面向最优直方图求解的监督学习模型研究

最优直方图是一类重要的直方图技术,目前用于实现最优直方图的动态规划分组算法存在时间复杂度过高的问题。因此,提出了一种基于概率稀疏自注意力的监督学习模型来学习动态规划分组算法,该监督学习模型可作为动态规划分组算法的替代方案,主要包括3个部分:1)通过Embedding层与位置编码层将输入数值序列映射为对应的向量序列;2)通过概率稀疏的自注意力层捕获输入序列之间的依赖关系;3)通过前馈神经网络层将依赖关系映射到分组“桶”边界下标信息。实验结果表明,基于概率稀疏自注意力的监督学习模型在6个数据集上的准确率超过了83.47%,且其在预测阶段的时间消耗不超过动态规划分组算法的1/3。

计算机嵌入式系统专业课程线上教学实验课的探索与研究

计算机嵌入式系统是一门侧重实践和应用的课程。文章基于2020年上半年大规模的线上教学实践中计算机嵌入式系统实验课教学,分析了线上实验课教学中教师难以直观学情、师生互动受限等主要问题,进行了关于如何优化线上实验课教学方法的探讨与研究,针对在网络空间如何上好实验课这一问题进行了阐述,并在实践中总结出计算机嵌入式系统线上实验课教学“三步法”。