操作系统(Operating System,简称OS,港台译作「作业系统」)是管理计算机硬件与软件资源的程序,同时也是计算机系统的核心与基石。操作系统的型态非常多样,不同机器安装的操作系统可从简单到复杂,可从手机的嵌入式系统到超级计算机的大型操作系统。

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不少学员经常抱怨自己的计算机基本功不行,大学的时候荒废了,既然如此,为啥不考虑为自己制定一个为期3~5年的重学CS目标,然后投入时间精力去实现这个目标呢?具体点,这个目标可以是这样的:重学CS(Computer Science)核心课程,夯实CS基本功,达到美国一流大学CS专业本科毕业水平。如果你的年龄还没有超过30岁,想在IT行业做得长久,想成为一名更优秀的工程师,甚至想往架构师或者技术领导层方向发展,那么波波认为这个目标是值得投入的,长期会有回报。

假设你的职业方向是偏向软件工程和系统架构方向的,那么下面是波波推荐的一个为期3年左右的重学CS细分学习计划。我把这份计划同时分享在我的公众号和github站点上,供大家参考。

注意,这份学习计划的所有参考课程,基本上都是美国一流大学最知名的CS课程,所以对学习者的要求比较高。即使有兴趣愿意投入时间精力,估计国内的工程师大致只有Top 10%的人能全部啃下来,不然的话大家都可以轻松上美国一流大学了。所以不是所有工程师都适合,请务必量力而行。如果不服,尽管放马挑战,反正除了书以外,所有资料都是免费公开的。

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Running neural network (NN) on microcontroller unites (MCU) is becoming increasingly important, but is very difficult due to the tiny SRAM size of MCU. Prior work proposes many algorithm-level techniques to reduce NN memory footprints, but all at the cost of sacrificing accuracy and generality, which disqualifies MCUs for many important use cases. We investigate a system solution for MCUs to execute NNs out of core: dynamically swapping NN data chunks between an MCU's tiny SRAM and its large, low-cost external flash. Out-of-core NNs on MCUs raise multiple concerns: execution slowdown, storage wear out, energy consumption, and data security. We present a study showing that none is a showstopper; the key benefit -- MCUs being able to run large NNs with full accuracy and generality -- triumphs the overheads. Our findings suggest that MCUs can play a much greater role in edge intelligence.

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