计算机体系结构是理解计算机系统运作基础的关键概念,它定义了程序员所看到的计算机属性,包括概念结构和功能特性。冯诺依曼结构是现代计算机的基础,它规定了存储式计算机的特点,即数据和指令存储在同一内存中,通过中央处理器执行指令来完成计算任务。计算机体系结构的设计不仅仅是硬件层面的,还包括了软件兼容性和指令系统的设计。 计算机体系结构设计的三个方面包括:概念设计、逻辑设计和物理设计。概念设计关注的是用户接口和总体系统行为;逻辑设计则涉及硬件和软件之间的接口,即软硬件界面;物理设计则深入到具体元件和电路层面。 冯诺依曼结构的计算机中,指令操作是有序的,按照程序计数器PC指示的顺序执行。计算机系统结构、组成和实现是密切相关的,其中计算机组成是体系结构的逻辑实现,而实现则是组成的物理实现。这意味着相同的体系结构可以有不同的组成方式,而不同的组成方式又可以有不同的实现方式。 随着软件技术的发展,存储器容量的需求逐年增长,这对体系结构提出了新的挑战。并行处理是解决这一问题的有效手段,它可以分为指令内部并行、指令间并行、线程级并行、任务级或过程级并行以及作业或程序级并行。并行性的实现可以通过时间重叠、资源重叠和资源共享来提高系统性能。 Amdahl定律指出,系统性能的提升受限于可改进部分的比例和加速比,而优化策略应遵循大概率事件优先原则,优先优化最常执行的部分以获取最大效益。此外,程序局部性原理(时间局部性和空间局部性)是指导存储器设计的重要理论,它表明程序访问的地址往往呈现一定的聚集性。 指令系统是计算机体系结构的核心组成部分,寻址方式是其中的关键。寻址技术涉及从形式地址到实际地址的转换,包括直接寻址、间接寻址等多种方式。指令集的优化和设计考虑因素包括操作数的存储、操作数个数、寻址方式、操作类型以及操作数的类型和大小。 RISC(精简指令集计算机)和CISC(复杂指令集计算机)是两种主要的指令集架构。RISC追求简洁高效,而CISC则倾向于在硬件中实现更多复杂功能。现代指令系统通常会结合两者优点,根据目标程序、高级语言和编译程序、操作系统的优化需求进行设计。例如,增加对高级语言的支持,优化中断处理和进程管理,以及利用流水技术和多级缓存来提高性能。 在数据表示方面,整数、浮点数、字符和字符串通常采用二进制补码表示,浮点数遵循IEEE 754标准。这些基本的数据类型和表示方法构成了计算机处理信息的基础。 总结来说,计算机体系结构思维导图涵盖了从计算机的基本工作原理到高级的系统优化设计,是学习和复习计算机科学的重要工具,有助于理解和掌握计算机系统的核心概念。
2025-03-30 08:52:13 404KB 计算机体系结构 思维导图 期末复习
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jemalloc5.3.0的资料非常少,代码细节分析及流程图非常少,可参考此资料了解jemalloc5.3.0版本里一个非常重要的概念或者说模块arena。 jemalloc5.3.0的arena的选择逻辑调用链及细节的思维导图,详细分析jemalloc里的选择arena的逻辑细节及流程图 与这份资料对应的博客是 “jemalloc 5.3.0的arena概念及arena的选择逻辑分析” 链接是 https://blog.csdn.net/weixin_42766184/article/details/145622558?sharetype=blogdetail&sharerId=145622558&sharerefer=PC&sharesource=weixin_42766184&spm=1011.2480.3001.8118
2025-03-27 11:48:33 2.3MB
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《数据挖掘概念与技术》是数据科学领域的一本经典教材,它深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术。思维导图作为一种有效的学习工具,能够帮助读者更好地理解和记忆书中的核心内容。在这里,我们重点关注第一章的学习笔记,即"第一章导论"。 在数据挖掘的导论部分,通常会涵盖以下几个关键知识点: 1. 数据挖掘定义:数据挖掘是一种从大量数据中通过算法发现有价值信息的过程。它涉及到模式识别、统计分析和机器学习等多个领域,旨在将原始数据转化为可操作的知识。 2. 数据挖掘任务类型:主要分为五类:分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测。分类是根据已知特征将数据划分为预定义类别;聚类则是将相似的数据分组;关联规则用于发现项集之间的频繁模式;序列模式挖掘关注时间序列数据中的规律;异常检测则寻找数据中的离群点或不寻常模式。 3. 数据挖掘过程:通常包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署六个阶段。业务理解是理解项目目标和背景;数据理解涉及数据探索和初步分析;数据准备包括数据清洗、集成和转换;建模阶段选择合适的算法进行训练;评估通过测试集验证模型效果;最后部署模型到实际应用中。 4. 数据挖掘与知识发现:知识发现是数据挖掘的目标,旨在从数据中提取人类可以理解的、有用的且未知的信息。数据挖掘是知识发现的关键步骤,但并非全部,还包括知识表示、知识评价和知识应用等环节。 5. 数据挖掘技术:常见的数据挖掘技术包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、聚类算法如K-means和DBSCAN,以及关联规则算法如Apriori。这些技术各有优缺点,适用于不同的数据特性和问题场景。 6. 数据挖掘的应用领域:数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风控、医疗健康、网络安全、社交媒体分析等多个领域。例如,通过客户行为数据挖掘可以进行精准营销;在金融领域,数据挖掘有助于风险预测和欺诈检测。 7. 数据挖掘面临的挑战:数据的质量、规模、复杂性、实时性以及隐私保护等问题是数据挖掘实践中需要克服的挑战。例如,大数据的处理需要高效的算法和计算资源;数据复杂性可能需要多模式挖掘;实时数据挖掘要求快速响应;而数据隐私则涉及到法律法规和伦理道德。 通过对这一章的学习,读者应能建立起对数据挖掘的基本认识,理解其基本流程和任务类型,为后续章节深入学习打下坚实基础。通过使用MindMaster创建的思维导图,可以帮助读者更直观地掌握知识框架,提升学习效率。
2025-02-28 15:00:04 103KB 数据挖掘 学习笔记
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汽车设计开发思维导图 包含内容: 整车集成、开发流程、平台化开发、总体设计、总布置设计、造型设计、底盘设计、电子电器设计、车身设计、内外饰设计、热系统设计、尺寸工程、法规设计、整车试制、整车试验验证。 参考资料: 《汽车整车设计与产品开发》 吴礼军主编 ISBN: 9787111691228 可认为是此书的读书笔记。 适用人群: ① 适合想了解汽车整车开发的人员 ② 适合从事汽车某专业开发的,想要既知树木又见森林的人员 ③ 适合从事汽车某专业开发的,想要了解自己负责模块环境件/对手件的人员 ④ 适合与供应商对接,需要了解汽车事物全貌的人员 ⑤ 适合整车集成项目经理
2025-01-17 10:05:35 3.02MB 思维导图
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hcip数通思维导图笔记全集
2024-11-07 16:49:36 7.92MB hcip
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一份没有社不穿的社工导引图
2024-10-17 18:07:09 204KB 思维导图
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电子科技大学随机过程及应用往年试题-一页纸-大抄-教辅书-XMind思维导图-教辅书 随机过程及应用 习题集.张晓军,一整套资源 资源详细描述,内附: 1. 课程全套PPT 2. 教辅书 随机过程及应用 习题集.张晓军.陈良均 3. XMind全课程知识点思维导图,内含有公式、概念截图、考点等等 4. 考试大抄(一页纸) 5. 旧年试题题目 6. 赠送github下载的资料 本人超平均分10分,哥们儿超均分15分,稳得很。 一页纸资料整理超过10H 本资源能帮助你快速整理知识点,复习速过考试,放心购买!!! 如果还需要教材电子版,请购买的同学私信我,这东西网站不让打包放
2024-09-13 14:58:19 169.06MB 开发工具
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OpenScenario场景仿真结构思维导图, OpenScenario是 自动驾驶仿真软件carla推出来的场景仿真标准,可配合carla一起完成整套自动驾驶的闭环仿真过程,将场景搭建变成可编程化的方式。 可以模拟出自动驾驶真实环境中出现的各种各样的路况环境,例如:被动超车场景、跟车变道场景、换道场景等等。 该思维导图是我们两位自动驾驶仿真工程师耗时一个多月整理出来的。 倘若您具备Openscenario 场景编辑的基础,但是又觉得很多场景无法进行编辑复现,那么该思维导图将是您进行关键词查阅的极佳助手。 倘若您还没接触过Openscenario场景搭建,那么您可以用vscode打开我给您准备的follow_stop_and_run.xosc 这是跟车停止又加油前进的场景,对着这个场景内部的关键字,结合思维导图就能理解自动驾驶虚拟仿真原来是这么搭建出来的了。 倘若您还想动手实时观察场景搭建的效果,请您关注我们的另一个项目,OpenScenario场景仿真搭建。
2024-08-26 17:17:29 735KB 自动驾驶
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因为找我要的这个的人比较多,我又比较懒得一份份发了,自行下载,另外,这是我大二结课写的了,很多是根据老师讲的总结的,所以可能不是很全面,大家自行补充,见谅哈
2024-07-21 15:33:23 519KB 计算机网络
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xmind-8-update7-windows(思维导图安装包+序号) 不多说,个人整理,亲测可用。
2024-07-14 17:29:29 148.28MB xmind-8 思维导图 激活序号
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