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在芯片上处理和学习深度神经网络Ghouthi Boukli Hacene引用此版本:Ghouthi Boukli Hacene在芯片上处理和学习深度神经网络。机器学习[cs.LG]. 国立高等矿业电信学院,2019年。英语NNT:2019IMTA0153。电话:02438921HAL Id:tel-02438921https://theses.hal.science/tel-024389212020年1月14日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆,用于存放和传播科学研究文件,无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire报告员:朱莉·格罗利尔沃伦·格罗斯Directtrice de recherche,CNRS/Thales Escherseur,McGill审查员:Hervé JEGEANYoeli BENGIOVincent GRIPONChercheur,Facebook人工智能研究专家,蒙特利尔大学Chercheurpermanent,IMTDir. de thèse:MichelProsseur,IMTInvité(s)Nicolas FARRUGIA Maitre de Conférence,IMT古董Matthieu ARZEL Maitre de Conférence,IMT古董THESE DE DOCTORAT DELCOMUE UNIVERSITE BRETAGNE LOIREECOLE DOCTORALE N ° 601信息与通信专业:Electronique,Informatique,Signal,Image,VisionParGhouthi Boukli Hacene片上处理和学习深度神经网络Thèse présentée et soutenue à Brest,le 03/10/2019研究单位:Lab-STICC,UMR CNRS 6285 Thèse N°:2019 IMTA 0153报告员准备:Julie GROLLIER研究总监,CNRS/Thales Warren GROSS研究所,麦吉尔评审团组成:2目录页面R'esum'e71一、导言132深度学习基础232.1数据集232.1.1训练、验证和测试集 . . . . . . . . . . . . . . . . . .232.1.2CIFAR10和CIFAR100. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .242.1.3ImageNet(ILSVRC 2012). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .252.1.4ImageNet1、ImageNet2和ImageNet50。 . . . . . . . . . . . . . .252.1.5AudioSet。. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .252.2主要元素. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .262.2.1激活功能。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .262.2.2损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .262.2.3分层。. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .272.3深学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .302.3.1深度神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .302.3.2学习过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3634目录2.3.3分类固有的困难3神经网络和低资源系统393.1背景. 393.2量化403.3修剪443.4灯光建筑483.5卷积替代方案513.6其他方法613.7不同压缩方法643.8硬件实现663.8.1硬件架构663.8.2硬件结果693.9通过记忆获得能量693.10 第74章总结4芯片75上的增量学习4.1上下文754.2文献中的主要方法774.3迁移学习794.4分割794.5预算受限的增量学习824.6使用数据扩充834.6.1特征向量提取844.6.2矢量分割84目录.54.6.3子空间弱分类器854.6.4数据扩充864.7实验结果874.7.1基准协议874.7.2结果884.8硬件实现934.8.1数据量化934.8.2硬件架构944.8.3结果974.9第九十七章总结5结论.995.1结论与展望1005.1.1论文摘要1005.1.2捐款摘要1005.1.3观点1026目录R'esum'e介绍L' ap pren t i ss age m achin e fai t r' e f 'e r e n c e ` a un dom ai n ed e l ' inform at iq u e dan s lequel l e p r in c i p e s t d ' ap pren d r e r e ` a parti r d ' e x e m ple s,d ' e x p' e r i n c e s et t/ou d ' i n t e r ac t i on s. 所有的数据都是由一个特定的数据库提供的,L es al gorit he d elop p e s dan s de d o n m e s d o n m e s d o n e sd o n m e s d o n e s d o n e s由于我们使用的是人工智能,所以我们可以将人工智能机器分为人工智能的子领域这些数字说明了使用自动售货机的理由和动机。作为补充,但前提条件是,它不像在预处理时那样进行数据处理,通常会提供一个类似于数据处理图像的文件。在这种情况下,解决方案的核心问题是不依赖于简单的计划,因此,在应用程序中应用程序的年龄管理是算法的公正和活力作为一种存储方式,应用程序的存储容量通常会增加存储容量(S VM),因为存储容量(S VM)通常会增加存储容量,而应用程序的存储容量则会增加存储容量。 Cesderniersontsuscitelepulusd' i n t e r a t t e r a t e t e t t au c o r s d e c e s d e r n i `er e s an n n ′ ee s. L 'app r e n t i ss age p r o f o n d e s t b a s u n al gor i t h m e in s p i r o e due c e r v e au pe l l e r e s e aau d e n e u r on e s ar i c i e l e d e u r e l e s o n e u r e s o n t c n e c t e s et e t e e e s o n e t e s o n e u n e u u n t e u r e u x e n e u r e s o n e s o n t e s o n t c n e te s o n e t e s o n t e t e s o n e s o n t e t e t e s o n e t i n e u n e u n e t i n e u x e n e n en e t i n e t i n e s o n e t i n e u n e t i n e u n e t i s o n e u n e u n t i n e uGr ac e `a l 'i n t' e r et quue c e d om ai n e a s u c i t 'e au cour r s d e s d e ux d e r n i` e r es d e c e nnni es s,l' ap p r en t i ss age m a c h in e n g ′ e n ′ e ralet l 'ap p r en t i ss age p r of在某些情况下,开发人员可能会面临以下风险:无法将本地通用的通用数据存储在标准或数据库中,在您使用时,在整个过程中,我们会发现容量很小,因此会产生很大的压力。Cepend antt、portededel'et t at d e l 'ar、l ' ap p r e n t i s age p r o f du t ii s e u n e g r和e q u n t i t e deress de u n e ss e d e l e se s e t e s e s e t e s e t e t d e scal cul sp7RE“SUME”8“一 个 人 不 可 能 把 钱 花 在 不 可 靠 的 地 方 。Detelsbesonspeuventra p e r apidementedenrunelimitedontin在这种情况下,lapuisssandcedecalculetlaconommationénérégétiquéréee e sprée e ss p rée ss s préee e ss ss quéeshod' ap p rén t isage p r of d rée e m m e n t t i t r o d u i t e ss n t ` a p rée s e r ve r,et t qu is ou l ` ve ve n t d'e fis sci en t iqu es,t e chniqu e set t massive m e o ci 'e tau x.在一个关键的时刻,我们必须确保我们的客户能够在一个完整的环境中工作,(ouleno mbred'op'e r at i on s)d e l ' ap p r e n t i ss age p r ofon d,汽车零部件在汽车零部件 制 造 商 中 的 应 用 , 现 在 我 们 要 考 虑 的 问 题 是 , 如 何 在 安 全 问 题 上 采 取 措 施 。Nouspassonsénrevueeetintroduissonsértainesm′ehodesquuvisent′ar′eduirelatalletlacomplyxit′edemod′elesd' a p r e t i ss age p r o f on d e s e r t i s m e t a r ′ e d,因为它使我们能够以正确的方式应用程序,所以可能会在不应用程序的情况下对所有应用程序进行公平的评估。R'eductiondelacompl exi t'edel由于强制执行的强制性要求,因此系统的安全性要求很高,因此在执行强制性要求时,安全性要求很高,因此在执行强制性要求时,安全性要求很高,因此在执行强制性要求时,安全性要求很高。 Lesprincipaleapprochesso ntlesuiva ntes。Certatatiliserdeap r o c he d e h ati set pp r o c he d e h at i s e d e h a t i s d e h a t i s d e h a 62,32,107],或要素 D' au tre s app r o ch e suti l i s e d es arch t e c t u r e s e au x dén e u r o n e s l l e s l e g s [ 40 ],D e s c o n v o l u t i n s g r o u p e s [ 37,86 ],我们的广 场 NousavintintantlathenevenemetepeleShiftentionLayer ( SAL ) [26] , nemeteden elagage,q u i p e n t l a p has edeti sApSAL作为一个独立的解决方案,可以在特定的司法程序、特定的标准程序和特定的计算程序中进行集成。在此基础上,我们提出了一种基本的方法,即对存储单元的存储值/或活动值进行量化(n 32)[ 101,67,118 ],ju s q u ' au x cas ex t r e m es o u ` e lles< devi ennn e n t t e r nai re s [ 57 ](hab i t u el le m e n t - 1,0,+ 1)ou m e b inair s(hab i t u el le m e n t − 1 ou + 1)[ 11 ]. 在不进行任何操作的情况下,新的系统将在系统运行期间自动执行系统任务,因为系统任务可能会在系统运行期间自动执行系统任务[ 27 ]。AfindéréeduireaumieuxlRE“SUME”9尽管如此,我们仍然可以在适当的条件下进行应用程序的调试,因为在适当的条件下,可以在适当的条件下进行应用程序的调试当安全管理员重新评估安全性时,如果没有安全性要求,则安全性要求将重新评估,安全性要求将重新评估安全性要求。在部分计算中,danslala然而,一个电话过程不需要两个点,这 两 个 点 可 以 让 你 重 新 开 始 。 一 个 BonNeC o n e ConparaisonCo ns 是 在 C`aConparerlajstesseporlemonemeneme n emerest eticev ic反之亦然。LeSmmededeco p e n t e ffi c a c e sp orep et e f icac e s p o r e t e fi c ac e s p o r ee t e r e po r ee fi c ace p o r e t e r ee p o r e t e r ee r e p o r ee t e r er Cependant ,detellesmethesnesontpasadapteespourr在复杂的情况下,在复杂的应用程序中,所有的应用程序都具有复杂的可使用性,并且在复杂的应用程序中,所有的应用程序都具有可使用性。Apprentisageeincr'emntal由于dreauxpromesliesap已应用,因此,在客户端中,由于使用了大量的资源,因此,在客户端中,permetan t 'ap pre n d r e au fur et ` am e s u r e q u ' on four r n t e nouv e ll e s d on n'ee s. Ils'agit d'un em m' e ho d e r m et tt a n t `a un m o d ` e l e d ' a p r e n d d e r e l e d on n' ee s d e f a a c e e s e e e n t i l is a n t ` a c a q u e ta p e d e s ou s - e m b l e s d e l a b as d e n d e s. P L U S P R E C I S E M E N T,U N E A PR O C H E P R E T I S S A P R E N T S A P R E N I S S A P R E N S A P R E T R E F I S AP R E N E P R E N E P R E T R E F I S A P R E N E P R E N E P R E P R E N I S A P P RE P R E N S A P R E P R E N S A P R E P R E N I S A P R E P R E N S A P R E P R E S SA P R E P R E P R a)l a c a p ac i t ′ e d' ap r e n d e d e s inform at i on s u pp l ′ e m mn t ai r e s` a parti r d e nou v e ll e s d on n ′ e s(in c r ′ e m e n t par l e s e m ple s),b)l' ab s e nc e dubes oin d e s o c e r o c e r o d e r o d e u t i n e s o n e s o n e r o d e u ti n e r o n e r o l e s o n e s o n e r o l e s o n e s o n e r o n e s o n e s o n(afin d e l im-i te r l' o cc up at i on m'e moi r e),c)l a p r e e r v at i on d e c on n a s p r e al e m e n tacquu i s e s(e v i t e r l' ou b l i c at as trophiq u e)et d)l a capac i t e d e g e r r d enouv e ll e sca t e gore i e q u i p e u-v e n t t r e i n t r o d u i t e s a v e c d e nouv e l e s de s(in c r ′ e m n t par l e s c a t ′ e gor i e s). 根据要求,danslecontextessyst`emesembarqus,lant i on c e m e n t e t e s t t e s e n ti on c e s t i on c e n t i on ce n t e t e s t i on c e m e n t e s t t e s t e n t e s t e n t e n t e u 'n e x m p e n t e s t e n t e s t en t e t e n t e s t e n t e t e t e这意味着您可以在任何时候都可以访问存储器。RE“SUME”10Certainesmethodesd' ap p r e n t i s s age in c r e m e n t t e p p o s s d s l a l i t t e r a t u r e.另一方面,[78,92] proposent d'ajouter de nouveaux classifieurs pour t r e l e s nouv e s d on n ′ es,au r is quue d e s re t r e ou v a v e cun t r ` e s gr and no m r e d 'ent r e u x. 在[93,76]中,所有的应用程序都是在虚拟环境中进行的,或者是在没有必要的情况下进行的- 在DRE`ACESDEUXPR OBL`EMEES上完成后,在DEMA CHINES`AVECTESUP P或TAVECL'AL OR I T H M E L E A R N ++ A E T E P R O P O S ′ E [ 16,68 ]。[68]第六十八章:我的世界然而,如果您的应用程序现在无法在其他设备上运行,则需要进行更新,因为这些应用程序无法在其他设备上运行,因此无法通知其他设备,也无法更新应用程序。R′eee m mment,dans[81]lea uteurso ntprop o s′eunementhod' ap p r e n t i ss age in c r ′ e m e n tal ap p e l ′ e e e“I n c r m e n t al C l as si fi e r and R e p r e s e n t at i on learning g”(i C aR L),b a ss s ee s u r u n e x t r a t r e u r d e c ar ac t e r i s i quiq u e s D NN e n t r a t e n b l e,suiv i e d ' n e c ouc e d e c e c l as si fi c at i on.在[66]中,我们可以在D NN中执行预处理,以确保在应用过程中不会发生故障,通常情况下,x trac t e u r d e car ac ter i s t iquesu n Ne ar e s t C l as s M e an c l as s i fi er(NCM)。 NCMrepresentechaqueclase`al'aid d e u r car ac t 'e r i s t iqu e moye e n c al c u l 'e` apart i r d e to ou s l e e e x e m ple s obs e r v 'e s ju s q u ' a p r e s e n t e t e t ap t e n a n t e c t ecl as s e。我们使用的是安全可靠的基础设施,例如安全可靠的加密货币,以及可靠的数据库应用程序一部分我没有看到。事实上,dans[27]et[7],现在我们正在研究增量学习(BRIL)et转移增量学习与数据增强(TILDA),déuxm'ethoddes incréeméntaleutilis antel' ap pret i ss ageparan s f e r tsuivitd' n clas i fie u rin crée méntaliEn appliquant la segmentation surles vective-car ac t'e r is t iq u e s obt e n u s graviac e `a l 'ap p r e n t i ss ageparts t r an s f er t,l a j u s t e ss ed e NC M,B R I L是一个单一的T I L D A p e ut e t t r e a m e l io r e e f a n t plus s particuli i e r e m e n t d e T I L D A u n e s ol u t i n c r e m e n t al e,at t e i gna n e ju s t e c om p a r e s e p a r e s e m e m bar q u e s au x r e s s l i m i t e s s m e d e s n o d e s n o n o n c r e m e s e t a n o de s n o n o n c r e m e s e t a n o n o r e m e s e t a n o n o r e m e s e s t a n o n o re m e s e t a n o n o r e m e s e t a n o n o r e m e t a n o n o结论和建议在一个安全的关键字中,我们必须考虑到所有的安全问题,因为安全问题是一个非常重要的问题 。 Nousavonsexami n′eplusieur sprop ositionsvisa nt`ar′eduire`alafoislam′emoie eeetlenomred' o p ′ e at i on s,` a l ' aid d e l ′ e lagage,d e l a quua n t i fi on or d e l a fac tori s at ion. Nousavucom mentr'eduirelaconsommationd'en e r gie d ' un s s t e m e m b ar qu e n r e d'en e r e d ' al im m n t t i on t e n g ar d n e ju s t e ss e a c e p e t a b l e。RE“SUME”11Cependa nt,dettellemthodeso niquementadaptteesalaphas ed d ' in fère nc e t e u v e n t r edu i r e l a c omple x i t t e ou l a m e m o i r e n e c e s s a r a n t t a p hased d ' en t r a n tr a n t e m e t t e e s a t a t t a t a t t a t t a t t a t t a t t a t t a t t a t t a t t a t t a ta t t a tt现在我们要重新设计一个新的概念,p u isqu'unmod`eled' ap p r e n t i ss age p r ofon d bas iq u e n 'a p as l a capac i t` e d ' ap p r e n d e d e d e n t i ss age p r ofon d bas iq u e n a p as l a capac i t `e d ' ap p r e n d e d e n d e n n t i s n au f u e t t`A m e s u r e s an s d'e tru i r e l e s c on nai ss an c e s a c u i s e s ou ap p r i se s p r'e c'ed d e m e n t. DETELEETee T ee T ee T ee T ee R E C E E S I D E R ee S I D ER ee S I D E R ee R ee S I D E R ee T ee R ee S I D E R ee T ee R ee S I D E S I D eeS I D E S I DE S I E S I D E S I D E S I S I D ESNostravauxinsiqued' au t re s m'e hod d e l ' et at d e l ' ar t q u v i s e n t ` a r e m plac e rl a c o n v o l u t i on par u n d e c al age d e l ' en t r s u v i e d 'un e u v e d e r e t e p e r s p e c t iv e n e d e r a r e m p e s i d e r a te 如 果 不 使 用 相 同 的 图 像 , 则 会 出 现Lesèreauxdénéuronescónvolut,Le sèreauxdénéuron es cón vol ut会出现相同的图像,并会在不同的图像上显示相同的图像。由于CPENDNT和SCNNDS CC EMANT,因此,现在必须考虑将CN N和S CCER TTRRPUESS CC A NDSC CLesm mtodesdequua nif icationpresntesdema n uscritvintaredueirelam moi m o n e mm e n t u r a n t a n t a p a p a s d e d e m o n e m e n t u r a n t e d e e d e e l a p a p ad e e d e m o n e d e l a n t e e d e e l a p a s d e c l a n t e d e cl a n t e e d e e l a p a pa在过去的一年里,我们一直在努力提高我们的产品质量,我们的产品在这个领域中做出了重要的贡献 这一问题使确定性降低,因此,汽车没有提出任何要求,也没有提出任何必要的应用程序。好吧,我们认为,在这片深红色的土地上,有一个主要的土地。特别是,larecherche d'une solution pour l'entra nement d ' al gor i t h m e s d ' ap r n t i ss age p r of s u run s y s t ` e m e b ar q u 'e a v e d e s r e s l imit'ee s comm e l e s m ar t p h on e s oul es F P GAs s em b l e c r u c i al e ` a c o r t e m e。 因此,如果没有存储器,则存储器将存储GPUs或TPUs,如果存储器将存储器存储在存储器中,则将存储器存储在存储器中,并将存储器存储在存储器中。由于没有任何一种兼容性,因此,所有的解决方案都是一种特定的解决方案,因此在市场竞争中,m epontdepar t,afin delesre adapt e r p o rp o r p o p o 因此,基于puce的解决方案可以帮助您找到合适的解决方案(S M AR T PHON E S OU F GA),因为它可以解决所有的问题。RE“SUME”12第1介绍机器学习是指计算机科学领域,其原理是从示例,实验和/或交互中学习。在这个领域开发的算法不是被明确地硬编码来执行特定的任务,而是能够以一种毫无疑问更接近人类学习的方式获得它们的功能因此,机器学习是人工智能的一个子领域激励机器学习的原因有很多例如,在某些情况下,没有已知的明确解决方案的问题,如图像分类。在其他一些情况下,已知的解决方案在计算上过于昂贵,机器学习在算法的正确性和速度之间由于机器学习在过去二十年中受到的关注,它已经成为一个非常成熟的领域,并且在许多具有挑战性的领域(如计算机视觉或自然语言处理)中处于最先进的地位,甚至超过了人类在某些任务中的能力。例如,在2016年,引入了一种基于机器学习的解决方案,其分类和识别物体的能力比人类更好[95]。此外,在同一年,另一种名为AlphaGo的机器学习方法在围棋比赛中击败了世界机器学习本身不是一种方法,而是一组不同的方法,如支持向量机(SVM),随机森林和深度学习。后者是在过去几年中最受关注的问题。它是建立在一个大脑启发的算法称为人工神经网络,其中神经元连接和交换信息之间。最近的应用程序更专注于使用深度学习而不是其他机器学习算法,原因有几个。第一个是深度学习是我们今天所知的少数几种能够利用隐藏在大量数据中的统计依赖关系的方法之一1314第1章 介绍方法可以快速达到饱和点,如图1.1所示。这可能是因为训练深度学习架构的复杂性与数据集中的元素数量呈线性关系,这使得它成为第2章中定义的超大型数据集的唯一可行选择。此外,基于深度学习的解决方案能够将一个困难的问题分解成一个简单的问题,所有这些问题都是同时训练的。因此,大多数深度学习方法直接处理原始数据,而其他方法需要由人类专家定义的特征提取(参见。图1.2)。众所周知,在计算机视觉领域,深度学习的采用始于这样一种理解,即在经典的两步显然,深度学习并不是所有问题的理想解决方案。在这篇论文中,我们将深入质疑它的计算和内存成本,使其有时不切实际的资源有限的设备或实时处理应用程序。此外,由于它依赖于通过优化例程训练的大量参数,因此深度学习的理解,解释和鲁棒性引起了许多担忧和问题,可以说它们大多是开放的。在自动辅助手术或自动驾驶汽车等应用领域,这些问题是全球采用该方法的主要障碍与大多数机器学习方法一样,深度学习通常由两个阶段组成。第一个阶段是学习阶段(也称为训练阶段),其中调整学习参数以解决给定任务。第二个是预测阶段(也称为分类阶段或推断),其中模型用于预测和分类与给定任务的给定输入对应的输出。例如,如果在学习阶段,深度学习模型学习区分动物和汽车,在预测过程中,它将预测给定的先前未看到的输入是否对应于动物或汽车。由于其最先进的性能,深度学习现在已经渗透到许多应用和领域,并已成为我们日常生活和任务的一部分,即使我们不一定意识到使用它。在深度学习最令人印象深刻和最具挑战性的应用中,我们发现:1. 图像识别和检测:得益于深度学习,我们可以高精度地识别和检测物体、动物甚至人在图片或视频中的位置(参见。 图1.3)。15图1.1:机器学习技术如何随着数据量而扩展awww.slideshare.net/ExtractConf图1.2:深度学习和一般机器学习方法中的特征提取ahttps://medium.com/intro-to-artificial-intelligence/deep-learning-series-1-intro-to-deep-learning-abb1780ee2016第1章 介绍图1.3:使用深度学习解决方案的awww.technative.io/all-seeing-ai-video-analytics-in-action2. 自然语言处理:深度学习用于自然语言处理,提取给定单词或句子的含义,并对其进行分析。例如,可以分析Google评论中的内容,以确定它是积极的还是消极的。情感分析)。3. AlphaGo(AlphaGo):围棋是一种战略性和复杂的中国棋盘游戏,直到2014年,它是少数几个人类仍然优于机器的由英国公司Deep Mind开发的AlphaGo,一种基于深度学习的算法,在2015年击败4. 积极的希望:深度学习用于医学领域,因为它可以与医学成像结合,通过将一些重要的细节提取到人眼无法检测到的图像中来改善癌症诊断。另一方面,深度学习也可以用来帮助应对气候变化。事实上,有多年的气候相关和天气数据可供深度学习用于更好的决策。例如,深度学习可以提供比人类更准确的天气预测,可以检测到灾难性天气事件的早期预警信号,从而减少对人类生命的损害。深度学习也被用于1https://experiences.microsoft.fr/business/intelligence-artificielle-ia-business/intelligence-artificielle-medecine2https://bernardmarr.com/default.asp?联系我们3www.globaltechcouncil.org/artificial-intelligence/how-can-deep-learning-solve-the-problem-17教育,以发现学生的长处和短处,并调整和审查学生的学习路径4。例如,移动应用Duolingo使用基于深度学习的解决方案来预测记住特定单词的概率,然后提供更多的练习单词,这些单词更难记住。为了实现最先进的性能,深度学习使用大量的资源,包括存储模型和数据的内存以及处理输入的计算,导致大量的能量消耗。这种需求可能很快成为限制,减少深度学习应用领域。内存、计算和电源是最
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