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原创 带有时间轴和地图下钻效果的Echarts图表实现

本项目利用echarts实现了一个带有时间轴变化,三表联动,以及带有地图下钻效果(即点击某一国家后,进入该国家页面,实现更细粒度的数据可视化)的图表,用于展现1970年-2020年间全世界恐怖袭击发生情况,利用hadoop集群和Hive进行了数据的整理和提取。

2023-08-21 16:24:47 572 1

原创 基于文本实现简单哈希散列表并计算ASL

本次实验会根据一段文本,利用按字母、按发音、以及折叠的三种方式实现三个Hash表,并且计算各自的ASL(平均搜索长度)和搜索次数。

2023-08-08 15:26:21 306

原创 可视化B树详细代码实现

本次实验将实现一棵具备完整功能且正常运行的B树,并用dot脚本语言实现B树的可视化,能够根据操作实时进行B树的结构变换。

2023-08-08 14:38:16 624

原创 利用Huffman Tree实现文本的压缩和解压缩

算法的基本思想是先根据数据项的频率构建一系列只包含一个数据项的二叉树(也可以看作是只有根节点的树),然后将频率最低的两个二叉树合并成一个新的二叉树,其权值为两者之和,然后再将这个新的二叉树插入到原来的二叉树集合中,重复这个过程,直到最后只有一个二叉树,这个二叉树就是Huffman树。在Huffman树中,字符的编码是从根节点到叶子节点的路径,每经过一个左子节点,编码就加上一个0,每经过一个右子节点,编码就加上一个1。Huffman树是一种用于数据压缩的二叉树结构,它是一种最优前缀编码树。

2023-08-01 13:47:35 143 1

原创 论文阅读笔记: Deep Residual Learning for Image Recognition

该基本模型受到VGG-19的启发,卷积层大多是3×3的过滤器(filter),并且对于相同尺寸的输出特征图谱,每层必须含有相同数量的过滤器,而如果特征图谱的尺寸减半,则过滤器的数量必须翻倍,以保持每层的时间复杂度,同时步长stride=2的卷积层进行下采样,网络末端以均值池化层结束和一个带有softmax激活的1000层的全连接层结束,共34层,这样构建出的34层网络计算量远小于VGG-19。当有更多的层时,ResNet的单个层修改信号较少,说明此前作者提出的恒等映射+残差学习的策略是科学合适的。

2023-07-27 19:51:58 343 1

原创 SimpleDB数据库 Lab4实现

lab4实现与事务Transaction有关的方法,并实现页粒度的两段锁,实现SimpleDB多事务处理的功能,至此已经简单实现了一个具备增、删、改、查能力的数据库。

2023-07-27 10:37:16 451 1

原创 SimpleDB数据库 Lab3 B+树实现

lab3实现BTreeFile以及一些基本的页面的分裂合并、插入删除的方法,与B+树这种数据结构有关。

2023-07-27 10:21:31 245 1

原创 SimpleDB数据库 Lab2实现

lab2实现数据库的一些基本操作,例如Insert和Delete等,从而能够对数据库中的数据进行更改以及分组或过滤挑选等。Lab2中的实现会在Lab1的基础上进行,并且还会对Lab1的一些方法进行完善和修改。

2023-07-25 23:53:54 238

原创 SimpleDB数据库 Lab1实现

SimpleDB的lab1实现数据库基本的存储逻辑结构。

2023-07-25 21:35:58 207

原创 A_star/ A*算法解决自动寻路问题

在许多游戏中,以及地图导航、路线规划等领域,自动寻路算法扮演着至关重要的角色。这些算法的目标是根据起点和终点之间的地形、障碍物和其他限制条件,找到一条最优或可行的路径。游戏中的NPC行动:自动寻路算法用于游戏中的非玩家角色(NPC),使其能够智能地避开障碍物、追踪目标或规避敌人;策略游戏的路径规划:在策略游戏中,自动寻路算法用于计算最佳的行军路径、资源收集路径或建筑物布局;实时导航系统:自动寻路算法用于实时导航系统,帮助用户找到最短或最优的路径,以避开交通拥堵或规避其他限制条件.地形和障碍物处理。

2023-07-25 12:45:53 1467

原创 pthread & OpenMP 优化高斯消元算法

本次实验结合Arm平台NEON指令集和X86平台的AVX指令集来对高斯消元算法进行pthread的多线程优化,并探究不同优化方法(信号量或barrier同步)、编程策略的优化幅度;此外,本次实验还将在x86平台上利用OpenMP进行高斯消元算法的多线程优化,并探究不同任务划分方案的影响。

2023-07-24 20:01:45 1332

原创 SIMD优化高斯消元算法

本次实验将用Arm平台NEON指令集和X86平台的SSE、AVX指令集来对高斯消元法进行优化,并探究不同优化方案、编程策略和对消元算法不同部分的SIMD优化带来的影响

2023-07-24 18:50:40 1191

原创 Cache架构优化和AMD μProf的简单使用

本次实验将探究Cache优化、超标量优化两种对程序的优化方法以及带来的性能提升,从实验结果中探究并行程序设计的优越之处。并行程序设计,Cache优化,超标量优化,CPU Profillingx86平台,Windows 10 64位操作系统,CPU型号AMDR7-5800h,8核16线程,主频3.2GHz,单核拥有32KB一级数据、32KB一级指令缓存、512KB二级缓存、共享16MB三级缓存;

2023-07-24 12:10:15 1035

原创 AMD 锐龙9 7950X芯片调研

对于AMD R9 7950X芯片的调研

2023-07-18 14:17:04 1947 2

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