1.1.1 ALU（算数逻辑单元）是CPU的基本组成部分。掌握定点数加减法溢出检测方法。理解算术逻辑运算单元ALU的基本构成。熟悉Logisim中各种运算组件，有逻辑运算部件和算术运算部件。熟悉多路选择器的使用，通过对ALU的工作原理和逻辑功能的理解，设计16位简单ALU。 1.1.2 功能要求 ALU需要实现对应的加减、逻辑运算、移位、比较等功能并采用仿真软件设计和对软件进行调试。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 ALU是一种功能较强的组合逻辑电路，它能进行多种算术运算和逻辑运算。ALU给出运算结果的同时，还给出结果的某些特征，如溢出否，有无进位输出，结果是否为零、为负等，这些结果特征信息通常被保存在几个特定的触发器中。在执行指令的过程中，必须向ALU提供其执行何种运算的控制信号。

1.1.1 设计任务 通过cache对映射机制的工作原理和逻辑功能的理解，运用logisim仿真cache的映射机制和实现cache基本功能的控制器电路。 1.1.2 功能要求 运用SROM或存储器实现能支持cache基本功能时钟控制电路设计与调试。模拟cache直接映射。实现原数据与cache现有数据的比较及更新，实现多行的输出。采用logisim软件设计仿真和调试完成。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 cache的原理机制。由于主存的取存速度较慢，通过cache高速的取存速度提高总体的取存速度。cache的硬件组成通常为SROM，容量通常为主存的1/2的若干次方倍。存储机制,取存时，通过特定的算法，将指定的块区全部移到cache中，取存时，若主存区号与cache相同，则命中；否则，则不命中，通过算法决定是否更新cache的内容

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。

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和声2 什么是go-raptorq ？ go-raptorq实现了定义的纠错码。 它包括符合 RFC 标准的编码器和解码器。 什么是 RaptorQ？ RaptorQ 是一种无速率纠删码（也称为喷泉码），提供两个功能： 将消息冗余编码为几乎无限数量（~2**24）的符号； 以高概率从任何编码符号子集中可靠地解码原始消息，前提是接收到的符号的累积大小等于或略大于原始消息大小。 RaptorQ 可用于多种用途，包括但不限于： 通过有损和/或对抗性网络路径可靠地传输消息，无需使用确认（反馈）机制或遭受由此引起的往返延迟。 可靠的对象存储，其中冗余/容错级别（例如 RAID 阵列中的奇偶校验磁盘的数量）可以按需扩展或缩减，而无需重新编码现有磁盘上的内容。 我们正在开发和使用go-raptorq ，以实现一种近乎最优、具有对抗能力和稳定延迟的消息广播机制，用于我们高度可扩展和高性能的区块链网络。 使用go-raptorq 在 Go 应用程序中使用go-raptorq ： $ CGO_CXXFLAGS='-std=c++11' go get simple-rules/go-raptorq go-r

前几天玩游戏的时候，突发奇想，想写一个python程序实现重复操作网页然后一次性帮全族的玩家领取兑换码奖励。所以我就写了一个简短的代码可以实现这个小功能，也算是给族员的一个小小的礼物。代码有问题可以联系我，亲测有效。

FTP 是File Transfer Protocol（文件传输协议）的英文简称，而中文简称为“文传协议”。接下来通过本文给大家实例讲解Java实现FTP文件的上传和下载功能，需要的的朋友一起看看吧

对不起，之前上传的那个RSA的实现代码，在上传时传的是空文档。现在纠正过来，sorry~

该示例代码包括露天矿山高压线自动标绘、图纸坐标线自动标绘、露天坑边坡线自动标绘、点集范围圈定和土岩方体积绘制与计算。