计算机组成原理是计算机科学与技术领域的一门基础课程，它主要研究计算机系统的基本构造和工作原理。本实验讲稿是针对广东工业大学（简称“广工”）学生设计的，旨在帮助他们深入理解和掌握计算机硬件系统的各个组成部分以及它们之间的交互方式。 实验讲稿通常包括理论讲解、实验指导和实例分析等内容，旨在将理论知识与实际操作相结合，提高学生的动手能力和问题解决能力。通过计算机组成原理的实验，学生可以亲手搭建和操作虚拟或真实的硬件系统，例如CPU、内存、I/O设备等，从而对计算机的工作流程有更直观的认识。 在计算机组成原理中，我们首先会接触到的是数据表示，包括二进制、八进制、十六进制和它们之间的转换，以及浮点数的表示和运算。然后是逻辑门，如与门、或门、非门和异或门，这些是最基本的数字电路单元，所有复杂的计算都是基于这些简单的逻辑运算。 CPU（中央处理器）是计算机的核心部件，它包括控制单元和算术逻辑单元两大部分。控制单元负责解析指令、调度操作和控制数据流，而算术逻辑单元则执行基本的算术和逻辑运算。理解指令集架构（ISA）是学习CPU的关键，包括指令格式、寻址模式和指令分类（如数据传送、算术运算、逻辑运算、控制转移等）。 内存是计算机存储数据的地方，分为RAM（随机存取存储器）和ROM（只读存储器）。其中，RAM是易失性存储，断电后数据会丢失；ROM则在断电后仍能保持数据，常用于存储固件。此外，还会涉及高速缓存（Cache）的概念，它是提高CPU访问速度的重要手段。 输入/输出（I/O）设备是计算机与外界交互的桥梁，包括键盘、鼠标、显示器、硬盘等。I/O接口和中断系统在计算机组成原理中也占有重要地位，它们处理设备之间的通信和数据传输。 计算机组成原理实验通常会包含以下环节： 1. 指令系统模拟：设计并实现简单的指令集，通过模拟器进行运行和调试。 2. CPU设计：模拟构建一个简化的CPU，包括指令解码、寄存器操作和ALU计算。 3. 内存管理：模拟内存分配和地址映射。 4. I/O接口模拟：模拟数据传输过程，理解中断处理机制。 通过这些实验，学生可以更深刻地理解计算机如何执行程序、如何存储和处理数据，以及硬件和软件如何协同工作。对于计算机科学的学习者来说，熟练掌握计算机组成原理不仅有助于理解高级编程语言的工作原理，也为后续的系统级编程、嵌入式开发、硬件设计等领域打下坚实的基础。

区块链是一种分布式数据库技术，它通过加密算法构建一个去中心化的信任体系。在传统的中心化信用体系中，信息和信用记录通常由一个中心化机构如银行或政府来管理，这种体系存在着不透明、缺乏监管以及成本高的问题。举例来说，津巴布韦的货币贬值问题就是因为央行的信用破产导致的，而伯纳德•麦道夫的庞氏骗局则是因为中心化体系监管缺失而得以实施。区块链技术的出现解决了中心化信用体系存在的问题，它通过去中心化的方式，在无需信任第三方的情况下实现数据的不可篡改和安全传输。 区块链技术的关键特点包括去中心化、透明性、安全性和可追溯性。去中心化意味着没有一个中心节点可以控制整个系统，而是由网络中的每个节点共同维护。透明性意味着所有交易记录都是公开的，任何人都可以查看。安全性来源于加密算法和共识机制，确保了数据的完整性和系统的稳定运行。可追溯性则意味着每笔交易都有记录，可以追溯到源头。 以太坊是区块链技术发展的一个重要阶段，被认为是区块链2.0。它通过引入智能合约的概念，允许开发者在区块链上构建更复杂的去中心化应用，从而拓展了区块链的应用范围。以太坊的出现，推动了区块链技术在金融以外领域的应用，如供应链管理、智能合约、去中心化金融等。 尽管区块链技术具有巨大的潜力，但其应用和推广也面临诸多问题。例如，技术的复杂性使得非技术人员难以理解和使用；性能问题，如交易速度和可扩展性问题也限制了其在大规模商业应用中的推广；此外，法规的不确定性，以及对于区块链技术的认知和信任问题也是目前区块链技术应用中面临的挑战。 总结而言，区块链技术是一场技术革命，它通过去中心化的信任体系，解决了传统中心化体系中的很多问题。它的应用前景非常广泛，不仅限于数字货币，还包括智能合约、去中心化自治组织等多种形式。未来，随着技术的成熟和相关法规的完善，区块链有望在更多的领域发挥其潜力，推动社会经济的发展。

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滚动轴承是机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备的运行效率和可靠性。当轴承出现故障时，必须及时诊断并采取修复措施，以避免更大的损失。本讲稿关注的是利用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的方法。 确定轴承的故障特征频率至关重要。在案例中，轴承型号为6205-2RS JEM SKF，转速为1797rpm，滚珠个数为9，滚动体直径为7.938mm，轴承节径为39mm，接触角为0。根据这些参数，可以计算出外圈、内圈、滚动体以及保持架外圈的故障特征频率，分别为107.34Hz、162.21Hz、70.53Hz和11.92Hz。 接着，对轴承故障数据进行时域波形分析。通过导入MATLAB中的Test2.mat数据，进行快速傅里叶变换(FFT)得到时域图，并计算出时域信号的特征值，如有效值、峰值、峰值因子、峭度、脉冲因子和裕度因子。这些特征值有助于理解信号的基本性质和异常程度。 然后，进行了包络谱分析。通过对信号应用经验模态分解(EMD)，得到9个内在模态函数(IMF)和一个残余量。通过与原信号的相关性分析，选择相关系数最大的IMF1进行希尔伯特变换，得到的包络谱揭示了故障信息。在包络谱图中，前三个峰值频率58.59Hz、105.5Hz、164.1Hz与理论计算的特征频率相对比，表明故障可能发生在内圈。 MATLAB程序1展示了如何进行原始信号的时域分析和小波去噪处理。通过ddencmp和wdencmp函数，可以有效地去除噪声，使信号更清晰。程序2则演示了EMD分解和Hilbert包络谱的计算过程，通过emd函数分解信号，计算峭度，并使用emd_visu函数可视化结果。 滚动轴承故障诊断通常包括参数计算、时域分析、频域分析以及高级信号处理技术的应用，如EMD和希尔伯特变换。MATLAB作为强大的数据分析工具，对于这类问题提供了强大的支持，能够帮助工程师准确识别轴承的故障模式，从而及时采取维护措施。

倪海厦针灸篇视频讲稿20240819

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

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弹塑性力学讲稿

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C++语言程序设计(第三版)，入门以提升。 第六章 数组 指针与字符串 第七章 继承与派生 第八章 多态性 第九章 群体类和群体数据的组织 .......