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FEMU：精确且可扩展的NVMe SSD仿真器（FAST18）.zip

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简介：
FEMU是一款专为研究和开发设计的高效能NVMe SSD仿真工具。它提供了高度准确的数据模型及强大的扩展能力，确保用户能够进行大规模、复杂的应用测试。 FEMU：一种准确、可缩放和可扩展的NVMe SSD仿真器（FAST18）。

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  • FEMU：精确且可扩展的NVMe SSD仿真器（FAST18）.zip
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    FEMU是一款专为研究和开发设计的高效能NVMe SSD仿真工具。它提供了高度准确的数据模型及强大的扩展能力，确保用户能够进行大规模、复杂的应用测试。 FEMU：一种准确、可缩放和可扩展的NVMe SSD仿真器（FAST18）。
     
  • 8255A扩展实验的仿真
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    本实验通过仿真软件对8255A可编程并行接口芯片进行操作和测试，包括各种工作模式下的数据传输模拟，旨在加深理解其功能与应用。 8255A扩展实验仿真是一项针对微处理器系统设计的学习实践项目，主要利用8255A可编程并行接口芯片与Protues仿真软件进行操作。作为一款广泛应用于微处理器系统的并行IO接口，8255A可以提供三个独立的8位数据端口（PA、PB、PC），具备丰富的控制功能，并且能够配置为输入或输出模式，从而实现微处理器与外部设备之间的数据交换。 在此次实验中，8255A芯片的PA口被设定为输入模式以接收外界信号；而PC口则设置成输出模式用于通过连接LED灯来展示从PA口接收到的数据。这种设计有助于直观地理解输入和输出操作，并深入掌握8255A的工作原理。汇编语言是本实验的基础编程工具，它直接对应于机器指令，对于理解和控制硬件操作非常有用。 Protues软件是一个虚拟原型设计平台，允许用户在计算机上创建并仿真电子电路而无需实际搭建硬件设备。在这个8255A扩展实验中，使用该软件来模拟包括8255A芯片及LED灯在内的各种外围设备，并实现对这些接口的操作和测试功能。通过Protues的仿真能力运行程序后，可以观察到当执行过程中8255A接口的状态变化情况，从而深入理解其工作流程与控制逻辑。 实验步骤可能包含以下内容： 1. 在Protues环境中构建电路模型，其中包括了8255A芯片、LED灯以及其他必要的组件。 2. 编写汇编语言程序，并设置好8255A的工作模式；将PA口配置为输入状态而PC口设定成输出状态。 3. 定义中断或轮询机制来读取从PA口获取的数据，然后将其发送到由LED灯控制的PC端进行显示。 4. 使用Protues仿真功能运行程序，并观察LED灯光的变化情况以验证8255A接口的功能是否正常工作。 5. 调试汇编代码确保来自PA口的输入数据能够正确地反映在通过PC口连接的LED显示器上。 通过这项实验，学习者不仅可以掌握如何配置和操作8255A芯片，还能加深对汇编语言的理解，并提升自己的动手能力和问题解决技巧。同时，在使用Protues软件的过程中也锻炼了电子电路设计与仿真的技能，为后续更复杂的微处理器系统设计打下坚实的基础。在实际的项目开发中，如键盘、显示器和打印机等外设通信时经常用到8255A这样的并行接口芯片；因此熟悉其工作方式对于嵌入式系统的设计师来说至关重要。
     
  • NVMe SSD详解图解
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    《NVMe SSD详解图解》是一本全面解析NVMe固态硬盘技术的指南，通过丰富的图表和清晰的文字，深入浅出地介绍了NVMe SSD的工作原理、性能优势及其在计算机存储领域的应用前景。 用图详细描述了NVMe SSD的协议和接口之间的关系，帮助读者理解它们的关系，避免被各种外形所混淆。看完后就能清楚地明白协议与各种接口之间的联系，不会再感到糊涂。
     
  • 三星 NVMe SSD 驱动
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    三星NVMe SSD驱动是专为使用三星固态硬盘的用户设计，确保SSD在不同操作系统中的性能优化和稳定运行，提供最新的功能更新与错误修复。 官网提供了最新原安装包及INF驱动程序。这些INF驱动可以启动并载入（前提是需要一个带有USB3.0的ISO文件才能将U盘加载）。此版本已测试适用于Thinkpad E480，并可用于安装Windows 7 x64操作系统，日期为2018年8月16日。
     
  • C++ uWebSockets：最轻量级、高效且可扩展的WebSocket服务器实现
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    简介：uWebSockets是一款专为C++设计的高性能WebSocket服务器库，以其极低的开销和卓越的可扩展性著称，是开发者构建实时通信应用的理想选择。 《C++实现uWebSockets：轻量级高效WebSocket服务器详解》 在现代网络应用中，WebSocket协议已经成为实时通信的重要工具，它提供了一种全双工、低延迟的通信方式，广泛应用于在线游戏、实时聊天、股票交易和物联网设备控制等领域。而uWebSockets是一款备受开发者喜爱的轻量级且高效的WebSocket服务器实现方案，在C++开发环境中尤其适用。 一、uWebSockets简介 由丹麦开发者Jens Mikkelsen创建的uWebSockets，最初是为了满足低延迟与高性能的需求。它的设计目标是简洁快速，并易于理解和使用。该库专注于提供WebSocket服务而不包含完整的HTTP服务器功能，因此在轻量级应用中表现出色，特别适合处理大量并发连接场景。 二、uWebSockets的核心特性 1. 高性能：利用最新的异步IO技术（如epoll和kqueue）以及libuv库，确保高效的事件驱动模型。能够支持成千上万的并发连接。 2. 轻量级：代码简洁且依赖少，便于理解和维护，并减少了内存占用与启动时间。 3. 易于使用：API设计直观简明，使得开发者可以快速将WebSocket服务集成到自己的项目中。 4. 可扩展性：允许自定义事件处理函数以适应复杂的应用逻辑需求。 三、uWebSockets的使用 在使用uWebSockets时，首先需要包含相应的头文件，并初始化服务器。接着设置监听端口，处理WebSocket连接请求以及定义数据接收和发送的相关回调函数。例如： ```cpp #include uWS.h int main() { uWS::App().get(echo, [](auto *res, auto *req) { res->end(Hello, world!); }).ws(*, {}, nullptr, nullptr, [](auto *ws, char *message, size_t length, enum uWS::OpCode opCode) { ws->send(message, length, opCode); }).listen(3000, [](auto *listenSocket) { if (listenSocket) { listenSocket->resume(); } }).run(); } ``` 这个例子中，我们创建了一个监听于端口3000的WebSocket服务器。当接收到新的连接请求时，会将接收的消息原样返回给客户端。 四、特定版本的应用 在实际开发过程中使用特定版本（例如9b9fe32）可以帮助确保代码与已知稳定的库版本兼容，并避免因库更新引发的问题。 总结来说，uWebSockets是C++中实现WebSocket服务的优秀选择。它的轻量级设计、高效性能和易用性使其在实时通信应用领域大放异彩。通过深入理解其核心特性和熟练掌握使用方法，开发者可以在自己的项目中充分利用WebSocket的强大功能，并构建出高效的实时网络应用程序。
     
  • PyTorch-SSD-与扩展：复现SSD并进行改进及应用
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    本项目基于PyTorch实现SSD算法，并对其进行优化和扩展。旨在提供一个灵活、高效的平台，用于物体检测模型的研究与开发。 Pytorch-SSD及其扩展提供了一系列工具和功能，用于在基于PyTorch的深度学习框架下实现单阶段目标检测模型（Single Shot Detector, SSD）。这些扩展增强了原始SSD架构的功能，使其能够更好地适应各种计算机视觉任务的需求，并且提供了更灵活的配置选项来优化性能。
     
  • Glow-PyTorch：简洁、可扩展且易懂的Glow实现方案
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    Glow-PyTorch是一款简洁、易于理解和扩展的GLOW实现工具，基于PyTorch框架，旨在简化神经网络算子的开发与部署流程。 辉光（Glow）存储库使用CIFAR-10和SVHN数据集上的PyTorch来实现模型，并利用训练过的Glow模型重现论文中的部分结果。 要创建直方图，请参阅相关文档或代码注释。 预训练模型（在CIFAR-10上）：请先解压缩文件。注意，此预训练模型是使用affine耦合层创建的，因此不适合用于生成采样（详见Glow论文中的定性模型与定量模型的区别）。该模型达到3.39 bpd，而原始研究中获得的是3.35 bpd。 我们的预训练模型和原论文之间的主要区别在于我们使用的批处理大小为64（单个GPU），而原文使用了512（8 GPU）的设置。此代码利用了一些图层和基础结构，并且更加模块化、可扩展，运行速度更快，易于阅读，支持CIFAR-10和SVHN数据集上的训练。 新版本的数据集依赖性更少，接口也更为一致。感谢所有参与评论与调试的人士的帮助。 设置并运行代码所需的依赖项非常小：需要Python 3.6及以上版本以及PyTorch库。
     
  • EfficientDet：高效且可扩展的目标检测（中文版）.pdf
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    《EfficientDet：高效且可扩展的目标检测》是关于目标检测领域的研究论文，提出了一种高效的模型架构，适用于各种规模的任务需求。本文档为该研究的中文版本，深入探讨了EfficientDet的设计原理及其实现细节，旨在为中国读者提供一个易于理解和使用的资源。 Google的EfficientDet算法中文版论文介绍了一种新的对象检测器家族——高效Det（EfficientDet）。该系列模型结合了高效的网络结构、BiFPN以及复合尺度技术，以更少的参数量和计算量实现了更高的精度。 在COCO数据集上的性能比较显示，在相似精度的情况下，我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少了28倍，比RetinaNet少了30倍，比最近基于ResNet的NAS-FPN少了19倍。特别是在单模型和单一测试时间尺度下，高效Det-D7实现了53.7AP的最佳性能，并且仅使用了52M参数和325B FLOP，在FLOP减少13倍的情况下仍优于之前的最佳检测器。 此外，我们的EfficientDet在GPU和CPU上的运行速度也比以前的模型快4到11倍。
     
  • PCIe NVMe SSD重置流程详解
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    本文详细介绍如何对采用PCIe接口和NVMe协议的SSD进行重置操作，帮助用户解决固件错误或性能下降等问题。 NVMe复位流程的详细介绍包括PCIe中的四种复位机制。早期三种被称为传统复位（Conventional Reset）。在传统复位中，前两种又被称作基本复位（Fundamental Resets），分别是冷复位(Cold Reset)和暖复位(Warm Reset)，第三种是热复位(Hot Reset)。第四种则是功能级复位(Function Level Reset)。