① 平坦内存 : Flat Memory , 物理地址空间 是 连续的 , 没有 " 内存空洞 " ;
大纲 cp 引发的思考 分析文件 文件系统 现实的存取场景 文件系统 文件的稀疏语义 什么是稀疏文件 为什么要支持稀疏语义？ 怎么创建一个稀疏文件？ 稀疏语义接口 稀疏文件的应用 Go 语言实现 `
linux 上普通文件的大小与占用空间是两个概念，前者表示文件中数据的长度，后者表示数据占用的磁盘空间，通常后者大于前者，因为需要一些额外的空间用来记录文件的某些统计信息或附加信息、以及切分为块的数据信息 (通常不会占用太多)。文件占用空间也可以小于文件尺寸，此时文件内部就存在空洞了。
如果文件大于指定的大小，则会丢失额外的数据。如果较短，它将被扩展，扩展的稀疏部分（空洞）读取时为零字节。
空洞文件（Sparse File）是一种在磁盘上并非完全分配存储空间的文件。它包含了一些逻辑上存在但物理上并未存储的数据。
（1）文件大小与占用磁盘空间大小的区别。 文件大小（又名 apparent size）是文件自身实际大小，与占用磁盘空间大小（又名 occupied space size）有本质的区别。举个例子，创建一个1字节的文件，使用du显示的为4KB，使用ls显示为1B，示例如下：
创建对file.txt的符号链接而不是复制文件，当然使用ln命令是专门为文件创建符号链接的，cp同样是创建符号链接的好方法，注意要在另一个目录中创建符号链接，cp需要在源文件名中指定完整路径名，包括完整目录名，相对路径将不起作用。
1. 虚拟机镜像挂载及w2k8虚拟机启动自检慢问题解决办法 2. KVM虚拟化与guestfish套件 3. guestfish安装与注意事项 4. 使用guestfish查看虚拟机信息 5. 使用guestfish查看虚拟机分区及文件系统 6. 去掉磁盘空洞--KVM虚拟镜像的稀疏问题 7. 用guestfish操作虚拟机内部文件 8. guestfish修改镜像格式和大小 9. guestfish挂载、修改、运行救援方式
文件稀疏化（sparsify） 下面的方法都可以将一个文件稀疏化。 1. cp: $ cp --sparse=always file file.sparse cp缺省使用--sparse=auto，会自动探测源文件中是否有空洞，以决定目标文件是否为稀疏文件；使用--sparse=never会禁止创建稀疏文件。 2. cpio: $ find file |cpio -pdmuv --sparse /tmp 如果不加--sparse参数，稀疏文件中的空洞将被填满。 3. tar: $ tar cSf - file | (cd /tmp/tt; tar xpSf -)
深度卷积神经网络（DCNN）在各种计算机视觉应用中取得了显着的成功。当然，语义分割的任务也不例外。
乍一看，它们似乎很简单，只是一系列的项，对吧？但是深入挖掘，你会发现一些惊喜。把它们称为 JavaScript 有时令人困惑的本质的又一次致意。
由Deeplabv1提出的。 有两种实现方式： 一，卷积核填充0。 二，输入等间隔采样。 扩张率(dilation rate)，也叫空洞数(Hole Size)。 标准卷积可以看做空洞卷积rate=1（Note：rate=2表示中间空洞间隙为1）的特殊形式 中间的空洞间隙，计算感受野的时候，也属于感受野的有效范围。（单个卷积的感受野计算公式：[(rate-1)(k-1) + k] ** 2 ，其中(rate-1)(k-1) 是因为空洞而新增加的边长增量） 作用： 扩大感受野：
---前面的文章里面，仔细讲了在linux系统对文件的读写操作以及文件管理，为今天要讲的内容作了铺垫（如果您是刚接触这方面的内容，可以先看我之前写的文章，有错误的地方，还望指出来，在这里先说一声谢谢）。好了废话不多说，直接进入主题。
本文全网首发独家改进：多尺度空洞注意力（MSDA）采用多头的设计，在不同的头部使用不同的空洞率执行滑动窗口膨胀注意力（SWDA），全网独家首发，创新力度十足，适合科研
如果你完全不明白或者完全明白图片含义, 那么你不用继续往下看了. 否则, 这篇文章也许正是你需要的.
文章：SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
今天将分享Unet的改进模型SDU-Net，改进模型来自2020年的论文《UNet Using Stacked Dilated Convolutions for Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
不过这并不是长久之计，比如当我们需要创建大型数组时。这篇博文探讨了在这种情况下应该怎么做。
Linux 下有 3 种“拷贝”，分别是 ln，cp，mv，这 3 个命令貌似都能 copy 出一个新的文件出来。
空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生，本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题，帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。
一、内存管理架构 二、虚拟地址空间布局架构 三、物理内存体系架构 四、内存结构 五、内存模型 六、虚拟地址和物理地址的转换 七、内存映射原理分析 一、内存管理架构 内存管理子系统架构可以分为：用户空间、内核空间及硬件部分3个层面，具体结构如下所示：1、用户空间：应用程序使用malloc()申请内存资源/free()释放内存资源。2、内核空间：内核总是驻留在内存中，是操作系统的一部分。内核空间为内核保留，不允许应用程序读写该区域的内容或直接调用内核代码定义的函数。3、硬件：处理器包含一个内存管理单元（Memo
Linux 内核中 , 内存节点 ( Node ) 是 " 内存管理 " 的 最顶层的结构 , 下层分别是 区域 和 页 ;
选自Medium 作者：Thalles Silva 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现，并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络，近日，谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。 GitHub 地址：https://github.com/sthalles/deeplab_
临近中国的春节，Google 团队也不休假，趁着中国人每年一度大迁徙，他们在 arXiv 放出了 DeepLabv3+，在语义分割领域取得新的 state-of-the-art 水平。那今天就开始好好说说这一系列的操作，有兴趣的您，我们一起去进行深入学习讨论！ 今天先讲讲DeepLab v1的那些知识。 原文地址：Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs 收录：ICLR 2015 (In
昨天的推文《DeepLab V2》组织方式很不清晰，没有将关键结论以及空洞卷积这种方法的优点讲出来，所以重新组织了一下这篇论文的解读，希望可以带来不一样的体验。
raw格式是原始镜像，会直接当作一个块设备给虚拟机来使用，至于文件里面的空洞，则是由宿主机的文件系统来管理的，linux下的文件系统可以很好的支持空洞的特性，
确切地说，不是收到的自动告警短信或者邮件告诉我某机器上的磁盘满了，而是某同学人肉发现该机器写不了新文件才发现该问题的. 说明我司告警服务还不太稳定 :)
昨天下午，旁边的同事在学习Linux系统中的虚拟地址映射(经典书籍《程序员的自我修养-链接、装载与库》)，在看到6.4章节的时候，对于一个可执行的ELF文件中，虚拟地址的值百思不得其解！
💡💡💡本文属于原创独家改进：2023年全新注意力大派送，内涵多尺度空洞注意力、大型分离卷积、多尺度双视觉、可变形大核注意力、通道优先卷积注意力、多维协作注意、可变形自注意力、EMA，喜迎1024，创新度十足适合科研
Sigmoid函数将特征压缩到了(0,1)区间，0端对应抑制状态，而1对应激活状态，中间部分梯度较大。Sigmoid函数可以用来做二分类，但其计算量较大，并且容易出现梯度消失现象。
关于石头哥：新时代农民工，末流985逆袭保送清华，BAT 大厂码农，欢迎关注程序猿石头(ID: tangleithu)，这里经常能get意想不到的知识点
配体与蛋白质之间的生物分子识别在药物发现和开发中起着至关重要的作用。然而，通过实验来确定蛋白与配体的结合亲和力是非常耗时耗力的。目前，已经提出了许多预测结合亲和度的计算方法，其中大多数通常需要蛋白质的三维结构，而这种结构并不常用。因此，需要新的方法充分利用序列水平的特征来预测蛋白质与配体的结合亲和力，加快药物发现过程。作者开发了一种新的深度学习方法DeepDTAF，来预测蛋白质与配体的结合亲和力。DeepDTAF是结合局部和全局上下文特征构建的。更具体地说，蛋白质口袋具有一些特殊的特性，可以直接与配体结合，这种特性首次被用作预测蛋白质与配体结合亲和力的局部输入特征。此外，空洞卷积被用来捕获多尺度的长程相互作用。作者将DeepDTAF与最新的方法进行了比较，实验结果表明DeepDTAF是一个可靠的预测工具。
从 2018 年开始，就有人开始担忧算法工程师的前景，一直到如今的算法岗灰飞烟灭。
哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评。该论文利用稀疏机制、特征增强机制和Attention机制在小网络复杂度的情况下提取显著性特征进而移除复杂图像背景中噪声。
轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：
在上篇文章 《深入理解 Linux 虚拟内存管理》 中，笔者分别从进程用户态和内核态的角度详细深入地为大家介绍了 Linux 内核如何对进程虚拟内存空间进行布局以及管理的相关实现。在我们深入理解了虚拟内存之后，那么何不顺带着也探秘一下物理内存的管理呢？
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩，现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法：将成绩和名字作为键值对存到一个数组里，然后按照成绩降序排序，再按照某种方式把名字作为下标，存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子：
这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类别标签，即知道每张图里有哪些类别。
概述 文件通道总是阻塞式的，因此不能被置于非阻塞模式。现代操作系统都有复杂的缓存和预取机制，使得本地磁盘 I/O 操作延迟很少。网络文件系统一般而言延迟会多些，不过却也因该优化而受益。 面向流的 I/O 的非阻塞范例对于面向文件的操作并无多大意义，这是由文件 I/O 本质上的不同性质造成的。对于文件 I/O，最强大之处在于异步 I/O（ asynchronous I/O），它允许一个进程可以从操作系统请求一个或多个 I/O 操作而不必等待这些操作的完成。发起请求的进程之后会收到它请求的 I/O 操作已完成的
作者简介： 程磊，一线码农，在某手机公司担任系统开发工程师，日常喜欢研究内核基本原理。 1.1 内存管理的意义 1.2 原始内存管理 1.3 分段内存管理 1.4 分页内存管理 1.5 内存管理的目标 1.6 Linux内存管理体系 2.1 物理内存节点 2.2 物理内存区域 2.3 物理内存页面 2.4 物理内存模型 2.5 三级区划关系 3.1 Buddy System 3.1.1 伙伴系统的内存来源 3.1.2 伙伴系统的管理数据结构 3.1.3 伙伴系统的算法逻辑 3.1.4 伙伴系统的接口 3.1
卷积，是卷积神经网络中最重要的组件之一。不同的卷积结构有着不一样的功能，但本质上都是用于提取特征。比如，在传统图像处理中，人们通过设定不同的算子来提取诸如边缘、水平、垂直等固定的特征。而在卷积神经网络中，仅需要随机初始化一个固定卷积核大小的滤波器，并通过诸如反向传播的技术来实现卷积核参数的自动更新即可。其中，浅层的滤波器对诸如点、线、面等底层特征比较敏感，深层的滤波器则可以用于提取更加抽象的高级语义特征，以完成从低级特征到高级特征的映射。本文将从背景、原理、特性及改进四个维度分别梳理10篇影响力深远的经典卷积模块以及10篇具有代表性的卷积变体，使读者对卷积的发展脉络有一个更加清晰的认知。
神经网络的发展在机器学习领域取得了显著的突破，尤其是在计算机视觉和自然语言处理等领域。卷积神经网络作为当前主导架构之一，在自然语言处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用。尽管如此， Transformer 的发展推动了视觉识别在2020年代实现了爆炸性增长。它迅速取代了CNN，成为计算机视觉的最先进模型。
6月1号，我提交了一个linux内核中的任意递归漏洞。如果安装Ubuntu系统时选择了home目录加密的话，该漏洞即可由本地用户触发。如果想了解漏洞利用代码和短一点的漏洞报告的话，请访问https:/
在linux内核中支持3中内存模型，分别是flat memory model，Discontiguous memory model和sparse memory model。所谓memory model，其实就是从cpu的角度看，其物理内存的分布情况，在linux kernel中，使用什么的方式来管理这些物理内存。另外，需要说明的是：本文主要focus在share memory的系统，也就是说所有的CPUs共享一片物理地址空间的。
文件的open、close、read、write是最基本的文件抽象，描述了对于设备的操作。本文将结合用户态的接口以及内核态的实现剖析文件IO。
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