CPU DISK RAM

当你看图时,请牢记一个至关重要的事实:CPU一点也不知道它连接了什么东西。CPU仅仅通过一组针脚与外界交互,它并不关心外界到底有什么。可能是一个电脑主板,但也可能是烤面包机,网络路由器,植入脑内的设备,或CPU测试工作台。

CPU主要通过3种方式与外界交互:内存地址空间,I/O地址空间,还有中断。

现代的主板

(二)编址方式
1)外设都是通过读写设备上的寄存器来进行的,外设寄存器也称为“I/O端口”,而IO端口有两种编址方式:独立编址和统一编制。

        统一编址:外设接口中的IO寄存器(即IO端口)与主存单元一样看待,每个端口占用一个存储单元的地址,将主存的一部分划出来用作IO地址空间,如,在 PDP-11中,把最高的4K主存作为IO设备寄存器地址。端口占用了存储器的地址空间,使存储量容量减小。
        统一编址也称为“I/O内存”方式,外设寄存器位于“内存空间”(很多外设有自己的内存、缓冲区,外设的寄存器和内存统称“I/O空间”)。
        如,Samsung的S3C2440,是32位ARM处理器,它的4GB地址空间被外设、RAM等瓜分:
0x8000 1000    LED 8*8点阵的地址
0x4800 0000 ~ 0x6000 0000  SFR(特殊暂存器)地址空间
0x3800 1002   键盘地址
0x3000 0000 ~ 0x3400 0000  SDRAM空间 
0x2000 0020 ~ 0x2000 002e  IDE
0x1900 0300   CS8900

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值