浙江大学远程教育操作系统原理作业答案解析

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0 下载量 52 浏览量 更新于2024-07-01 收藏 910KB PDF 举报
本资源是一份浙江大学远程教育《操作系统原理》课程的离线作业参考答案文档。这份文档包含了多道单选题,涵盖了操作系统中重要的概念和理论知识,适合正在学习或复习该课程的学生参考。 1. 进程同步与临界区问题:题目讨论了两个进程P0和P1共享变量的初值和访问临界资源的类C的代码实现。在并发执行后,counter的可能值涉及到互斥操作,分析进程执行顺序对变量值的影响,理解临界区的正确同步至关重要。 2. 分页存储管理:涉及二级页表的逻辑地址结构,以及逻辑地址空间大小与页目录表项数量的关系。题目要求计算逻辑地址空间的页目录表包含的表项个数,这涉及到页大小、页号范围和页表结构的理解。 3. 动态分区算法:通过实例展示了如何在动态分区系统中根据请求分配内存,区分首次适应、最佳适应、最差适应和下次适应算法的区别,学生需理解这些算法的优缺点及适用场景。 4. 页式存储管理:涉及物理地址计算,要求学生能够将逻辑地址转换为物理地址,理解页号、页内地址和帧号之间的关系。 5. 段式存储管理:题目涉及段式存储管理中的地址表示和段的长度限制,以及逻辑地址到物理地址的转换。学生需要掌握不同地址字段的含义和段式管理下的地址计算。 6. 段表与逻辑地址映射:给出了一个段表示例,学生需理解如何根据段号、段首址和段长找到对应逻辑地址的物理地址,这是理解段式管理的关键。 以上知识点涉及操作系统内存管理、进程同步、地址转换等核心概念,对于深入理解操作系统原理和解决实际编程问题具有重要价值。通过解答这些问题,学生可以检验自己的理论知识掌握程度,并且提升在操作系统实践中的技能。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行