原创 【系統分析與驗證學習筆記】8：無限字上ω正則LT性質的驗證
非確定Bu¨chi自動機⇌ω正則語言⇌ω正則表達式非確定Büchi自動機\rightleftharpoons \omega 正則語言 \rightleftharpoons \omega 正則表達式非確定Bu¨chi自動機⇌ω正則語
2020-07-04 16:08:37
原创 【系統分析與驗證學習筆記】4：基於TS以及Program Graph的軟硬件系統建模
在TS中“變量”一詞要以廣義的方式理解，可以表示程序變量、程序計數器、寄存器值、輸入位等。 1 順序硬件電路的建模 1.1 一個簡單的例子 1.1.1 簡要分析 下面電路有輸入xxx，寄存器rrr和輸出位yyy： 其中： λy=
2020-07-04 16:08:37
原创 【系統分析與驗證學習筆記】6：線性時序性質(Linear-time Properties)
爲方便，線性時序性質（linear-time properties）後續均簡稱LT性質。 在系統分析中，描述線性時序行爲（linear-time behavior）可以是基於動作的（action-based approach），也
2020-07-04 16:08:37
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原创 【系統分析與驗證學習筆記】3：基於Transition System的系統模型
TS是一種常用的描述系統行爲的模型，用結點表示狀態，邊表示轉移關係，和KS的主要區別是狀態轉移是需要動作支持的，不同的動作往往對應着不同的狀態轉移。 1 基本概念 1.1 狀態(State) 狀態是在某時刻系統所具有的特性和行爲。
2020-07-04 16:08:37
原创 【Avalonia學習筆記】2：用ListBox代替ItemsControl作爲圖形VM容器
使用ItemsControl作爲容器 想要在面板上顯示圖形，先把圖形的VM都創建好，希望能傳所有VM到一個列表（ObservableCollection泛型容器）裏，然後界面上就能顯示出對應的圖形。 這些圖形VM都繼承自ViewM
2020-07-04 16:08:31
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原创 【ANTLR學習筆記】4：語法導入和訪問者(Visitor)模式
這節以四則運算語句的解析爲例學習語法導入和Visitor模式。相比筆記1，這裏的語法更通用，允許加減乘除、圓括號、整數出現，並且允許賦值表達式。 1 四則運算解析 1.1 語法規則文件 從下面的文件中可以看到，整體是要匹配若干條語
2020-07-04 16:08:31
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原创 【協議工程學習筆記】1：協議模型,協議通信環境,協議提供的服務
這節學習書上2.1~2.2.2節。協議設計是協議工程所有流程中的第一步，用於產生協議文本初稿，也就是用自然語言描述所設計的協議是什麼內容。 1 協議模型 複雜的協議一般用分層的方式設計，如下圖是OSI體系結構中的n層協議模型，每個
2020-07-04 16:08:31
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原创 【WebGME學習筆記】1：配置和使用WebGME
配置WebGME環境 整體和配置使用Vue的時候很像。注意WebGME需要事先安裝和啓動本地的MongoDB服務。 安裝webgme-cli腳手架： npm install -g webgme-cli 配置自動補全，打開WSL命
2020-07-04 16:08:31
原创 【Bison學習筆記】1：生成簡易的語法分析程序,使Bsion和Flex協同工作
簡述 Bison是在Yacc上改寫並添加了大量特性後誕生的語法分析生成器，在編譯前端（詞法分析->語法分析->語義分析）中處在中間的位置，它可以用來生成特定的語法分析程序。 安裝Bison： apt-get install bis
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原创 【Avalonia學習筆記】1：數據綁定(Data Binding)的基本使用
1 簡述數據綁定 數據綁定（Data Binding）常用於將程序中的數據對象綁定到UI上，當程序中數據發生變化時讓UI上顯示的內容也跟着變化，或者當用戶在UI上操作時就將程序中的後臺數據也同步變化。Vue中也有類似的功能，只是V
2020-07-04 16:08:30
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原创 【TL學習筆記】2：多任務學習(Multi-task Learning)在圖像分類中的應用
1 MTL簡述 1.1 單任務學習 早期的機器學習方法都是單任務學習（STL）的，即認爲不同任務之間沒有關聯性，所以都是單獨訓練的。這樣因爲每個模型單獨訓練，數據量只有自己的這一部分，訓練出的模型也沒有很好的泛化性。另外因爲模型之
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原创 【Flex學習筆記】1：生成簡易的詞法分析程序
簡述 Flex是重寫Lex誕生的快速詞法分析生成器，在編譯前端（詞法分析->語法分析->語義分析）中處在最靠前的位置，它可以用來生成特定的詞法分析程序。 安裝Flex： apt-get install flex 沒有專用於Fle
2020-07-04 16:08:30
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原创 【軟件分析學習筆記】4：中間表示(Intermediate Representation)
程序源碼直接拿來給靜態分析器做靜態分析是不合適的，像編譯一樣也需要在程序的中間表示(IR)上進行分析，這樣能讓靜態分析算法比較簡潔、高效。IR也沒有絕對的標準，這節課學習的是絕大多數靜態分析器採取的IR。 1 編譯的基本流程 1.
2020-07-04 16:08:30
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原创 【PyTorch學習筆記】21：nn.RNN和nn.RNNCell的使用
這節學習PyTorch的循環神經網絡層nn.RNN，以及循環神經網絡單元nn.RNNCell的一些細節。 1 nn.RNN涉及的Tensor PyTorch中的nn.RNN的數據處理如下圖所示。每次向網絡中輸入batch個樣本，每
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原创 【TL學習筆記】1：領域自適應(Domain Adaptation)方法綜述
1 遷移學習的直觀理解 人類容易在類似的任務上利用先前的經驗，比如學過自行車就很容易學會摩托車，學會打羽毛球也能幫助學習打網球，學過小提琴也會對學習二胡有幫助。也就是把一個領域上學習的知識遷移到另一個領域上，目的也是讓計算機有舉一
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