Representation Learning for Scale-free Networks: スケールフリーネットワークに対する表現学習
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Representation Learning for Scale-free Networks: スケールフリーネットワークに対する表現学習
埼玉県こども動物自然公園【公式】🐨 @saitamazoo_tw 埼玉県こども動物自然公園(Saitama Children's Zoo)の情報を発信する公式アカウントです。基本的に個別のご質問等には対応しておりませんので、ご了承ください。 ●公式オンラインストアstore.shopping.yahoo.co.jp/sczoo/ 埼玉県こども動物自然公園【公式】🐨 @saitamazoo_tw 【グンディ】 アトラスグンディとも言われる北アフリカのサハラ砂漠周辺に生息するげっ歯類で、姿はテンジクネズミに似ていますが、ヤマアラシに近い種です。崖や岩場をよじ登るのも得意な活発な動物です。現在ヨーロッパの20園館で130頭程飼育されています。 pic.twitter.com/3dxlxQWGzq 2019-07-21 16:24:06
仮想マシンがどのように実現されているか気になったので、勉強がてら簡単なハイパーバイザを作ってみました。ソースコードはGitHubで公開しています。 方針 RaspberryPi3で動作するAArch64向けのType-1(ベアメタル)ハイパーバイザを作ることにしました。名前は"raspvisor"とします。 スクラッチから作り始める気力はなかったので、なるべく流用できるものは使っていくことにしました。そこで、RaspberryPiのOS開発教材であるRPi OSをハイパーバイザに改造していくことにしました。RPi OSはコード量が少なく読みやすい上、割り込み処理、プロセススケジューラ、ユーザプロセス、システムコール、仮想メモリといった機能が一通り実装されています。OSを改造することにしたのは、プロセス管理や仮想メモリ、割り込み処理といった部分を、ハイパーバイザの実装に流用できそうだと思った
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