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Linux系统下C语言编译器GCC的使用

极限学习机ELM是一类Single-hidden Layer Feedforward Neural Network（SLFNs）算法，由Huang等基于 Moore-Penrose 广义逆的理论提出，主要针对SLFNs中存在的学习速率慢，迭代时间长，学习参数如学习步长、学习率需要人为提前设置等问题。与传统的神经网络学习算法相比，ELM只需要设置合适的隐层节点数，随机生成隐层所需所有参数，利用最小二乘法确定输出层权值。整个学习过程只需一步而无需多次更新隐层参数。正是因为ELM算法的快速学习能力以及较强的非线性逼近能力等特点，使得ELM在实际应用中受到了研究者们的青睐。 本代码给出了实现正则化极限学习机（RELM）、在线学习的极限学习机（OS-ELM）、带遗忘机制的在线学习极限学习机（FOS-ELM）使用python进行了实现，并基于一个简单的数据集对三种算法进行了比较，并比较了不同隐藏层节点对性能的影响。

基于杂凑技术的反置页表方法的页式内存管理的模拟实现 功能要求 (1)设计非虚拟的反置页表页式存储管理模块； (2)内存空间及其划分（界面） 内存物理空间大小可选择：256M bytes，512M bytes； 每个页框的大小可选择：1K bytes，2K bytes，4K bytes； (3)根据所选择的内存空间及其划分，显示对应的反置页表表项的项数及其所占空间的大小； (4)随机产生多个进程的（进程号，进程逻辑空间大小）二元组并显示； 注：产生的所有进程逻辑页面数之和≤内存物理空间的总页框数； 每个进程逻辑空间大小≥4页； 产生的进程（二元组）个数≥4； 进程逻辑页面数= 进程逻辑空间大小÷页框大小 (5)实现针对上述情况，显示相应反置页表的相关表项内容： 反置页表表项序号、进程号、逻辑页号、冲突标志、空闲/占用标志 (6)随机选定上述产生的一个进程，并随机产生该进程的一个逻辑地址L： L的正确性检查：L对应的逻辑页号应与该进程的逻辑空间大小相符合； 显示L的逻辑页号、页内偏移； 显示L对应的页框号； 显示L访问的实际物理地址

产品很好。真的不知道说什么号，真飞不知道政府可哦啊见

多进程同步方法演示“生产者-消费者”问题，操作系统OS的课程设计，附带报告

操作系统os进程调度，作业调度以及请求分页系统的实现，其中进程调度涉及FCFS算法，时间片轮转法以及多级反馈队列实现。作业调度涉及FCFS以及短作业优先等。有源代码以及文档解释

在VMware Workstation环境下安装苹果系统(Apple OS)是Windows操作系统中体验苹果系统的流行方式。网上VMware Workstation 10安装Apple OS X 10.9以前版本资料较多，但安装Apple OS X 10.10的教程比较少，本人参照相关资料，结合自己实践撰写了这个教程，但愿能对感性兴趣者以帮助。 相关软件已经上载到百度网盘，链接：http://pan.baidu.com/s/1nt5eLa5 密码：9sep

QT模拟OS内存分页系统

stm32f103 rtthread keil工程