探討 memory order Q :

contributed by < I-Ying-Tsai > 選擇並改進三題測驗題目 閱讀心得：《因為自動飲料機而延畢的那一年》 在《因為自動飲料機而延畢的那一年》這篇文章中，作者用親身經歷揭示了從 0 到 1 開發產品時所必須面對的現實挑戰與成長曲線。最令我印象深刻的是，理想與現實之間的落差：在腦中模擬的設計往往很完美，然而當真正動手製作、接觸市場時，才會意識到現實世界的複雜性遠超過想像。這樣的經歷，讓人明白「了解現實世界的需求」是工程與創業成功的關鍵第一步。只有親自從零開發一項解決問題的產品，才能真正掌握它的全部細節、理解它的不足，也才有可能創造出屬於團隊的專業技術價值。 在閱讀過程中，我也思考了一個問題：如果先去研究那些市場上已經存在、被廣泛使用的自動化機器，了解其從機械結構到軟體設計的邏輯，然後再根據自己的理解進行修改或整合，這樣的路徑是否能更短一些？ 課程教材與 CS:APP 閱讀心得 Chapter 2

論文研讀 這篇論文提出了一種名為 Epidemiology-informed Network (EIN) 的謠言偵測框架，旨在增強 GNN 對不同深度傳播樹的強健性。以下針對文中涉及的主要技術和數學概念做探討： 1. 方法概述 Epidemiology-informed Network (EIN) 通過結合 Epidemiological Model 來提升傳播樹的建模能力，克服了現有模型對數據質量的敏感性。 主要思路是將流行病學中的 Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) 模型或 Susceptible-Infectious (SI) 模型應用於謠言的擴散過程，將用戶的態度（支持或否定）視為一種“感染”狀態。 2. 數學模型與表示學習 Epidemiological Model：使用 eUSD 模型來描述謠言的傳播過程，這是 Unknown-Support-Denial (USD) 模型的擴展。公式如下：$$ \frac{dU}{dt} = -\alpha U e - \beta U e

contributed by <I-Ying-Tsai> 開發環境 i-ying-tsai@i-ying-tsai-G5-KF5:~/linux2025/lab0-c$ uname -a Linux i-ying-tsai-G5-KF5 6.11.0-17-generic #17~24.04.2-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Mon Jan 20 22:48:29 UTC 2 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux i-ying-tsai@i-ying-tsai-G5-KF5:~/linux2025/lab0-c$ gcc --version gcc (Ubuntu 13.3.0-6ubuntu2~24.04) 13.3.0 Copyright (C) 2023 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO

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contributed by <I-Ying-Tsai> quiz1 測驗 1 這題要求我們利用 list_insert_before 涵式來測試好品味的 linked list 結構 #include <stddef.h> typedef struct list_item { int value; struct list_item *next;

contributed by <I-Ying-Tsai> 開發環境 i-ying-tsai@i-ying-tsai-G5-KF5:~/linux2025/lab0-c$ uname -a Linux i-ying-tsai-G5-KF5 6.11.0-17-generic #17~24.04.2-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Mon Jan 20 22:48:29 UTC 2 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux i-ying-tsai@i-ying-tsai-G5-KF5:~/linux2025/lab0-c$ gcc --version gcc (Ubuntu 13.3.0-6ubuntu2~24.04) 13.3.0 Copyright (C) 2023 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO

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