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选了个劳什子OS课，想着弥补一下本科的时候没写成uCore的遗憾，结果感觉是给自己纯纯找事情做了。开课的时候说是读xv6源码，结果后来发现是上课讲专题，作业读源码，然后写lab（结果还是judge），后来又多了看ostep的作业。只能说每周跟着把ostep重温一遍，同时把xv6的lab写了，然后写点笔记加强记忆

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最近在复习提高算法，所以学习复习笔记写的就比较多。Tarjan系列的算法主要针对于图论而言。Part\(1\)缩点缩点算是Tarjan算法最广泛的应用了。先讲拓扑序。在一个有向图中，若此图无环，我们称这个图是有向无环图，也叫DAG，我们可以用拓扑排序解决许多图上问题，简单思路是先把入

介绍一下这篇论文所做的工作。Introduction首先是背景方面，现在出现了CNN、RNN、LSTM等多种神经网络，如何使用硬件加速的方法让这些网络跑的更快？现在已经有的工作：1.GPGPU加速矩阵乘法，可以处理非常大规模的CNN和多种GPU支持的学习框架，但缺点是硬件开销非常大，难以应用在嵌入式

视图功能由\think\View类配合视图驱动（也即模板引擎驱动）类一起完成，新版仅内置了PHP原生模板引擎（主要用于内置的异常页面输出），如果需要使用其它的模板引擎需要单独安装相应的模板引擎扩展。视图相关的配置在配置目录的view.php配置文件中进行定义。通常可以直接使用think\faca

一、下载ThinkPHP6在指定目录（www目录）下打开cmd，使用composer下载thinkphp6，命令后面的thinkphp6就是下载的目录名，可以随意修改。composercreate-projecttopthink/thinkthinkphp6二、目录结构下载后，查看目录结构，tp6的目录结构和tp5不同，默认是单应用（只有一个模块），如果需要多应

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