【中级软考—软件设计师】1计算机组成与体系结构1.12计算机组成与体系结构章节小结【*】:1.12计算机组成与体系结构章节小结

本文概述了计算机组成与体系结构的关键章节,包括数据表示(原码、浮点数、校验码)、CPU与存储器、指令系统、可靠性与性能指标。深入讲解了进制转换、逻辑运算、校验码(如海明校验)、层次化存储结构、CPU内部结构、寻址方式、CISC与RISC区别及流水线技术。

计算机组成与体系结构章节概述

涉及到的知识内容

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分值分析

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章节回顾

1、计算机基础知识

数据表示【重点】

进制转换

  • 掌握各进制的转换

码制

  • 了解四种的表示方式;表示范围;表示数码的个数
    • 原码,反码:有正负0
    • 补码,移码:人为定义(最小范围扩大了)

浮点数表示

  • 了解浮点数的格式;各个部分的意义;大致的计算过程;对阶是如何来操作的;理论表述

逻辑运算

  • 了解相应的逻辑运算符;真假值得判断;了解逻辑运算当中的短路原则(要知道如何短路的)

校验码【在数据表示的基础上做数据传输的时候要考虑到校验的问题】

奇偶校验码

  • 了解编码,检错与纠错的特点

CRC循环冗余校验码

  • 了解编码,校验当中会用到模二除法,检错与纠错的特点

海明校验码【重点】

  • 了解特点
  • 海明校验的公式
    在这里插入图片描述

2、计算机组成

CPU的组成(运算器和控制器)

了解子部件的功能和分类

存储器【重点】

层次化存储结构

  • 理论结构

cache

  • 了解cache与主存之间的映射和相应的特点

主存编址的计算

  • 题型和计算公式

输入输出计算

了解相应的技术,尤其是中断的特殊点和应用

总线系统

简单了解特点和分类

3、指令系统

寻址方式

各种寻址方式的特点

CISC和RISC

了解并区分他们的特点

流水线技术

概念和计算

4、可靠性

了解计算机当中的系统可靠性;可靠性的指标和计算问题

5、计算机的性能指标

性能指标的定义,概念,一些参数计算的问题

6、其他

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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