AUTORHYTHM: A MUSIC GAME WITH AUTOMATIC HIT-TIME GENERATION AND PERCUSSION IDENTIFICATION digraph G { node [shape = box, style=rounded] src [label="wav_file", shape = plain] sep [label="sound separation"] det [label="onset detection"] det2 [label="onset detection"] comb [label="result combination"]

執行人: csotaku0926 這份專題是 第九週測驗二 的延伸，撰寫加速矩陣運算的核心模組 矩陣運算在大型語言模型佔用大部分的運算時間。 考慮核心模組擁有較高的執行優先權、較貼近底層等優勢，可預期利用其克服矩陣運算、資料存取延遲的效能瓶頸。 我將探討可用於核心模組的加速矩陣運算手段，例如批次計算矩陣、降低處理器切換的成本 ; 另外，針對 SIMD 指令集不被支援於大多數處理器架構的核心模組，我也提出 CPU isolation 的解法 從五月到六月這段期間，嘗試做出有貢獻的東西

contributed by < csotaku0926 > 自我檢查清單 [ ] 如何測試網頁伺服器的效能，針對多核處理器場景調整 古典方法可用 ab (Apache bending tool) 這項工具進行伺服器的壓力測試 例如測量 sehttpd 伺服器 就以下指令來說

contributed by < csotaku0926 > 開發環境 $ gcc --version gcc (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0 $ lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian

contributed by < csotaku0926 > 測驗表單紀錄 由於這題我想了很久，因此特地紀錄解題過程 可見我缺乏正確地尋找資源的能力 Q: 第三週的測驗提及 Exponentially Weighted Moving Average (EWMA)，Linux 核心的 CPU 排程器 (CFS 和其後繼的 EEVDF) 程式碼 (於 kernel/sched 目錄) 採用 EWMA 做什麼用途？用美式英語簡述 [ ] EWMA

contributed by < csotaku0926 > 開發環境 $ gcc --version gcc (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0 $ lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian

contributed by <csotaku0926> 第三週 測驗一 [ ] 原理 根據 digit-by-digit calculation 原理，假設欲求平方根為 $N$ ，可將 $N^2$ 化為 2 的冪總和: $$ N^2=(a_0+a_1+...+a_n)^2,a_m=2^m (or 2^m=0), m \in {0,1,...,n} $$

Instruction no ML package :cry: code + reportinstructions on how to run code submit system's output (same format as training set) Summary main goal: sequence labelling model for informal texts using Hidden Markov Model (HMM) build two sentiment analysis systems for one different language from scratch, using our notations (?)

contributed by <csotaku0926> 程式碼 第一週測驗題 測驗一 解釋程式碼原理 先就現有的參考資料觀察 從原先作者的圖解，可以知道這段程式是在實現非遞迴的快速排序:

本文是為了記錄實作經驗以及分享給需要的人。 部分內容節錄自 如何在Windows 10系統安裝Linux雙系統 一文 ::: success 作者資訊: Hunter Cheng 於 2021/3/12 發布於學習漂流瓶 ::: 虛擬機和Docker對於想體驗Linux但本身系統是Windows的使用者來說是一大福音。