Linux Device Driver Summarization

最新推荐文章于 2025-12-04 21:50:53 发布
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#linux #module #network #types

本文介绍了三种基本的设备模块类型：字符模块、块模块及网络模块。这些模块是构成计算机系统的重要组成部分，对于理解硬件与软件如何交互至关重要。

1. Classes of devices and modules

   There are three fundamental device types, which means char module, block module, and network module.

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ACL 2019 A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization
Forlogenの解忧杂货铺
08-09 2269
本篇论文是来自瑞士洛桑联邦理工学院的《A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization》,它获得了ACL 2019 的杰出论文奖。作者主要通过建立重要性的理论模型来加深对于摘要生成任务的理解，并进一步的改进摘要系统。为了进一步的提升生成摘要的质量，作者提出了四个概念来指导摘要生成的过程： Redundancy Relevance...
【NLP】如何评价一个摘要是合适的
jhoojhooablido
10-10 3788
根据论文A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization总结 判断一个摘要的好坏，主要从一下四个维度考虑： 冗余度(redundancy)， 相关性(relevance)， informativeness， 重要性(importance) 设定符号和其表示的意义： :表示一个语义单元 : 表示从语...
文章笔记|A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization
liu951823274的博客
03-15 487
原文链接：文章笔记|A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization
2019.9.4 note
PKU_ZZY的博客
10-16 882
paper/2019.9.4 notepaper/2019.9.4 noteA Simple Theoretical Model of Importance for SummarizationLogicENN: A Neural Based Knowledge Graphs Embedding Model with Logical RulesNorm-PreservationSqueeze-and...
[ACL2018]Retrieve, Rerank and Rewrite:Soft Template Based Neural Summarization
Deep Learning and NLP Farm
04-15 1056
本文的文本摘要是抽象式文本生成的方式 这两个更，最好今天能更
精选资源
summarization
03-28
本主题围绕“summarization”展开，与Jupyter Notebook相关，我们将深入探讨文本摘要的基本概念、Jupyter Notebook在其中的应用以及如何通过它来实现文本摘要。 **一、文本摘要概述** 文本摘要是一种自动化的技术...
summarization:摘要引擎
06-26
在给定的标题“summarization:摘要引擎”中，我们可以推测这个项目是围绕开发或应用一种摘要技术进行的。描述提到它基于OpenNLP和WordNet，这为深入理解其工作原理提供了线索。 OpenNLP是Apache软件基金会提供的一...
video summarization
04-26
### 视频摘要技术概述与情感视角下的视频摘要方法 #### 一、视频摘要技术简介 随着多媒体技术和互联网技术的迅速发展，多媒体数据在过去几十年经历了爆炸性的增长。数字视频作为多媒体信息的主要载体，在生活的...
精选资源
Video_summarization
03-31
Video_summarization
如何搭建一个nlp模型_nlp365 nlp论文的第120天总结了一个重要的简单理论模型
weixin_26640581的博客
10-12 928
如何搭建一个nlp模型内置AI NLP365(INSIDE AI NLP365) Project #NLP365 (+1) is where I document my NLP learning journey every single day in 2020. Feel free to check out what I have been learning over the last 262 d...
【论文阅读】Retrieve, Rerank and Rewrite: Soft Template Based Neural Summarization
jylong的博客
12-12 1778
选择这篇文章的原因： 不仅仅利用原始文本来进行训练、预测，引入外部知识（模板机制），因为相似文本的摘要格式也应该时基本相似的，特别是针对特定领域内的自动摘要生成，领域内容相似，摘要相似，具有很大的可借鉴性。引入模板机制，可以在小样本情况下取得相对比较好的结果。 Abstract部分： 目前大多说的基于seq2seq生成摘要的模型存在不稳定性的问题。受传统的基于模板的的方法的启发，作者提出了使...
Summarization of web project
hwpokay的专栏
12-27 108
      开始一个web项目前应该注意一些什么?就自己的开发经验作一点小小的总结.       一.数据库层           (1).每个表尽量使用代理主键.           (2).表的字段命名尽量规避各种数据的关键字,不然数据库迁移时,会让你感到很头疼.           (3).在建表起初理清各种业务关系,底层一改动,牵一发而动全身,po,bo,action,jsp都要进行修改,...
Retrieve, Read, Rerank: Towards End-to-End Multi-Document Reading Comprehension
Forlogenの解忧杂货铺
12-25 6172
ACL 2019 Retrieve, Read, Rerank: Towards End-to-End Multi-Document Reading Comprehension github 本文所关注的是阅读理解中的多文档输入问题，即如何根据问题在给定的多个输入文档中找到对应答案的区域。解决此类问题的一种方法便是retriever -> reader -> reranker的pipe...
【ACL2019】文本摘要研究工作总结
zenRRan的博客
08-11 1112
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要13分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：专知【导读】ACL2019于7月27日到8月2日于意大利佛罗伦萨举行，本文整理了会议收录的若...
【PCIe 总线及设备入门学习专栏 5.4 -- Linux EP driver iommu 与 DMA】
最新发布
CodingCos的博客
12-04 80
本文介绍了IOMMU在Linux系统中的应用场景及关键概念。IOMMU主要用于PCIe设备DMA访问时的地址转换(IOVA→PA)、提供安全隔离以及支持虚拟化场景。文章对比了启用/关闭IOMMU的差异，详细说明了IOVA的使用时机，并列举了内核态地址转换的相关API，包括虚拟地址转物理地址(virt_to_phys)、用户态地址转换(get_user_pages)以及IOMMU相关转换(iommu_iova_to_phys)。特别指出CPU访问BAR时不经过IOMMU，只有PCIe设备DMA时才需要IOMM
99-在Linux上安装Anaconda
12-03 220
【代码】99-在Linux上安装Anaconda。
AlmaLinux9配置本地镜像仓库
weixin_50877409的博客
12-04 199
本文介绍了在AlmaLinux 9.7系统中配置本地yum仓库的步骤：1）创建挂载目录并挂载ISO镜像；2）备份原有repo文件并创建local.repo配置文件；3）设置本地仓库路径为/media/cdrom/AppStream；4）清除并重建yum缓存；5）最后通过成功安装telnet包验证了本地仓库配置的正确性。整个过程实现了不依赖网络使用本地ISO镜像作为软件源的目的。
Linux 进程状态与进程管理命令
qq_52537313的博客
12-04 829
在 Linux 系统中，是程序的运行实例，是操作系统资源分配和调度的基本单位。进程从创建到终止会经历多种状态，通过进程管理命令可以查看、监控和控制这些状态。本教程将结合核心命令，全方位讲解进程状态及管理方法。
Linux设备管理：从内核驱动到用户空间的完整架构解析
X
12-03 832
A[物理硬件插入/移除] --> B[内核驱动探测]B --> C{Linux统一设备模型 LDM}C --> D[在/sysfs创建对象]C --> E[发送uevent事件]D --> F[用户空间工具<br>lspci, lsusb等]E --> G[UDEV守护进程]G --> H[扫描规则库 /etc/udev/rules.d/]H --> I[匹配并执行规则]I --> J1[创建设备节点 /dev/]I --> J2[设置权限与所有权]I --> J3[执行自定义脚本]
Timeline Summarization
02-27
### 时间线摘要技术及其应用 时间线摘要是指从大量数据中提取关键事件并按时间顺序排列的技术。这项技术广泛应用于多个领域，包括但不限于社交媒体分析、新闻报道自动化以及历史数据分析。 #### 实现方法 一种常见的时间线摘要构建方式是从非结构化文本中抽取实体和关系，并通过自然语言处理(NLP)算法识别重要节点。对于特定领域的文档集合，可以训练机器学习模型来自动标注重要的时间节点[^1]。例如，在NVIDIA Jetson TX1平台上部署深度学习推理网络时，可以通过优化神经架构搜索找到最适合于实时目标识别任务的模型配置，这同样适用于时间序列预测中的特征选择过程。 另一种有效的方法是利用图数据库存储关联信息，从而更直观地展示不同事件之间的因果联系。这种方法特别适合用于复杂系统的故障诊断或是金融市场趋势追踪等场景下创建动态可视化图表[^2]。 #### 应用场景 在环境监测方面，时间线摘要可以帮助研究人员更好地理解污染物浓度随时间和空间变化规律。比如，在Spatiotemporal PM10 浓度预测竞赛中，参赛者被鼓励开发能够高效生成空气质量预报报告的应用程序，这些应用程序通常会包含基于过去观测记录制作而成的历史演变曲线作为辅助决策依据。 另外，在摄影图像处理领域也存在类似需求。RAW-to-RGB映射挑战赛旨在探索如何将原始传感器读数转换成高质量彩色图片的同时保留尽可能多的真实细节。此过程中涉及到的颜色校正参数调整也可以视为一个连续操作流程的一部分，最终形成完整的后期编辑指南供摄影师参考[^3]。 #### 工具介绍 为了支持上述功能实现，市场上已经出现了多种开源软件包和服务平台： - **Gensim**: 提供了丰富的主题建模接口，可用于挖掘隐藏语义模式； - **Neo4j**: 是一款流行的图形型NoSQL数据库管理系统，擅长表达复杂的对象间依赖关系； - **TensorFlow/Keras**: 支持快速搭建自定义DNN框架来进行高级别的时空数据分析； 以上提到的各种技术和资源共同构成了现代信息技术环境下开展时间线摘要工作的坚实基础。 ```python import gensim from neo4j import GraphDatabase import tensorflow as tf # 示例代码片段仅作说明用途 def create_timeline_summary(texts, entities): model = gensim.models.LdaModel(corpus=texts) driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost", auth=("neo4j", "password")) with driver.session() as session: for entity in entities: result = session.run( """ MATCH (e:Event {name:$entity})-[r]->(n) RETURN e.timestamp AS timestamp, type(r), n.name AS related_entity ORDER BY e.timestamp ASC; """, {"entity": entity} ) # Process results... ```
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