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第一篇论文论文题目Improving Cluster Utilization Through Adaptive Resource Management for Deep Neural Network and CPU Jobs Colocation 论文出处IEEE Transactions on Computers ( Volume: 72, Issue: 12, December 2023) 论文方向计算机系统 论文摘要翻译尽管深度神经网络（DNN）模型主要通过 GPU 进行训练，但许多企业和研究机构会构建共享的 GPU 集群。这些集群承载 DNN 训练作业、DNN 推理作业以及 CPU 作业（传统领域作业）。DNN 训练作业依赖 GPU 进行核心计算，CPU 完成辅助计算；部分 DNN 推理作业可仅依靠 CPU 运行，而其余则需同时利用 CPU 和 GPU。我们的研究表明，分配给训练作业的 CPU 核心数对其性能存在显著影响，且 DNN 推理作业可利用 GPU 节点上的有限的 CPU 核心。为此，本文首先刻画了典型深度学习模型在训练作业和推理作业执行阶段的 CPU 核心需求特征，并 ...

2025年科技创新未来培优计划若鹏哥推荐的项目高泛化的大模型有害生成图像检测刘艾杉老师(上一届frb指导出了一等奖)，周期有点长，不一定能作为frb项目了。 基于多智能体强化学习的代码大模型 杨健老师，项目周期刚好合适，而且要的人也多，感觉可能比较好报()。 明眸智行基于大模型的盲人智能环境感知与导航系统 陆峰老师，项目周期有点难确定，移动端开发倒是和app开发有贴合的地方。 面向移动感知联邦学习的边缘协同技术tyx老师伟大，无须多言了!!!

Latex的一些疑难杂症 如何在数学公式中添加空格： a\qquad b % 两个quad空格，两个m的宽度 a\quad b % 一个quad空格，一个m的宽度 a\ b % 大空格，1/3m宽度 a;b % 中等空格，2/7m宽度 a,b % 小空格，1/6m宽度 a!b % 紧凑，缩紧1/6m的宽度 \emptyset代表空集，\cup和\cap分别代表并操作和交操作。无限 / 大范围并集：使用 \bigcup 配合上下标表示无限或序列的并集，如 $\bigcup_{i=1}^{n} A_i$。 通过使用\usepackage{graphicx}和figure环境来配置图片，在begin{figure}[x]的x中填入h!(强制图片位置)、t(图片放在页头)、b(图片放在页尾)。 搭建latex环境遇到的疑难杂症 一定要细看所选教程提供的setting.json配置，不需要的当机立断删去。 找好教程!找好教程!找好教程!

编译实验文法解读文法概述课上使用语言是SysY，C语言的一个子集。一个该语言源程序有且仅有一个名为main的主函数定义，此外有若干全局变量、常量声明和其他函数定义。支持32位有符号数int类型及其一维数组类型，const修饰符用于限定”常量”。该语言并未提供输入/输出，I/O以运行时库方式提供，可以被调用。部分库函数的参数类型会超出其支持的数据类型，如字符串。编译器需要能够处理此种情况并将参数进行正确的传递。 函数：函数体由若干声明和语句组成。 变量/常量声明：可以一次声明多个，可带初始化表达式，要求先定义再使用。 语句：包括赋值语句、表达式语句、语句块、if语句、for语句、break语句、continue语句、return语句，其中语句块可以包含若干**变量声明和语句(递归属于是了)**。 表达式：算术、关系和逻辑运算。优先级和结合性以及计算规则同C语言。 运行时库函数getint函数： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424 ...

FastAPIPython类型提示函数定义处，对于添加类型提示，使得函数内部可以辨别该变量的类型，进而为自动补全提供了便利： 12345678 def get_full_name(first_name: str, last_name: str): full_name = first_name.title() # 此处打点后就会有相应多选的弹窗``` 列表(list)、字典(dict)等类型的标注需要调用`typing`库：```pythonfrom typing import List, Dict, Setx: List[List[int]] = [[1,2], [1,5]] 此外，还可以使用Optional和Any来实现可选和任意传入的方式： 1234567891011121314151617from typing import Optional,Any, Sequence, Tuple, Callable, TypeVar# Sequence限定一定是一个序列，列表或者元组# Callable用于限定返回的是一个符合参数和返回值限制的函数# TypeVar是一 ...

vue3简介创建vue3工程基于vue-cli创建使用webpack脚手架 基于vite创建vite等价于webpack，前者构建速度更快，对ts、JSX、CSS等支持开箱即用，按需编译，不等待整个应用编译完成。通过如下命令创建的vue框架的项目文件介绍： 1npm create vue@latest 初始生成文件中：node_modules为执行npm install命令后生成的包的存放地。public里放有网页的图标favicon.ico。src里存放的是源文件，包含编写的.ts、.js和.vue等文件，env.d.ts中存放的是依赖关系，index.html是入口文件。启动前端项目：找package.json中的scripts中值为vite的键xxx，通过npm run xxx来启动。vite.config.ts为整个工程的配置文件。一个.vue文件需要写入三个标签：template(写结构，html)、script(写脚本代码，JS、TS)、style(样式，CSS)。vue3采用组合式API相较于vue2，将某个组件相关的数据、方法、计算属性等集成在同一个函数中，便于修改。 ...

一些不一定的概念 一比特不一定是8bit，已经有16bit的机器了，但是至少包含8个，定义了一个宏CHAR_BIT，规定其≥8。 字节是C中基础存储单元，每个字节都有一个编号，即地址 内存为一系列字节顺序排列一起组成的存储结构，地址是字节在内存中的编号，只有字节才有地址。 关键字const volatile int a;表示a的值不可以改变但是可以以系统未知的方式进行修改(volatile)。所有的变量名都统称为对象标识符。 typedef T Alias中Alias与T在语义上一致，且Alias在语法上是一个整体。typedef可以提高跨平台代码的可移植性。_BitInt(N)指定有符号整数类型的宽度为N,一个_BitInt(N)类型的对象，值范围:-(2^(N-1))到2^(N-1)-1，不同的N是不同的类型，占用的字节数需用sizeof获得，例如：_BitInt(17)的填充bits为：_BitInt(17)：sizeof(_BitInt(17))×CHAR_BIT - 17。对于指针类型使用typedef时，typedef T* Alias其中Alias要放在* ...

多核架构优势P = C *(V)^2* F多核可以降低功耗。通过提高频率F会导致功耗变为原来的8倍，因为提高F，V会相应增大，即P’ = C*(2V)^2* 2F. 大作业要求 每人一到两页ppt讲使用ai阅读论文的心得体会，问论文的研究问题、框架是？ 最好选2020后以后的论文 同一团队,8篇论文相关,被别人一同引用,或者国外某一实验室发表的论文 大作业调研体系结构存储技术的过去、现在和未来列举了涵盖以下领域的文章：SSD、NVM、SMR、Tape、DNA、Silica、Holographic、Computational storage 1Storage Abstractions for SSDs: The Past, Present, and Future文章提供了详细的关于SSDs接口和在性能和使用寿命方面的内部优化以使**主机(hosts)**能够充分使用其独特的性质。作者们研究了诸如TRIM、多流、开放通道、分区命名空间、灵活数据放置、键值SSD和字节可寻址SSD等关键技术。此外，文章还提供了关于如何对这些技术进行分类和进一步发展的见解。 ...

编译五大组成部分 词法分析：将程序文本拆分成字符或tokens， 跟据语言词法规则分析并识别单词，并以相应的编码方式输出(四大类单词：标识符、关键字、常量、运算符)。 语法分析:根据语言的语法规则，识别单词之间的关系，并生成语法树，并进行语法检查。 语义分析\生成中间代码：检查语义错误，如类型检查、作用域检查等，并生成中间代码(便于优化、编译程序的移植(LLVM)，常用：四元式、三元式和逆波兰式等)。 优化：减少内存使用或使程序运行的更快。 目标程序生成，生成目标程序编译程序中都需要包括符号表管理(建表和查表)和错误处理模块。 概念源程序是翻译程序的输入、目标程序是其输出；汇编程序和编译程序都是翻译程序，前者是将汇编语言转为机器码，但后者是将高级语言转换。解释程序(python)：对源程序进行解释执行程序。编译-解释程序(java)：先编译后将源程序中间形式进行解释执行。 遍(PASS)对源程序从头到尾扫描一次并做相应加工处理，生成新的源程序中间形式或目标程序，为一遍。扫描几次能够完成5个阶段就称为几遍。分为单遍和多遍编译器。是否分遍，视具体情况而定(内存大小、语 ...

文献查找google scholar(不建议)、springer、中国知网 资料搜寻CSDN、知乎、百度文库 黑科技工具篡改猴、sci-hub(用来查论文)、大木虫(谷歌镜像站) 电子书学兔兔、巧咪网、学研谷、鸠摩搜索 坑点注意主攻B、C题，模型需注意”对比验证”(例如C至少对比2种预测模型的精度，而B需要对比不同算法的优化效果)，如果只包含单一模型容易扣分。注意一定要模型检验 B题可能涉及的核心模型一般是优化类模型， 层次分析法对评价类问题进行打分。首先确定三个问题：评价目标、评价标准、可供选择选项。确定权重指标时，可先两两比较，在上一组比较基础上推断当前两组的权重。可确定一个判断矩阵：(aij)n*n 其中aij代表i指标相较于j指标的重要程度。是要通过相互比较确定各准则对目标的权重，及个方案对每一准则的权重(定量的)，将方案层对准则层权重及准则层对目标层权重综合确定最终方案层对目标层权重一致阵的性质：1.秩为1，在矩阵每个值确定的情况下，每一行都与第一行成比例，则唯一非零特征根为n(可计算得出：|A-入E| = 0)；2.矩阵任一列都为特征根n的特征向量。称有如下性质: ...