计算机系统实验报告:Linux与Windows环境分析

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"1180300811-孙骁-lab12" 这篇实验报告主要涉及计算机系统的基础知识,特别是针对Linux和Windows操作系统进行软硬件系统的观察和分析。实验旨在提升学生的实践技能,包括使用开发工具、理解和操作不同操作系统、以及程序的生成过程。 1. 实验目的: - 掌握Linux环境下C语言工具的使用 - 学习和理解Windows和Linux系统的硬件和软件信息 - 学习在VMware上安装中文Ubuntu和设置与Windows的目录共享 - 了解并分析Windows和Linux的系统资源管理 - 通过查看程序源代码的不同方面,理解16进制编码和回车字符 - 经历C程序的编译链接过程 - 编程获取计算机系统的基本信息 - 理解计算机数据类型的本质 - 分析程序运行机制 2. 实验环境与工具: - 硬件环境未具体提及,但通常需要一台配置足够的计算机来运行VMware和Ubuntu虚拟机 - 软件环境包括VMware、Ubuntu操作系统、Windows操作系统 - 开发工具可能包括GCC编译器、文本编辑器、终端等 3. 实验内容概览: - 在VMware中安装中文Ubuntu,设置与Windows的共享目录,以熟悉虚拟化环境 - 在Windows系统中查看计算机基本信息、设备管理器、分页文件、任务管理器和硬件详细信息,了解系统资源管理 - 在Linux中进行相似的系统分析,同时关注文件系统信息和网络系统信息 - 比较16进制形式下的HELLO.C程序,理解不同操作系统下的编码差异 - 阶段性提交程序生成过程中产生的中间文件,了解编译链接过程 - 编写源程序文件以获取计算机系统的基本信息和探究数据类型本质 - 分析SUM和FLOAT程序,深入理解计算过程 4. 实验总结与反馈: - 学生需总结实验中的学习成果,反思自己的理解与进步 - 提出对实验内容的改进建议,可能包括增加新的实验项目或改进现有实验流程 该实验报告详细记录了实验步骤和目标,有助于巩固理论知识,提高实际操作能力,是计算机科学与技术专业学生必备的技能训练。
2024-09-05 上传
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