汇编学习ing-2

bit、Byte、字节以及寻址空间关系辨析

今天上课才发现自己分不清这些量之间的关系,特意捋一捋。

b

bit,即位,计算机最小的单位。

B

Byte,即字节,存储器的最小存储单位,1Byte=8bit,(1个字节=8位)。一个存储单元可以存储一个字节(8bit),8位二进制数。
1B=23b
1Kb=210b
1KB=210B (1024B)=213b
1Mb=220b
1MB=210KB=220B=223b
1Gb=230b
1GB=230B=233b

寻址空间

在计算机中,一根导线可以传送两种稳定状态,即高电平和低电平(1和0),所以有N根地址线就可以寻找2N个存储单元,可以传输2N次方个数。
那么显然,16根地址总线的寻址空间为216B=64K(B),因为内存中最小的存储单元是B(字节),同理32根地址总线的寻址空间就是232=4GB,64根地址总线的寻址空间就是264=16GB,这也是32位地址系统最多能搭配4GB内存的原因了,再多CPU就找不到了。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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