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reference: https://github.com/VasanthVanan/computer-networking-top-down-approach-notes (this note is based on the linked note) Chapter 0: something to know 0.1 Network of Networks end systems = host = connected devices, ISPs = Internet Service Providers Access Networks: the network that physically connects an end system to the first router. Peering: direct traffic exchange between ISPs IXPs: Internet Exchange Points facilitate ISPs’ direct connections. 0.2 Throughput Instantaneous vs. Average the throughput is determined by the slowest link in a connection - the bottleneck. ...

学期知识图谱： 编译：数据的机器表示，汇编基本指令，程序的机器表示 链接：程序连接，内存布局，栈溢出攻击 启动：创建虚存空间、_start运行 运行：虚存与虚存管理、异常与异常控制流、动态内存分配 退出：进程管理（子进程exit、父进程回收） 其他：信号处理、文件IO、线程与并发 区分不同数据对象的唯一方法是我们读到这些对象的上下文 基本知识 关于硬件 PC（程序计数器）：指向当前执行的指令（执行完后更新为下一条要执行的指令）。在 x86-64 架构下称为 RIP。 寄存器：处理器内部以名字访问的快速存储单元。 整数寄存器可存储地址或整数数据。 条件码寄存器：保存最近执行的算术或逻辑指令的状态信息。 内存：以字节编码的连续存储空间。 指令集 指令集是软硬件的接口，包含：指令集组成；指令集架构（ISA）：实现软硬件解耦。 操作系统 作用：1.防止应用程序被失控的应用滥用。 2.提供简单一致的机制控制低级硬件设备。 其他 Amdahl’s 定律 假设系统运行一个应用程序所需的时间为 $T_{\text{old}}$，其中某部分占比为 $a$，其性能提升比例为 $k$。 优化后的总执行时间为：$T_{\text{new}} = T_{\text{old}} \left[ (1 - a) + \frac{a}{k} \right]$ 加速比为：$S = \frac{T_{\text{old}}}{T_{\text{new}}} = \frac{1}{(1 - a) + \frac{a}{k}}$ 编译流程 .c – 编译 → .s（汇编代码） .s – 汇编 → .o（目标文件） .o – 链接 → 可执行程序 并发与并行 并发：同时具有多个活动的系统。 并行：利用并发来提高系统运行速度。 数据单位与位模式 bit：一个二进制位。 byte：8 位。 word：16 位（1 word = 2 bytes，为早期 x86 十六位系统的遗留）。 位模式：长度为 $n$ 的位序列，可表示 $2^n$ 个数。 C 语言运算符 逻辑运算符（&&, ||）：具有短路效应，返回 0 或 1。 按位运算符（&, |, ^, ~, <<, >>）：返回运算结果的二进制数。 移位运算： 逻辑右移：高位填充 0（适用于无符号数）。 算术右移：高位填充符号位（适用于有符号数，但对于负数可能不向零取整）。 在 Java 中，>> 表示算术右移，>>> 表示逻辑右移。 ...

vjepa代码部分跑通经验 租的依然是autodl上RTX4090/24G, 服务器租赁相关见上篇 环境配置 在clone下来的主目录下运行 c c p o o i n n p d d a a i n c a s r c t e t a a i l t v l e a t . - e n v v j j e e p p a a 2 2 - - 3 3 1 1 2 2 p y t h o n = 3 . 1 2 跑通demo notebooks/vjepa2_demo.ipynb —— for mac 一开始是在mac上做的尝试，所以这里提供一下在mac上成功运行vjepa2_demo.ipynb所需的改动（把cuda相关的改掉，然后把没办法连接到的资源换个源）。以及出于对配置的考虑将giant相关的代码改成了large相关代码 ...

租借的是autodl的服务器，配置是RTX 4090 / 24G （一开始租的是5090，结果一阵配环境后发现项目指定的pytorch版本不支持，所以只好换一下） 服务器租赁教程参考：https://www.bilibili.com/video/BV16PVDzfEvk?vd_source=0e63ac2dd754b64db4ecb7f2de6ea971 需要上传的文件(可以先无卡模式开机做上传文件和配环境的工作) dino_wm.zip（我上传的包含源码和dinov2模型修改后的代码） mujoco210-linux-x86_64.tar.gz train/plan任务对应的数据集的压缩包 特殊的环境设置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 sudo apt update sudo apt install -y \ libosmesa6-dev \ libgl1-mesa-dev \ libglfw3 \ libglfw3-dev \ patchelf \ gcc \ g++ 数据集/checkpoints下载 https://osf.io/bmw48/files/osfstorage?view_only=a56a296ce3b24cceaf408383a175ce28 下载建议是一个一个zip在浏览器上下载（我尝试整包wget, curl和浏览器下载，均功亏一篑…） 下载在本机后上传到服务器，以及接下来修改路径 主流程 大部分内容和github仓库readme指示的一样，但是有一些地方有调整 创建conda环境：在dino_wm目录下conda env create -f environment.yaml, 然后conda activate dino_wm 安装Mujoco: 服务器大概是连不上的，所以要使用上传的文件，放到root/.mujoco并tar -xzvf mujoco210-linux-x86_64.tar.gz 环境变量设置：vi ~/.bashrc i编辑 esc退出编辑 :wq保存并退出 1 2 3 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/root/.mujoco/mujoco210/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/nvidia export DATASET_DIR=/path/to/data # 比如我把数据集直接扔到了数据盘，所以是"/root/autodl-tmp/dataset" 然后source ~/.bashrc 4. 训练模型指令： ...

我的博客建站记录 经过几天的学习和实践，我的个人博客终于搭建完成并上线了。在这里记录一下建站的过程和一些经验。 技术选型 选择了 Hugo 作为静态网站生成器，主要考虑： 构建速度快 主题丰富 社区活跃 最终选择了 PaperMod 主题，设计简洁，功能完善。 建站过程 主题配置 在配置 PaperMod 主题时，参考了 周鑫的个人博客 的实现方案。他的博客在以下方面给了我很多启发： 访问量统计功能的实现 页面布局调整 搜索功能配置 访问量统计 使用不蒜子服务实现访问量统计，包括： 网站总访问量显示 单篇文章阅读量统计 页脚统计信息展示 其他功能 配置了全文搜索 优化了中文字体显示 设置了代码高亮 调整了页面样式 部署 使用 GitHub Actions 实现自动化部署： 代码推送到 GitHub 仓库 自动构建 Hugo 站点 部署到 GitHub Pages 致谢 在搭建博客的过程中，周鑫的个人博客 提供了很多有价值的参考和帮助，特别是在主题配置和功能实现方面。感谢分享这些宝贵的经验。 后续计划 定期更新博客内容 继续优化网站功能 学习更多 Hugo 和前端技术 博客搭建完成，开始记录学习和技术分享。