序章_课程简介

本文介绍了计算机组成原理的基础概念,包括主机箱内部组件如主板、硬盘、显卡等,以及CPU的构成部分ALU与CU。此外还概述了外设种类与连接方式,并列举了计算机组成的五大部件:输入设备、运算器、存储器、控制器与输出设备。

看了看ppt好像没啥

问题

  1. 主机箱内有什么?
    主板(CPU RAM Cache等)
    硬盘、光驱、软驱
    显卡(显示适配器)
    网卡(网络适配器)
  2. CPU含什么?
    CPU=ALU+CU
  3. 外设都有哪些?
    打印机
    键盘、鼠标
    显示器
    音响
    摄像摄像头
    数码扫描仪
  4. 所有实物之间怎么连接?
    连接线
    电路板的印制线
  5. 信息交互格式与内容是什么?
    协议、信息格式
    指令、控制字、数据

归纳

计算机有五大部件:
输入设备
运算器
存储器
控制器
输出设备

组成原理的内容

  1. 计算机信息表示(数据、指令)
  2. 运算器的算法
  3. 存储器的联接
  4. 控制器的原理
  5. I/O设备原理
  6. I/O的组织(I/O设备与主机间的连接)

组成原理的地位和对象

  1. 地位:
    核心课程(与数据结构、操作系统和计算机网络构成4门考研初试课程)
  2. 对象:
    计算机专业(科学与技术、软件工程、网络工程)
    高年级课程

预修课程–数字电路

1.逻辑门电路的基本原理
2.电路芯片的基本原理
3.可编程电路工作原理

重点

学习方式:课堂讲解+课后作业+课程实验
考试成绩:试卷成绩70%+平时成绩30%(包括:作业成绩和实验成绩)

教材及参考书目

教材:
《计算机组成原理(修订版)》张功萱编著 清华大学出版社 2016
参考书目:
《计算机组成原理》唐朔飞编著 高等教育出版社 2008
《计算机组成原理》薛胜军编著 华中理工大学出版社 2017
《计算机组成原理》考研复习指导 王道论坛著 电子工业出版社

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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