计算机组成原理之机器

该博客记录了哈尔滨工业大学刘宏伟老师的计算机组成原理课件内容。介绍了计算机系统,包括软硬件概念、层次结构、体系结构与组成;阐述了计算机基本组成,如冯诺依曼计算机特点、硬件框图、工作步骤等;还提及计算机发展、应用及系统总线。

注:以下内容均为MOOC网上的哈尔滨工业大学刘宏伟老师的计算机组成原理课件,作为学习记录。不带个人看法。
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一. 计算机系统简概论

@1.1. 计算机系统简介

1. 计算机的软硬件概念
  • 计算机系统:
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  • 计算机软件:
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2. 计算机系统的层次结构

下方是一个简单的层次结构
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3.计算机体系结构和计算机组成

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@1.2. 计算机的基本组成

提示信息:

CPU——Central Processing Unit,中央处理机(器)
PC——Program Counter,程序计数器,存放当前欲执行指令的地址,并可自动计数形成下一条指令地址的计数器;
IR——Instruction Register, 指令寄存器,存放当前正在执行的指令的寄存器;
CU——Control Unit,控制单元(部件),控制器中产生微操作命令序列的部件,为控制器的核心部件;
ALU——Arithmetic Logic Unit,算术逻辑运算单元,运算器中完成算术逻辑运算的逻辑部件;
ACC——Accumulator,累加器,运算器中运算前存放操作数、运算后存放运算结果的寄存器;
MQ——Multiplier-Quotient Register,乘商寄存器,乘法运算时存放乘数、除法时存放商的寄存器
X——此字母没有专指的缩写含义,可以用作任一部件名,在此表示操作数寄存器,即运算器中工作寄存器之一,用来存放操作数;
MAR——Memory Address Register,存储器地址寄存器,内存中用来存放欲访问存储单元地址的寄存器;
MDR——Memory Data Register,存储器数据缓冲寄存器,主存中用来存放从某单元读出、或写入某存储单元数据的寄存器;
I/O——Input/Output equipment,输入/输出设备,为输入设备和输出设备的总称,用于计算机内部和外界信息的转换与传送;
MIPS——Million Instruction Per Second,每秒执行百万条指令数,为计算机运算速度指标的一种计量单位

1. 冯诺依曼计算机5大特点

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2. 冯诺依曼计算机硬件框图

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3. 计算机硬件框图

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2.现代计算机硬件框图
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4. 计算机的工作步骤

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4.1. 编程举例

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程序清单
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4.2. 指令格式举例

指令由操作码和地址码两部分组成。
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指令和数据都是保存在存储器当中的

5. 计算机的解题过程

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MAR——Memory Address Register,存储器地址寄存器,内存中用来存放欲访问存储单元地址的寄存器; 反应存储单元的个数
MDR——Memory Data Register,存储器数据缓冲寄存器,主存中用来存放从某单元读出、或写入某存储单元数据的寄存器; 反应存储字长

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(4) 主机完成一条指令的过程
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第二章. 计算机的发展及其应用

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## 2.2. 计算机的应用和原理

第三章. 系统总线

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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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