【个人】计算机杂记

逻辑:人工智能分支 自然语言处理NLP   自动机    编译原理   离散数学

调优:

软件角度:操作系统

硬件结构:门电路,数字电路(微观),计算机组成原理(宏观),微机原理,计算机系统结构

《操作系统》是站在软件的角度看计算机的运行原理,《计算机组成原理》则是站在硬件的角度来看计算机的运行原理,因此这么课对于学习计算机的学生来说非常重要。我这里不谈怎么通过考试,相信对于现在的的大学考试来说,只要认真备考的都不会通不过,所以这里不谈怎么通过考试,而是谈怎么学到有用的东西。 对于以后想从事嵌入式系统、操作系统设计等和硬件结合比较紧密的工作的同学,我建议所有的内容都要学好,而如果以后想从事软件相关工作的同学也要学好存储器、输入输出系统、计算机的运算方法、指令系统、CPU的结构和功能等章节的内容,因为做大型系统软件会涉及到调优的问题,如果只懂软件,而不知道硬件在怎么运行的话,调优会受到限制,软件无法发挥硬件的最大优势。举一个简单的例子,我所在的公司以前开发过一套软件系统,在Intel的服务器上运行,一开始我们的软件运行效率非常低,然后Intel派了一个对硬件、软件都非常熟悉的团队来进行调优,经过调优,我们的程序运行效率提高了10倍。 这门课程和数字电路等课程不同,《数字电路》是站在微观的角度讲解计算机的原理的,而《计算机组成原理》则是站在宏观角度讲解的,因此大可不必在电路图等细节问题上陷得太深,只要像zsk425 说的那样,以“抽象”的观点看问题,只要知道它在做什么就可以了,不要管它内部是怎么实现的。 这门课和其他专业课不同,大部分都是理论性的东西,很少有动手实验的内容,因此很多同学感觉非常枯燥。那么我的建议就是自己多结合自己的电脑进行联想和研究,多到网上搜索相关的资料,那样理解就会更加深刻。《计算机组成原理》《操作系统》、《计算机组成原理》是可以当成“小说”来看的课程,不要皱着眉头把它当成理论学,而是把课本想象成一个给你讲计算机运行原理的说书人。 比如学到《系统总线》的时候,你就想:计算机部件之间的通讯如果是通过一根线来进行的话肯定非常慢,因为数据、控制信息等都要通过一根线进行,而如果分成数据总线、地址总线和控制总线三条线的话数据、控制、地址信息就可以并行进行,所以速度就快了。然后你就可以到网上搜PCI、ISA总线等的介绍,南北桥芯片的介绍等,这样你就能把知识做到“不用刻意记就记住了”。 讲到存储器的缓存的时候,你就琢磨缓存到底是在做什么。缓存就是为了解决低速设备读取的问题,从内存中读数据肯定没有直接从CPU的缓存中读取快,所以就需要把经常被读取的数据放到缓存中,以后读的时候直接去缓存中读取就可以。缓存不能设计的太小,因为太小的话很多需要缓存的数据放不进去,太大的话则会增加成本,而且会导致很多不需要被缓存的数据也缓存了。然后你就到网上看主流的CPU内置的1M、2M、8M缓存的比较的文章,相信你就会理解深刻了。 讲到程序查询方式、DMA方式等的时候你就联想企业中的人员管理,有的企业里边A员工让B员工做一件事情也要领导转达任务分派,而且有的企业里一些普通的事情员工之间就可以处理,无需要领导过问。 讲到奇偶校检码的时候你就可以思考为什么有的压缩文件、视频文件有轻微的损坏仍然能够打开,你甚至可以自己写一个程序来实现校检功能。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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