 各微分平方和开根号)
偏导数的连续性 (用公式法取极限 和 定义法 算出来比较)
链式求导规则 (不论几阶导数,求导后的函数都有这个规则) 以及 全微分形式不变 以及 隐函数存在定义
无条件极值 (方法可能失效, 我们可以通过其他方法来判断,比如定义 选择不同路线来看是否不符合条件)
条件极值和拉格朗日乘数法
闭区域的最值计算 区域内使用无条件极值, 边界上 可以使用第8条规则, 也可以直接将边界函数带入到原函数计算, 然后得出各个可疑点, 最小的就是最小值, 最大的就是最大值
一阶偏导数连续 -> 可微; 可微 -> 偏导数存在; 可微 -> 连续 -> 极限存在 偏导数存在 ...
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第0章
操作系统无非就是管理硬件资源, 然后为上层应用提供一些系统调用, 方便上层应用使用硬件
我们学习的书就是讲解操作系统如何管理硬件资源, 计算机有哪些要管? CPU -> 进程管理 存储器 -> 内存管理 磁盘-> 文件管理 外设-> 输入输出管理
输入输出的管理 讨论的是 如何跟外设交互, 如何把设备分配给上层应用 磁盘也属于外设, 但是它是存放文件的地方, 需要对他的内容进行管理
第一章 操作系统的概述
考纲
知识点
操作系统是指控制和管理整个计算机系统的硬件与软件, 合理的调度和分配计算机资源
操作系统的特征: 并发 共享 虚拟 异步
软实时系统 允许偶然不在规定时间内完成, 硬实时系统必须要在规定时间内完成
异常是CPU执行指令内部发生的事件, 分为: 故障 自陷 终止, 故障属于当前指令执行出现的异常 自陷是指事先安排好的一种异常, 终止是指 硬件出现异常 比如 存储器出错, 控制器出错
外中断 是指来自CPU执行指令外部的事件, 比如输入输出设备完成 时钟中断
我们通过系统 ...
windows
问题记录
启动变得很慢
我的磁盘测试了, 没有问题
安全启动也很慢
启动日志总是循环加载一个驱动不成功
我的解决方法就是更新系统, 然后就遇到了无法更新的问题, 可以参照下面, 更新成功后, 就没有任何问题了
无法更新
报错信息 针对 Windows 10 的功能更新,版本 22H2 - 错误 0xc1900204
这个大概率是我们的默认安装路径换到其他盘去了, 然后导致更新失败, 我们只需要换回来就行
win + r 然后输入 regedit
然后输入框输入 这个: 计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion
将其他盘的改成C盘即可, 然后就可以安装成功了
linux问题记录
服务器用户家目录空间不足
服务器出现问题的时候磁盘情况
1df -h
输出如下:(具体数值我记不上了, 情况是这么个情况)
123456789101112131415[root@localhost ~]# df -h文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点devtmpfs 63G 0 63G 0% /devtmpfs 63G 0 63G 0% /dev/shmtmpfs 63G 12M 63G 1% /runtmpfs 63G 0 63G 0% /sys/fs/cgroup/dev/mapper/centos-root 50G 23G 27G 17% //dev/sda2 1014M 414M 601M 41% /boot/dev/sda1 200M ...
人工智能学习
学习路线图
用一张黑马的图来看看具体有些什么东西吧
术语
参数 (Parameters)
参数是模型在训练过程中通过数据学习得到的值。这些值直接影响模型的预测能力。不同类型的模型有不同的参数。例如:
线性回归中的参数是回归系数(权重)和偏置项。
神经网络中的参数是权重和偏置项。
在模型训练过程中,这些参数通过优化算法(如梯度下降)进行调整,以最小化损失函数,从而提高模型的预测精度。
超参数 (Hyperparameters)
超参数是在模型训练之前设置的值,它们不会在训练过程中通过数据学习到,而是需要通过实验或交叉验证等方法来选择。超参数控制模型的训练过程和模型的复杂度。常见的超参数包括:
学习率(learning rate):控制梯度下降算法中步长的大小。
正则化参数(regularization parameters):控制正则化项的强度,以防止过拟合。
决策树中的深度(depth of decision tree):控制树的最大深度。
神经网络中的隐藏层数(number of hidden layers)和每层的神经元数目(number of neurons per la ...
yolo8环境搭建
安装miniconda
找到地址, 下载对应版本, 我这里选择Windows 以及 python3.8
下载后安装, 记得勾选添加到环境变量, 这样就能在控制台使用conda
创建yolov8虚拟环境
1conda create -n yolov8 python=3.8
激活和退出
12conda activate yolov8 conda deactivate
安装pytorch
首先先激活使用虚拟环境
1conda activate yolov8
找到显卡版本
1navidia-smi
安装pytorch
去官网搜索找到自己对应的版 我这里是11.0
1pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装yolov8
pip直接安装
这种安装方式无法修改源码, 不推荐
1pip install ultralytics
然后可以命令行使用它, 也能在代码中impo ...