Unix/Linux系统下Cshell、RTOS与GCC编程教程

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0 下载量 63 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 1.22MB RAR 举报
资源摘要信息:"Unix&Linux.rar_CSHELL_batch_gcc_lec-RTOS_RTlinux_societyf6x" Unix&Linux是一个包含多个电子书籍和教程的压缩包,覆盖了与Unix和Linux操作系统相关的多个关键知识点和技术。该压缩包的标题和文件列表表明它专注于Unix和Linux系统下的脚本编程、实时操作系统概念、GCC编译器使用以及C Shell的使用。以下是该资源中各个文件可能包含的知识点: 1. cshell.pdf: 该文档可能是关于C Shell的教程或指南,C Shell(csh)是Unix系统的一个命令行解释器,它提供了一些相较于传统Bourne Shell(sh)更为高级的特性。知识点可能包括: - C Shell的历史和特点 - 基本命令和语法结构 - C Shell的配置文件和环境设置 - C Shell的内置命令和脚本编程 - C Shell中的别名、函数和变量使用 - 输入输出重定向和管道的使用 - 进程控制和后台作业管理 - C Shell的安全性考量和最佳实践 2. lec-RTOS_RTlinux.pdf: 这本教材可能提供了关于实时操作系统(RTOS)的理论知识和实践操作,以及一个特别关注的实时Linux发行版RTLinux。关键知识点可能包括: - 实时操作系统的基本概念和特点 - RTLinux的架构和设计原理 - RTLinux中的任务调度和同步机制 - 实时任务的优先级管理 - 中断处理和实时性优化策略 - RTLinux与其他实时系统的比较 - RTLinux开发环境的搭建和使用 - 实时系统中的常见问题和解决方案 3. BATCH FILE PROGRAMMING.pdf: 该文档可能会覆盖批处理文件编程,特别是在Unix或类Unix系统中的应用。知识点可能包括: - 批处理脚本的基础和目的 - 脚本中使用的不同命令和工具 - 变量和参数的传递及处理 - 流程控制结构,如条件判断和循环控制 - 脚本的错误处理和调试技巧 - 批处理脚本的优化和维护 - 批处理编程在自动化任务中的应用实例 4. BASIC UNIX TUTORIAL.pdf: 这是一份关于Unix操作系统的入门教程,可能包含以下知识点: - Unix系统的起源和发展历史 - Unix的文件系统结构和文件类型 - Unix的用户和权限管理 - Unix基本命令的使用,如ls, cp, mv, rm等 - Unix的文本处理工具,如grep, sed, awk等 - Unix的管道和过滤器的概念 - Unix的进程管理工具,如ps, top, kill等 - Unix环境中的基本shell编程 5. GCC.pdf: 这份文档可能是关于GCC(GNU Compiler Collection)编译器的使用说明和教程。GCC是一个开源的编译器套装,支持众多编程语言。知识点可能包括: - GCC的安装和配置 - GCC的使用方式和编译流程 - GCC中的编译选项和优化技巧 - GCC支持的语言和编译后端 - GCC的调试工具,如gdb的集成 - GCC的版本控制和跨平台编译 - GCC的错误和警告处理 以上知识点和内容概述可以帮助学习者获得深入理解Unix和Linux环境下的脚本编程、系统管理、实时操作系统和编译器使用的知识和技能。这些资源对于任何希望提升自己在Unix/Linux系统领域能力的IT专业人士或学生都是宝贵的参考资料。

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

2023-06-06 上传