Birdie Blog

Thinking will not overcome fear but action will.

强化学习求解Dial-a-Ride

利用强化学习求解启发式问题

github: https://github.com/Birdie-Go/dial-a-ride-with-Qlearning

Posted by Birdie on May 10, 2022

医药销售管理系统

数据库课程设计

《数据库系统》课程设计报告 题目：医药销售管理系统 github: https://github.com/Birdie-Go/Pharmaceutical-sale...

Posted by Birdie on May 10, 2022

议程管理系统Agenda

在编译原理课上熟悉软件工程

编译原理预备实验 议程管理系统 Agenda 我也不知道和编译原理有什么关系 1 开发环境与开发工具 1.1 操作系统 Windows 11 1.2 编程语言 java语言，JDK版本1.7.2 1.3 开发工具 Visual Studio Code + cmd 2 需求分析 2.1 功能需求 本实验要求完成的议程管理系统至少应实现如下功能。 2.1.1 用...

Posted by Birdie on May 9, 2022

基于表达式的计算器EXPREVAL

在编译原理课上熟悉软件工程

编译原理实验 基于表达式的计算器 EXPREVAL *实验描述、计算器规格说明、实验软装置见 Lab04-ExprEval.pdf 1 实验环境 1.1 编程语言 java语言，JDK版本1.7.2 1.2 开发工具 IDE：Visual Studio Code 最终结果独立于IDE，可以直接运行在JDK上。 1.3 操作系统 Windows 11 2 实验内容 2....

Posted by Birdie on May 9, 2022

后缀表达式Postfix

在编译原理课上熟悉软件工程

编译原理实验 后缀表达式 Postfix 1 开发环境与开发工具 1.1 操作系统 Windows 11 1.2 编程语言 java语言，JDK版本1.7.2 1.3 开发工具 Visual Studio Code + cmd 2 实验内容 2.1 修改前实验结果 ​ 执行源代码，观察实验结果： testcase-001 testcase-002 tes...

Posted by Birdie on May 9, 2022

个人所得税PersonalTax

在编译原理课上熟悉软件工程

编译原理预备实验 计算个人所得税 PersonalTax 事实上我觉得我写的并不像软件工程 1 开发环境与开发工具 操作系统：Windows 11 java：java 17.0.2 回归测试语言：g++ (Built by MinGW-W64 project) 8.1.0 2 需求分析 设计一个基于命令行界面的计算个人所得税（工资、薪金所得）应用程序，根据用户输...

Posted by Birdie on May 9, 2022

调度与section与稀疏矩阵乘法

并行与分布式系统

调度方式 Consider a simple loop that calls a function dummy containing a programmable delay （sleep）. All invocations of the function are independent of the others. Partition this loop across...

Posted by Birdie on May 2, 2022

并行矩阵乘法

并行与分布式系统

矩阵乘法 ​ 分别采用不同的算法（非分布式算法）例如一般算法、分治算法和Strassen算法等计算计算矩阵两个300x300的矩阵乘积，并通过Perf工具分别观察cache miss、CPI、mem_load等性能指标，找出特征或者规律。 解决方法 步骤0 安装Perf工具： sudo apt install linux-oem-5.6-tools-common sudo apt...

Posted by Birdie on May 2, 2022

LLVM

并行与分布式系统

问题描述 ​ 利用LLVM （C、C++）或者Soot （Java）等工具检测多线程程序中潜在的数据竞争，并对比加上锁以后检测结果的变化，分析及给出案例程序并提交分析报告。 基本思路： 编写具有数据竞争的多线程程序（C或者Java）； 利用LLVM或者Soot将C或者Java程序编译成字节码； 利用LLVM或者soot提供的数据竞争检测工具检测...

Posted by Birdie on May 2, 2022

高斯高通滤波

数字图像入门小实验之二

Abstract ​ 讨论了高斯高通滤波器的原理，并实现了高斯高通滤波器：能够指定生成的二维函数的大小$M\times N$和高斯函数中心的二维位置。从原始图像中减去原图像以获得锐化图像，分析其与高斯高通结果的不同。调整高斯低通滤波器的方差，直到通过图像减法获得的结果与高高斯高通的滤波结果相似，并分析原因。 Technical discussion ​ 截止频率处在距频率矩形中心为...

Posted by Birdie on May 2, 2022

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