《一個作業系統的實現》讀書筆記-- 第一章--最小的“作業系統”

一、最簡單的“作業系統” 最最簡單的“作業系統”就是一個最最簡單的開機磁區(Boot Sector)。雖然它不具有任何功能,但是它卻能夠直接在裸機上運行,不依賴其他軟體。一個開機磁區是512個位元組,並且以0xAA55為結束標識的扇區。下面就是那個最最簡單的開機磁區。 org 07C00h ; 告訴編譯器程式載入到07C00處 mov ax, cs mov ds, ax mov es, ax

多徑衰落詳解

結論:頻寬小於相干頻寬,平坦衰落;反之為通道選擇性衰落             符號周期小於相干時間,慢衰落;反之為快衰落

Face Service(二)調用face++api實現人臉對比

上次部落格簡單講了一下調用face++的api來檢測人臉。當然,生產環境中要實現複雜的需求光靠這麼簡單的調用一下api肯定是不行的。這次先來講一講face++中實現人臉對比的api並實現一些相對較為複雜的需求。 首先來看一看調用的人臉對比的api需要的東西: face++調用人臉對比api的網址: https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/compare 調用方法使用POST調用,需要傳的主要的參數如下:

DataGrip使用入門-常用操作(三)

轉載自:http://ywu.iteye.com/blog/2315495 接下來,我們來使用DataGrip完成資料庫的常用操作,包括查詢資料、修改資料,建立資料庫、表等。 左上地區顯示了當前資料庫連接,展開後會顯示資料庫表等資訊,如果展開後沒有任何資訊,需要選中資料庫連接,點擊上面的旋轉表徵圖同步一下,下方有個More Schema選項,點擊可以切換不同的schema。 右鍵選中的資料庫連接,選擇open

virtualbox中如何增加虛擬機器ubuntu的硬碟

設定——〉儲存 單擊選中控制器——〉建立一個虛擬盤 按自己需求分配大小分配大小

”The MathType DLL cannot be found.“問題解決方案

    本人在office 2010 下編輯公式時安裝了MathType 6.9。初始可用,但是安裝另一來源的MathType時出現問題。 開啟Word時報錯如下:     網上搜尋了一下說是前次卸載不徹底造成的。如果不再使用 MathType可以將 %Program Files%\Microsoft

無法使用虛擬目錄密碼作為使用者 XXX 在本地登入到

建立的網站總是報:檔案名稱: \\?\C:\Windows\system32\inetsrv\config\applicationHost.config,無法使用虛擬目錄密碼作為使用者 XXX 在本地登入到的錯誤,經過仔細尋找,原來發現是使用者沒有訪問這個目錄的許可權,再查看發現沒有建立這個許可權的使用者。 然後自己手動建立了這個使用者,接著就提示:不符合密碼原則。這下問題終於找到了,原來是開啟了密碼原則,設定的密碼通不過就建立不了使用者,進而就沒有許可權訪問。 解決方案:

easyui textbox 回顯 換行

項目遇到一個問題 TextBox 不能回顯有換行的資料 把換行資料 aaa bbb ccc 變成了aaabbbccc 網上找了些方法 都不合適 最後自己 設定一個隱藏的textarea通過jquery來獲得值後 賦值給textBox [java]  view plain

【URAL 1776】Anniversary Firework(機率DP)

【URAL 1776】Anniversary Firework(機率DP) 題目大意: n個火箭(3 <= n <= 4)排成一排,第一次點燃第一個和最後一個,之後每次在所有相鄰的已點燃的火箭之間等機率點燃某一個火箭。每兩次點燃間需間隔10s,每次點燃中的幾隻火箭當做同時刻點燃。問需要的總間隔時間的期望。 一開始的思路完全偏離……考慮的區間DP.. dp[i][j]

一篇關於fft補零提高頻率解析度的討論

這是一篇值得討論的問題,作者認為補零fft可以提高頻率解析度,並給出了實驗結果,可以看出確實提高了對頻率細節的觀察能力,本人可以肯定這個實驗是真實的實驗。但是所有的數字訊號教課書上都認為補零fft並不能提高頻率解析度,是不是有矛盾。 1 從分析角度, 設fs為採樣頻率,fft長度為N, 那麼頻率解析度為fs/N, 如果N增加那麼頻率解析度增加。這是下面一篇文章的用的論據。 2 從另一角度,設fs為採樣頻率,fft長度為N, 則頻率解析度為fs/N,

SIFT and SURF

Original url: http://www.tuicool.com/articles/NbIJ73 http://blog.csdn.net/songzitea/article/details/16986423 引言  本節主要是David Lowe對於SIFT演算法的闡述Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints和 Herbert Bay, Andreas Ess,

從底層向上理解GPU(GPU驅動的初始化過程)

背景 這一系列的總結本來應該伴隨著項目及時的整理的,但是對於顯卡驅動而言,本身能夠參考的資料就非常的少,只能自己從核心代碼中去不對揣摩推敲。項目的目的其實非常的簡單粗暴,為什麼這麼說呢,因為要做的工作包含在嵌入式裝置上實現一個2D硬體加速器,能夠支援Mesa開源3D圖形庫,egl,DLX以及DRM模組。最後達到一個類案頭環境下的基於硬體加速的3D應用開發環境和顯示平台。本篇文章是依據GPU核心代碼,也就是DRM代碼來從底層介紹顯卡驅動的初始化過程,顯卡類型是AMD的radeon r6

GN 快速入門手冊

GN Quick Start guide 運行 GN 你可以在命令列裡直接輸入gn運行。因為在depot_tools(路徑應該在你的環境變數PATH中已經設定過)工具目錄中有一個相同名字的指令碼。這個指令碼會找到目前的目錄中的二進位檔案並運行它。 構建一個build 使用GYP時,系統會根據相應的配置參數分別產生Debug和Release編譯目錄。但GN不一樣,你可以任意配置你的編譯參數和組建目錄。編譯時間如果檢測到Ninja檔案需要更新時,也會自動重建。

映像自動去暗角演算法

暗角映像是一種在現實中較為常見的映像,其主要特徵就是在映像四個角有較為顯著的亮度下降,比如下面兩幅圖: 在2014年Y.Zheng等人的《Single image vignetting correction》以及同樣有他們撰寫的論文《Single image vignetting correction using radial gradient symmetry》有講這方面的演算法,不過其實現的複雜度較高,即使能編程實現,速度估計也很慢,其實用性就不高了。

【機器學習】先驗機率、後驗機率、貝葉斯公式、 似然函數

Original url: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49130173 一、先驗機率、後驗機率、貝葉斯公式、 似然函數 在機器學習中,這些概念總會涉及到,但從來沒有真正理解透徹他們之間的聯絡。下面打算好好從頭捋一下這些概念,備忘。 1、先驗機率 先驗機率僅僅依賴於主觀上的經驗估計,也就是事先根據已有的知識的推斷,先驗機率就是沒有經過實驗驗證的機率,根據已知進行的主觀臆測。

低版本物理機部署 高版本OVF 報“硬體系列vmx 12不受支援“解決辦法

.1.開啟CentOS 64 位元.ovf 。將 vof的完整性檢查失敗 <vssd:VirtualSystemType>vmx-12</vssd:VirtualSystemType> 改成物理機支援的版本。<vssd:VirtualSystemType>vmx-9</vssd:VirtualSystemType>  2.開啟CentOS 64 位元.mf。將 對VOF引用的哪一行刪掉,不然 在部署的時候會報

UE4粒子系統基礎屬性整理供自己學習

原連結

關於Rtp封包方式之一的 FU-A分包方式

       RFC3984是H.264的baseline碼流在RTP方式下傳輸的規範,這裡只討論FU-A分包方式,因為工作上剛剛用到,就記下來。       

Tsai兩步標定法

聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 目錄(?)[-] 相機畸變模型 畸變數 實際圖物理座標系與像素座標系的關係基本關係 基本公式線上性標定的基礎上 畸變的總體表示 三種畸變的數學模型 模型參數 兩步標定法正式開始 兩步法的前提 公式推導 徑向約束公式 第一步 求中間變數 求ty 第二步 U0

uva 10404 Bachet's Game

原題: Bachet’s game is probably known to all but probably not by this name. Initially there are n stones on the table. There are two players Stan and Ollie, who move alternately.Stan always starts. The legal moves consist in removing at least one but

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