<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Cross_Entropy的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Cross_Entropy]]></copyright><item><title><![CDATA[离散数学相关的概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/120334993</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/120334993</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Thu, 16 Sep 2021 20:10:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录setset 集合equal 集合的相等empty set 空集合cardinality 基数trust setFunction 函数函数domain, codomain, image, preimage, range,mapsinjection, one-to-onesurjective, ontobijection,  one-to-one correspondenceinverse functioncompositiongraph of functionpartial functionCard]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《软件分析》课程笔记(一)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118556298</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118556298</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Tue, 13 Jul 2021 16:15:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[熊英飞老师《软件分析》课程笔记
视频链接：https://liveclass.org.cn/cloudCourse/#/courseDetail/8mI06L2eRqk8GcsW]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Effective C++ 阅读笔记(六)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118438782</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118438782</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Mon, 05 Jul 2021 12:54:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录32：确保public继承符合is-a关系
32：确保public继承符合is-a关系

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Effective C++ 阅读笔记(二)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118394750</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118394750</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Fri, 02 Jul 2021 15:29:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录05：了解C++默认编写、调用的函数06：如果不想使用编译器自动生成的函数、那就明确拒绝07：为多态基类声明virtual函数
05：了解C++默认编写、调用的函数


如果没声明，编译器会声明一个copy构造函数，一个copy assignment操作符，和一个析构函数；如果没有声明任何构造函数，编译器也会声明要给default构造函数。
包含reference和const成员的class，编译器会拒绝自动编写assignment操作；如果base classes将copy assignment声]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Effective C++阅读笔记(一)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118389564</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118389564</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Thu, 01 Jul 2021 19:02:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录01：C++是一个语言联邦02：尽量使用const、enum、inline替换#define03：尽可能使用constconst用法const成员函数在const 和 non-const 成员函数中避免重复04：确定对象被使用前先被初始化
01：C++是一个语言联邦
可以将C++视为四种主要的此语言：


C语言
Objedct-Oriented C++：继承，封装，堕胎，虚函数(动态绑定)
Template C++:泛型编程
STL:容器、迭代器、算法、函数对象进行规约与协调


守则依据使用C+]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Proteus: Computing Disjunctive Loop Summary via Path Dependency Analysis 通过路径依赖分析计算析取形式的循环总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118307119</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/118307119</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Wed, 30 Jun 2021 15:14:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要
对于程序分析来说，循环是非常难以处理的结构，特别是多种路径相互交错的复杂循环。
文章首先基于在循环条件中的变量的更新和循环路径的执行顺序对多路径的循环进行分类，进而来理解循环的复杂性。
之后，文章提出分析框架Proteus。该框架把循环和我们感兴趣的变量集合作为输入，然后通过分析，可以得到关于这些变量经过循环之后的变化情况的摘要。
文章主要的贡献是利用路径依赖自动机(path dependency automaton, PDA)来捕获路径之间的执行依赖。然后利用DFS遍历PDA来对所有可行的执行路径的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[命题逻辑的基本概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117911966</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117911966</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Mon, 14 Jun 2021 21:59:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录真值指派和公式真值重言蕴含、重言等值和可满足性重言式、矛盾式与或然式代入
我们把L0\mathscr{L}_0L0​所有命题变号的集合记作Pr，并且把命题编号依照下标的序p0,p1,p2,⋯p_0,p_1,p_2,\cdotsp0​,p1​,p2​,⋯称为Pr上的(或命题变号的)“字典顺序”或者“字母表”。
真值指派和公式真值
语言L0\mathscr{L}_0L0​的解释叫做 “真值指派”(truth valuation, truth assignment)。

一个真值指派(或赋值)是从Pr到{]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[真值表和真值计算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117904429</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117904429</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Mon, 14 Jun 2021 16:06:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录基本真值表基本语义的真值表刻画重言蕴含(重言后承)与重言等值论说形式的有效性重言蕴含重言等值可满足性可满足性可满足性的简单性质和重言蕴含的关系重言式、矛盾式、或然式三者之间的关系各语义之间的关系简化真值表方法
基本真值表
从语法角度讲，联结词是“公式函数”，即从公式集合到公式集合的函数。也就是说，对于每个联结词，每当给出公式作为输入，这个联结词确定了唯一的公式作为输出。
真值函数是从真值集到真值集的函数，也即从{T,F}到{T,F}的函数。
基本真值表如下：

我们可以用如下规则进行记忆：

一个否]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[命题连接词]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117636000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117636000</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Mon, 14 Jun 2021 11:35:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录联结词和符号语句联结词复合句和简单句
命题逻辑(propositional logic) 也被称为 语句逻辑(sentential logic)，是从连接词和复合语句的角度讨论逻辑蕴含，可演绎性和一致性。这意味着我们会忽略语句中的其他的元素主语、谓词和量词等。
命题和语句是有区别的，但暂时不区分，命题、语句或句子都是指的同样的东西。
论说的前提和结论都是由陈述句构成。
对于陈述句，我们给出简单的定义：

对于任何一个语句ϕ\phiϕ，如果我们问下列问题是有意义的，

ϕ\phiϕ是真的吗？
ϕ\ph]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[逻辑学引言]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117604094</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117604094</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Sat, 05 Jun 2021 21:49:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录论说论说的好坏论说形式的好坏论说的好坏由论说的形式决定演绎可演绎性、可证性和独立性可演绎性与论说一致性
逻辑学是

关于论说(argument)的
关于推理(inference, reasoning)的
关于理论或信念一致性(consistency)的

论说

总结：推理、前提、结论

日常中，人们说的句子大体可以分为两类：真句子和假句子。
直接考察一个句子ϕ\phiϕ的真假往往是很难做到的，人们往往需要比较ϕ\phiϕ某些我们不相信(χ0,⋯ ,χn)\chi_0,\cdots,\chi_n)χ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[文献阅读：通过溯因推理生成不变式 Inductive Invariant Generation via Abductive Inference]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117453906</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117453906</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Sat, 05 Jun 2021 18:58:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux下自动生成c++ UML图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117265884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/117265884</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Tue, 25 May 2021 22:19:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于一个庞大的项目，如果能搞清楚类的继承关系，并用图示的形式表示出来，那么可能会大大加快对项目的理解。
要做到这一点其实也非常简单，首先，我们需要使用两个工具Graphviz + Doxygen。
软件安装
安装Graphviz
sudo apt install graphviz 

安装Doxygen
sudo apt install doxygen

使用
进入项目文件根目录
生成配置文件
doxygen -g Doxygen.config

修改配置文件
将配置文件中的下列配置进行修改，其他配置可以按]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LLVM获取函数传入参数的具体值]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/115278566</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/115278566</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Sun, 28 Mar 2021 11:52:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[%call = call i8* @malloc(i64 12)

比如有这么一段IR，我想要得到malloc中的参数12：
void TableBuilder::extract_info(const CallInst *ins_ptr) {
    auto fn = ins_ptr-&gt;getCalledFunction();
    errs() &lt;&lt; ins_ptr-&gt;getNumOperands() &lt;&lt; "\n";
    if (fn) {
        i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu Windows双系统出现WIFI adapter not found解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114998629</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114998629</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Fri, 19 Mar 2021 09:53:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装了Ubuntu 和 Windows 双系统，本来 Ubuntu 可以正常使用 WIFI，但是有一天切换到 Windows，再换回 Ubuntu 之后提示 WIFI adapter not found。
搜了一下发现是 Windows 10 的快速启动功能会影响无线网卡，所以只要禁用 Windows 10 的快速启动功能就可以了。
win + R ，然后键入
powercfg.cpl

之后按Enter。
点击 选择电源按钮功能(Choose what the power button do) ，然后关闭]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一些比较巧妙的操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114299662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114299662</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Wed, 03 Mar 2021 09:43:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[判断一个数是不是2的整数倍
if ( !(x &amp; (x - 1)) )

假设 x 是 2 的整数倍，比如 x = 4， 则他的二进制是 1000， 减去 1， 则是 0111，二者相与，结果为0.
枚举一个二进制集合的子集
二进制集合的子集 意思是：
假设某个二进制为 1101， 那么他的子集分别是 1101， 1100， 1001， 1000， 0101， 0100， 0001
int bset; // bset 是要枚举子集的集合
for (int i = bset; i; i = (i - ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[中国传媒大学广播电视工程专业各学科课件、笔记、作业答案及实验整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114268059</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114268059</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Mon, 01 Mar 2021 17:43:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[中国传媒大学学习资料整理
关于本校的一些学习资料以及课后作业资源真的不太好找，而且很多课程对自己以后职业生涯的帮助非常少，这就会导致自己学习的时候非常痛苦(毕竟没有办法愉快的划水了)。并且恰好自己的设备空间不够了，（搞毕设之余也想划划水) 于是就想到把自己整理的笔记、课后作业、课件做一个整理，或许可以造福看到这个文字或repo的有缘人~
目前的学习资料仅仅是广播电视工程专业的。
广播电视工程
大一

概率论与数理统计
高等数学
复变函数
大学物理

大二

毛泽东思想概论
数学物理方程
信号与系统
数字电路]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[静态分析：Intermediate Representation]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114188954</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/114188954</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Sun, 28 Feb 2021 14:27:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录Intermediate Representation1. 编译器和静态分析器2. AST vs. IR3. IR: Three-Address Code(3AC)4. 3AC在静态分析中的实际应用:Soot5. Static Single Assignment(SSA)Control Flow Analysis6. Basic Blocks(BB)7. Control Flow Graphs(CFG)
Intermediate Representation
类似编译器会把 source code ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python filter可变过滤条件过滤json列表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/113703026</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/113703026</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Fri, 05 Feb 2021 21:37:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[场景是这样的，假设有一个json用来表示一个学生的信息：
{
	"name" : "name",
	"age" : "age",
	"clazz" : "class",
	"school" : "school",
}

某次查询返回来的是一个josn列表 [{},{},{}…]，而我需要对这些列表做一些过滤的操作。
类似找出所有 name=‘小明’ 的 json， 或者过找出所有 age=19 并且 class=三年级 的学生。
直接使用if枚举状态太多，有 n 个属性就要写 2n2^n2n 个条件。所以想]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[H.264编解码实验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/107604575</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/107604575</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Wed, 12 Aug 2020 19:28:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[原理
编码器输入参数文件说明
输入参数说明
编码实验要求
将自行选择或老师给的两个264文件进行解码，得到相应的YUV文件
将上述两个视频序列编码为.264文件
固定码率，以不同的GOP长度及形状编码
相同的GOP长度及形状，不同的码率
用码流分析软件检查所生成的码流中各种编码模式和运动矢量等信息
用播放器观看所生成码流的质量
生成率失真曲线

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[随机信号的参数建模法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/106767225</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/106767225</guid><author>Cross_Entropy</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 20:11:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录随机信号的参数建模法MA模型AR模型ARMA模型AR模型参数的估计AR模型参数和自相关函数的关系实例Y-W方程的解法——L-D算法L-D算法的优缺点
随机信号的参数建模法
在对语音信号进行编码时，对语言产生的物理过程进行建模，编码器根据输入信号计算模型参数，然后对模型参数进行编码。当解码器收到模型参数后，再利用数学模型重建原始数据。这种利用数学模型和参数计算的编码方式称为信源模型编码技术。可以用下图表示过程：

对于平稳随机信号，有三种常用的线性模型分别是：

AR模型（自回归模型Auto-regr]]></description><category></category></item></channel></rss>