计算机系统基础 端到端的地址翻译

此博客针对学不完的同学,介绍临时面对考试时链接器重定位习题的做题思路与步骤。先说明题目中可获取的信息,如TLB虚拟寻址、L1 d - cache物理寻址相关内容,接着阐述做题步骤,包括将虚拟地址转二进制、计算相关参数、查表判断命中情况等。

考前突击习题复习

你好! 这篇博客主要是介绍的是临时面对考试时,关于链接器的重定位习题的做题思路与步骤,适用于学不完了的同学,可以在考题不难且没什么变试的情况下临时抱一下佛脚。

题目中可获取的信息

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这些信息可能是英文给出的,所以还需要去熟悉它们的英文,我就不在此列举了。
可以得出

  • TLB虚拟寻址 四路组相连得出 4组 索引TLBI=2 页面大小64字节 VPO=6
  • L1 d-cache物理寻址 直接映射表示每组只有一行 行大小4字节表示b=2 总共16个组表示s=4

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题目要求

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做题思路与步骤

  1. 将虚拟地址写成二进制数
    000011/11/010111
    由s = 2 , b = 6 又 n = 14 , 所以t = n-s-b = 6
    可以填入 VPN = 0x0f (前八位),TLB索引 = 0x03 (t)
    再看组号TLBI=2
    查表a) 看有效位命不命中,组3往后查有效位为1时命中。此时,标志位为03时,PPN为0D。
    可以填入 TLB标记 = 0x03 , TLB命中? = 是 , 缺页? = 否 , PPN = 0x0D
  2. 物理地址
    001111/0101/11
    由已知得:b= 2 ,s= 4 又m = 12 , 所以t = m-b-s = 6
    也相当于 CT = 6 ,CI = 4 ,CO = 2
    可填入 字体偏移 = 0x03 (CO) , 缓存索引 = 0x05(CI)
    再查表c)根据索引5,比对标记位,相同并且有效位为1,则根据偏移量为3读出块3对应的返回缓存字节。
    可填入标记位 = 0x0D缓存命中? = 是返回的缓存字节 = 1D
Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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