1. 下面的指令是否有错，有错则改正 2. 简述 CPU 响应外部中断的完整过程 3. 右边是一段内存的分布图

Donahoo_-_SQL_-_Practical_Guide_for_Developers_(Elsevier,_2005)外文文献

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 1.3节 另一个视角改变至关重要。到目前为止，数 x 1 , x 2 , x 3 已知。右手边的 b 未知。我们通过将 A 与 x 相 乘来求出差分向量。现在我们设想 b 为已知然后我们找 x。 旧问题：计算线性组合 x 1 u + x 2 v + x 3 w 来求 b。 新问题：u, v, w 的哪种组合产生一个特定向量 b？ 这是逆问题——求能得出期望输出 b = Ax 的输入 x。你以前见过这个问题，它作为一个关于 x 1 , x 2 , x 3 的线性方程组。方程右手边是 b 1 , b 2 , b 3 。我现在要解方程组 Ax = b 来求 x 1 , x 2 , x 3

【天格】战队-已解出题目附件-第六届“强网杯”全国网络安全挑战赛

【天格】战队-未解出题目附件-第六届“强网杯”全国网络安全挑战赛

《A Survey of Underwater Acoustic Data Classification Methods Using Deep Learning for Shoreline Surveillance》的中文翻译版，有导航栏便于观看。原文：Domingos, Lucas CF, et al. "A survey of underwater acoustic data classification methods using deep learning for shoreline surveillance." Sensors 22.6 (2022): 2181.原文下载链接：https://www.mdpi.com/1424-8220/22/6/2181

华为结构与材料工程师笔试题目.doc

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 1.2节 第一节放弃了讲向量相乘。现在我们继续来定义 v 与 w 的“点积” 。这个乘法包含单独的积 v 1 w 1 和 v 2 w 2 ，但它并不止于此。这两个数加起来得出一个数 v · w。 以下是几何部分 (向量长度及它们夹角的余弦)。 v = (v 1 , v 2 ) 与 w = (w 1 , w 2 ) 的点积或者说内积是数 v · w： v · w = v 1 w 1 + v 2 w 2 . (1) 例 1 向量 v = (4, 2) 与 w = (−1, 2) 点积为零： [ ] [ ] 点积为 0 4 −1 · = −4 + 4 = 0。 垂直向量 2 2 在数学中，0 总是一个特别的数。对于点积，它意味着这两个向量是垂直的。它们的夹角是 90 ◦ 。当我 们在图 1.1 中画出它们时，我们见到了一个矩形（不仅仅是任一平行四边形）。垂直向量最清晰的例子 是沿 x 轴的 i = (1, 0) 与沿 y 轴向上的 j = (0, 1)。再一次地，点积为 i · j = 0 + 0

二进制翻译是实现系统迁移的主要方法，但基于通用平台的仅靠软件实现的二进制翻译性能不高。该文以龙芯2F处理器为实现平台，提出一种QEMU二进制翻译器并进行优化，其中包括编译环境的优化以及二进制翻译器本身的优化2个方面，对后者的优化主要涉及寄存器直接映射和多媒体指令的改进。实验结果表明，通过寄存器映射优化后，系统能够获得1.45的加速比，通过多媒体优化后，多媒体程序的执行能达到本地机器执行的80％的性能。

动态二进制翻译是广泛应用于虚拟机系统的一种二进制代码的翻译技术。动态二进制翻译由于拥有代码缓存、本地执行、代码块链接、动态热路径生成等优化技术的支持，有着很高的性能。CrossBit是一个多元多目标的动态二进制翻译系统，通过对CrossBit二进制翻译器的性能进行的研究，分析动态二进制翻译器性能提升中所必须解决的若干问题，并通过定量的分析总结了一些二进制翻译系统的在不同的配置和负载下系统优化手段的执行时策略。