c++11简易线程池
参考：https://www.bilibili.com/video/BV1364y1i7uo/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=7e145ef25e753e6fd72277167b7c92f0https://gitee.com/
《MIT-6S081笔记》
课程来源：MIT-6S081(20 summer)课程lab：https://github.com/qlhhahaha/MIT6.S081-20fall 《MIT6.S081笔记》@qlhhahaha Lecture1、Introduction and Examples XV6采用传统的内核形式，分为用户态和内核态 当一个进程需要调用一个内核服
《南京大学操作系统笔记》
课程来源：NJU-OS(22 spring)课程主页：操作系统：设计与实现 (2022 春季学期)课程视频：https://space.bilibili.com/202224425/channel/collectiondetail?sid=192498 《南大OS笔记》@qlhhahaha Lecture0、基础知识补充 ECF（Exceptio
基于CPU SIMD和winograd的卷积计算加速技术
参考： AI算法基础：Winograd算法原理 卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法 从TensorRT看INT8量化原理 MegEngine Inference 卷积优化之 Im2col 和 winograd 优化 一、introduction motivation 网络训练耗时过大，卷积层是CNN前向推理计算的主要计算瓶颈。在广泛使用的CNN模型中，卷积层的运算量可占到95%以上
论文学习：A survey of distributed optimization
一些参考： Distributed Optimization Algorithms 分布式优化（Distributed Optimization）前置介绍和一些思考： 现实背景：最优编队控制问题，即既要求实现传统的位置consensus以形成特定编队，也要在某些指标（变换队形时的总移动距离、能耗balabala）达到最优。 $$ 每个智能体的代价函数：f_i(\phi_i)=c_i|\phi_i-
港澳深小记
DAY -1（8.4，8.5）：个人原因先去了趟珠海和广州 珠海： 长隆海洋王国，门票巨贵（成人普票450，哥们这辈子见过的最贵的国内游乐场），人巨多（没有一个游乐项目排队低于1h的），项目较无聊（普通游乐场项目 + 海洋生物馆），唯一略值票价的就是晚上八点半的烟花秀+无人机表演，今生不可能再去第二次，不过幸好妹妹玩得很开心，那也行叭。 另外印象深刻的是小姨夫和他的资深钓鱼友自制的豪华生鱼片刺身
event-triggered系列论文学习
Paper 1：Event-Triggered Real-Time Scheduling of Stabilizing Control Tasks, 2007, TAC 一、motivation 传统的固定时间周期的采样方式缺乏严格量化证明（时间周期为多少合适？少了不准确，多了浪费资源），而在微型处理器上又希望能尽可能节约计算资源， 所以考虑将周期采样转换为非周期采样，采样时间由某个“事件”
EE364A笔记
《EE364A笔记》 Lecture_1 Introduction 最小二乘问题 有解析解：$x^*=(A^TA)^{-1}A^Tb$ 现已有成熟方法和软件来解决最小二乘问题 线性规划问题 没有解析解 现已有成熟方法和软件来解决线性规划问题 凸优化问题 其中目标函数 f0 和约束函数 fi 都是凸的，即满足： Lecture_2 Convex sets 一、凸包与凸
