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鸿蒙内核源码分析(工作模式篇) | 鸿蒙开机代码长什么样 ? | 中文注解HarmonyOS源码 | v36.02

百万汉字注解 >> 精读内核源码,中文注解分析, 深挖地基工程,大脑永久记忆,四大码仓每日同步更新< Gitee | Github | CSDN | Coding > 百篇博客分析 >> 故事说内核,问答式导读,生活式比喻,表格化说明,图形化展示,多站点每日同步更新< OSCHINA | CSDN | WeHarmony > 系列篇硬件部分说明基于ARM720T.pdf文档. 本篇说清楚CPU的工作模式 读本篇之前建议先读鸿蒙内核源码分析(总目录)其他篇. 正如一个互联网项目的后台管理系统有权限管理一样,CPU工作是否也有权限(模式)? 一个成熟的软硬件架构,肯定会有这些设计,只是大部分人不知道,也不需要知道,老百姓就干好老百姓的活就行了,有工作能吃饱饭就知足了,宫的事你管那么多干嘛,你也管不了. 应用程序就只关注应用功能,业务逻辑相关的部分就行了,底层实现对应用层屏蔽的越干净系统设计的就越优良. 但鸿蒙内核源码分析系列篇的定位就是要把整个底层解剖,全部掰开,看看宫里究竟发生了么事.从本篇开始要接触大量的汇编的代码,将鸿蒙内核的每段汇编代...

图神经网络,这到底是个什么?

摘要:图神经网络是一种基于图结构的深度学习方法。 1、什么是图神经网络 图神经网络(Graph Neu做ral Networks, GNNs)是一种基于图结构的深度学习方法,从其定义中可以看出图神经网络主要由两部分组成,即“图”和“神经网络”。这里的“图”是图论中的图数据结构,“神经网络”是我们熟悉的深度学习NN结构,如MLP,CNN,RNN等。要了解图神经网络我们需要先回顾一下“图”和“神经网络”的基本概念。 1.1图的定义 1.2典型神经网络 典型的神经网络结构有两条主线,一条主线是卷积神经网络,简称CNN,主要用于图像类数据的处理。另一条主线是循环神经网络,简称RNN,主要用于时序类数据的处理。由于神经网络结构的介绍不是本篇的重点,因此在这里不做重点介绍。只展示如下两图典型的CNN和RNN的结构: 下图展示了当前的主流神经网络结构以及适用的场景: 1.3图神经网络 根据上述对图和神经网络的回顾,我们可以看出,图神经网络就是借助神经网络的“能力”如深度特征抽取等来处理图结构的数据,因此对于图神经网络,其直观的结构应该如下图: 其中图结构的数据有许多,如社交网络图、交通路线图、人物...

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