目录项目背景1.概述2.流程分析2.1DeviceTree2.2probe流程2.3中断处理2.4总结项目背景Kernel版本：4.14ARM64处理器使用工具：SourceInsight3.5，Visio1.概述先回顾一下PCIe的架构图：本文将讲PCIeHost的驱动，对应为RootComplex部分，相当于PCI的HostBridge部分；本文会选择Xilinx的nwl-pcie来进行分析；驱动的编写整体偏简单，往现有的框架上套就可以了，因此不会花太多笔墨，点到为止；2.流程分析但凡涉及到驱动的分析，都离不开驱动模型的介绍，驱动模型的实现让具体的驱动开发变得更容易；所以，还是回顾一下上篇
【ClickHouse实战】怎样使用ClickHouseSQL进行数据分析文章目录【ClickHouse实战】怎样使用ClickHouseSQL进行数据分析1.数据查询2.聚合和分组3.数据过滤4.排序数据5.时间序列分析6.使用窗口函数7.内置函数使用ClickHouseSQL进行数据分析主要包括以下几个方面：数据查询、聚合和分组、数据过滤和排序、时间序列和窗口函数以及使用内置函数。以下是一些建议和示例：1.数据查询使用SELECT语句从ClickHouse表中检索数据。例如，检索“orders”表中的所有数据：SELECT*FROMorders;2
最新更新时间：2023-9-2323:50【2023年中国研究生数学建模竞赛华为杯】E题出血性脑卒中临床智能诊疗建模1题目1.1背景介绍出血性脑卒中指非外伤性脑实质内血管破裂引起的脑出血，占全部脑卒中发病率的10-15%。其病因复杂，通常因脑动脉瘤破裂、脑动脉异常等因素，导致血液从破裂的血管涌入脑组织，从而造成脑部机械性损伤，并引发一系列复杂的生理病理反应。出血性脑卒中起病急、进展快，预后较差，急性期内病死率高达45-50%，约80%的患者会遗留较严重的神经功能障碍，为社会及患者家庭带来沉重的健康和经济负担。因此，发掘出血性脑卒中的发病风险，整合影像学特征、患者临床信息及临床诊疗方案，精准预测
主要目的是为了学习Scrapy与Sklearn而不是写论文，结论是瞎扯的，轻喷求求了目录摘要数据爬虫程序设计和实现Scrapy框架Scrapy框架简介Scrapy的组件Scrapy的工作过程爬取豆瓣TOP250网页新建爬虫项目编写爬虫程序获得csv文件数据分析与挖掘算法的设计和实现NumPy&Pandas&Scikit-learn简介NumPyPandasScikit-learn用三方库处理爬虫文件读取文件处理数据算法实现数据可视化设计和实现Matplotlib简介可视化设计结论附录摘要在我们的日常生活中，电影已经成为了我们娱乐放松活动所不可缺少的元素。然而，自电影诞生以来，人们每天都在生产着
一、爬取老番茄B站数据前几天开发了一个python爬虫脚本，成功爬取了B站李子柒的视频数据，共142个视频，17个字段，含：视频标题，视频地址，视频上传时间，视频时长，是否合作视频，视频分区，弹幕数，播放量，点赞数，投币量，收藏量，评论数，转发量，实时爬取时间基于这个Python爬虫程序，我更换了up主的UID，把李子柒的uid换成了老番茄的uid，便成功爬取了老番茄的B站数据。共393个视频，17个字段，字段同上。这里展示下爬取到的前20个视频数据：爬到的数据基于爬取的老番茄B站数据，用python做了以下基础数据分析的开发。二、python数据分析1、读取数据源importpandasas
java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace 解决方法这个问题的根源是jvm虚拟机的默认Heap大小是64M,可以通过设置其最大和最小值来实现.设置的方法主要是几个.1.可以在windows更改系统环境变量加上JAVA_OPTS=-Xms64m-Xmx512m2.如果是linux系统Linux在{tomcat_home}/bin/catalina.sh的前面，加setJAVA_OPTS='-Xms64-Xmx512'
已知2010-2020数据，预测2021-2060数据一、Logistic预测人口%%logistic预测2021-2060年结果clear;clc;X=[7869.34, 8022.99, 8119.81, 8192.44, 8281.09, 8315.11, 8381.47, 8423.50, 8446.19, 8469.09, 8477.26];n=length(X)-1;fort=1:nZ(t)=(X(t+1)-X(t))/X(t+1);endX1=[ones(n,1)X(1:n)'];Y=Z';[B,Bint,r,rint,stats]=regress(Y,X1);%最小二乘（OLS
网上大多分析LLM参数的文章都比较粗粒度，对于LLM的精确部署不太友好，在这里记录一下分析LLM参数的过程。首先看QKV。先上transformer原文也就是说，当h（heads）=1时，在默认情况下，WiQW_i^QWiQ、WiKW_i^KWiK、WiVW_i^VWiV都是2维方阵，方阵维度是dmodel×dmodeld_{model}\timesd_{model}dmodel×dmodel.结合llama源码(https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py)classModelArgs:dim:
我有一个仅供登录用户使用的MediaWiki安装，速度非常慢(每个请求大约持续2.5秒)我经历了我发现的所有缓存和优化步骤。我使用默认配置的APC，因为我没有发现任何改进，所以我运行了mediawiki分析，但我没有完全理解输出。forceprofile的输出如下所示。100.00%2.4757741--total90.51%2.2407091-Setup.php89.56%2.2171991-Setup.php-session88.85%2.199760163-LoadBalancer::getConnection88.64%2.194557163-LoadBalancer::ope
常用的倾斜摄影三维模型3DTILES格式优缺点分析 三维模型3DTILES格式是一种用于描述三维模型和场景数据的标准格式，具有以下优点和缺点：优点：1、多平台支持：3DTILES格式基于WebGL和JavaScript技术，可以在多个平台上运行，包括PC、移动设备、云服务器等。这为三维数据可视化和呈现提供了更广泛的应用空间。2、数据压缩和流式加载：3DTILES格式支持多种数据压缩算法和方法，能够有效减小数据文件大小。同时，采用流式加载技术，可以实现高效的数据传输和渲染，提高用户体验和效率。3、动态加载和LOD控制：3DTILES格式支持动态加载和LOD（层次细节）技术，能够根据用户视角和距离
