Lab 1中Exercise 9的解答报告 Exercise 1.9: 判断一下操作系统内核是从哪条指令开始初始化它的堆栈空间的,以及这个堆栈坐落在内存的哪个地方?内核是如何给它的堆栈保留一块内存空间的?堆栈指针又是指向这块被保留的区域的哪一端的呢? 答: 1. 首先需要判断操作系统内核是从哪条指令开始初始化它的堆栈空间的. 前面已经分析过boot.S和main.c文件的运行过程,这个文件中的代码是PC启动后,BIOS运行完成后,首先执行的两部分代码.但是它们并不属于操作系统的内核.当main.…

Lab 1 Exercise 10 为了能够更好的了解在x86上的C程序调用过程的细节,我们首先找到在obj/kern/kern.asm中test_backtrace子程序的地址, 设置断点,并且探讨一下在内核启动后,这个程序被调用时发生了什么.对于这个循环嵌套调用的程序test_backtrace,它一共压入了多少信息到堆栈之中.并且它们都代表什么含义? 答: 先找到这个子程序的地址,打开obj/kern/kern.asm.在这个文件中我们查到调用test_backtrace子程序指令的地址为…

Exercise 1.8       我们丢弃了一小部分代码---即当我们在printf中指定输出"%o"格式的字符串,即八进制格式的代码.尝试去完成这部分程序. 解答: 在这个练习中我们首先要阅读以下三个源文件的代码,弄清楚他们三者之间的关系: 三个文件分别为 \kern\printf.c,\kern\console.c, \lib\printfmt.c 首先大致浏览三个源文件,其中粗略的观察到3点: 1.\kern\printf.c中的cprintf,vcprintf子程序调用了\…

Lab 1 Exercise 4 阅读关于C语言的指针部分的知识.最好的参考书自然是"The C Programming Language". 阅读5.1到5.5节.然后下载pointers.c的代码,并且编译运行它,确保你理解在屏幕上打印出来的所有的值是怎么来的.尤其要重点理解第1行,第6行的指针地址是如何得到的,以及在第2行到第4行的值是如何得到的,还有为什么在第5行打印出来的值看起来像程序崩溃了. 答: 首先编译运行文件pointer.c,得到如下结果: 首先程序声明了3个重要的…

Lab 1 Exercise 5 再一次追踪一下boot loader的一开始的几句指令,找到第一条满足如下条件的指令处: 当我修改了boot loader的链接地址,这个指令就会出现错误. 找到这样的指令后,把boot loader的链接地址修改一下,我们要在boot/Makefrag文件中修改它的链接地址,修改完成后运行  make clean, 然后通过make指令重新编译内核,再找到那条指令看看会发生什么. 最后别忘了改回来. 答: 这道题希望我们能够去修改boot loader的链接地…

Lab 1 Exercise 3 设置一个断点在地址0x7c00处,这是boot sector被加载的位置.然后让程序继续运行直到这个断点.跟踪/boot/boot.S文件的每一条指令,同时使用boot.S文件和系统为你反汇编出来的文件obj/boot/boot.asm.你也可以使用GDB的x/i指令来获取去任意一个机器指令的反汇编指令,把源文件boot.S文件和boot.asm文件以及在GDB反汇编出来的指令进行比较. 追踪到bootmain函数中,而且还要具体追踪到readsect()子函数…

这篇博文是对Lab 1中的Exercise 2的解答~ Lab 1 Exercise 2: 使用GDB的'si'命令,去追踪ROM BIOS几条指令,并且试图去猜测,它是在做什么.但是不需要把每个细节都弄清楚. 答: 在这里我们将尽可能的去分析每一条指令,由于题目中说我们只需要知道BIOS的几条指令在做什么就够了,所以我们也会尽可能的去分析,由于能力有限,这里面有很多问题还没有解决,希望大家谅解.以后有机会会尽可能的把没分析的命令去补全. 首先注意这里是紧接着Lab 1 Part 1.2那篇博文…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归 问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学. 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录…

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 在本次练习中,需要实现一个单变量的线性回归.假设有一组历史数据<城市人口,开店利润>,现需要预测在哪个城市中开店利润比较好? 历史数据如下:第一列表示城市人口数,单位为万人:第二列表示利润,单位为10,000$ 5.5277 9.1302 8.5186 13.6620 7.0032 11.8540 ..... ...... 用Matlab画出的图形如下:首先加载数据,将data中的第一列数据保存到X中,将data中…

这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算.需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理,并且要充分利用matlab的矩阵运算.大概把过程总结了一下如下图所示: STEP 1:Implement CNN Objective STEP 1a: Forward Propagation Forward Propagation主要是为了计算输入图片经过神经网络后的输出,这个网络有三层:convolution->pooling->softmax(…

This blog post was written for the Lockheed Martin Insight blog, sharing here for the external audience. Last month I started the Pluralsight summer camp by watching an interesting video in which the presenter implements Conway's Game of Life using H…

/* Exercise: Loops and Functions #43 */ package main import ( "fmt" "math" ) func Sqrt(x float64) float64 { z := float64(.) s := float64() for { z = z - (z*z - x)/(*z) { break } s = z } return s } func main() { fmt.Println(Sqrt()) fmt.…

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果 后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心 再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看…

一.C/C++之初学Demo---C++调用C.h文件使用实例: 工程结构: exercise.h code: #ifndef _EXERCISE_H_ #define _EXERCISE_H_ #include <externcpp.h>; extern "C" { #include <externc.h>; } #endif externc.h code: #ifndef _EXTERNC_H_ #define _EXTERNC_H_ #include &l…

Exercise:PCA and Whitening 第0步:数据准备 UFLDL下载的文件中,包含数据集IMAGES_RAW,它是一个512*512*10的矩阵,也就是10幅512*512的图像 (a)载入数据 利用sampleIMAGESRAW函数,从IMAGES_RAW中提取numPatches个图像块儿,每个图像块儿大小为patchSize,并将提取到的图像块儿按列存放,分别存放在在矩阵patches的每一列中,即patches(:,i)存放的是第i个图像块儿的所有像素值 (b)数据去均…

For exercise 8.6 // ConsoleApplication10.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> using namespace std; void print(istream &in) { string str; while (in >> st…

CMSC 216 Exercise #5 Spring 2019Shell Jr (”Shellito”) Due: Tue Apr 23, 2019, 11:30PM1 ObjectivesTo practice fork() and exec by implementing a very simple shell.2 OverviewThe first thing you need to do is to copy the directory shelljr we have left in…

软件测试:3.Exercise Section 2.3 /************************************************************ * Finds and prints n prime integers * Jeff Offutt, Spring 2003 *************************************************************/ private static void printPrimes(in…

Exercise may protect the brain from disease and dementia as we age, but the mechanisms behind its benefits are still murky. ISTOCK.COM/EMIRMEMEDOVSKI How does exercise keep your brain young? By Kelly ServickSep. 6, 2018 , 2:00 PM Stay active; age gra…

def parse(self, response): # pattern1 = re.compile('token=(.*?);') # token = pattern1.findall(response.headers.getlist("set-cookie")[1].decode("utf-8"))[0] pattern2 = re.compile('token=(.*?);') token = pattern2.findall(response.headers…

def parse(self, response): # set_cookies = response.headers.getlist("set-cookie").decode("utf-8") pattern1 = re.compile('csrftoken=(.*?);') pattern2 = re.compile('cfduid=(.*?);') csrftoken = pattern1.findall(response.headers.getlist(&q…

遇到的问题:csrftoken cfduid 是在request.headers里面的,一直在找怎么在scrapy里get request.header,从scrapy shell ,then fetch then request.headers可以get正确的内容,但是scrapy project中,不知道怎么写代码,网上找到response.request.headers,这个写法,但是返回的结果没有cookiesformdata中的csrfmiddlewaretoken在html里面隐藏着…

def parse(self, response): pattern=re.compile('token=(.*?);') token=pattern.findall( response.headers.get("set-cookie").decode("utf-8"))[0] cookie = { '__cfduid': 'd67f5270ed84c0000af9c771fdee950631551004073', '_ga': 'GA1.2.2009295084.…

https://www.ted.com/talks/emily_balcetis_why_some_people_find_exercise_harder_than_others/transcript 00:12Vision is the most important and prioritized[praɪˈɔ:rətaɪz]优先处理 sense that we have. We are constantly looking at the world around us, and quickl…

Exercise:Softmax Regression 习题的链接:Exercise:Softmax Regression softmaxCost.m function [cost, grad] = softmaxCost(theta, numClasses, inputSize, lambda, data, labels) % numClasses - the number of classes % inputSize - the size N of the input vector % la…

Exercise:Convolution and Pooling 习题链接:Exercise:Convolution and Pooling cnnExercise.m %% CS294A/CS294W Convolutional Neural Networks Exercise % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % convolutional n…

Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders 习题链接:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders sparseAutoencoderLinearCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinearCost(theta, visibleSize, hiddenSize, ... lam…

Exercise: Implement deep networks for digit classification 习题链接:Exercise: Implement deep networks for digit classification stackedAEPredict.m function [pred] = stackedAEPredict(theta, inputSize, hiddenSize, numClasses, netconfig, data) % stackedAEPre…

Exercise:Self-Taught Learning 习题链接:Exercise:Self-Taught Learning feedForwardAutoencoder.m function [activation] = feedForwardAutoencoder(theta, hiddenSize, visibleSize, data) % theta: trained weights from the autoencoder % visibleSize: the number of…