作业5:信息加工的流水线技术

作业5:信息加工的流水线技术

一. 单选题(共5题,33分)

  1. (单选题)线性流水线的表示方法( )?
    A. 连接图
    B. 时空图
    C. 预约表
    D. 真值表
    正确答案: B:时空图;
  2. (单选题)非线性流水线的表示方法( )?
    A. 预约表
    B. 真值表
    C. 时空图
    D. 连接图
    正确答案: A:预约表 ;
  3. (单选题)假设一条指令的执行过程可以分为“取指令”、“分析指令”、“执行指令”三个阶段,每一段的执行时间分别为 t、2t、3t,顺序执行 n 条指令至少需要花费的时间为( )
    A. nt
    B. 2nt
    C. 3nt
    D. 6nt
    正确答案: D:6nt;
  4. (单选题)假设一条指令的执行过程可以分为“取指令”、“分析指令”、“执行指令”三个阶段,每一段的执行时间均为 t,采用二次重叠处理方式执行 n 条指令需要花费的时间为( )
    A. (2n+1)t
    B. 3nt
    C. (n+1)t
    D. (n+2)t
    正确答案: D:(n+2)t;
  5. (单选题)在流水线中,为了平滑每个功能段的延迟时间,一般在每个功能段的后面设置一个( )?
    A. 存储器
    B. 运算器
    C. 锁存器
    D. 控制器
    正确答案: C:锁存器;

二多选题(共5题,33.5分)

  1. (多选题)指令序列的处理方式有哪些( )?
    A. 顺序处理
    B. 一次重叠处理
    C. 三次重叠处理
    D. 二次重叠处理
    正确答案: ABD:顺序处理; 一次重叠处理; 二次重叠处理;

  2. (多选题)流水线的表示方法有哪些( )?
    A. 预约表
    B. 甘特图
    C. 时空图
    D. 连接图
    正确答案: ACD:预约表; 时空图; 连接图;

  3. (多选题)按流水线功能多寡来分类,可以将流水线分为( )?
    A. 静态流水线
    B. 单功能流水线
    C. 多功能流水线
    D. 动态流水线
    正确答案: BC:单功能流水线; 多功能流水线;

  4. (多选题)
    提高处理机指令执行速度的途径有( )?

    A. 超长指令字技术
    B. 提高CPU工作主频
    C. 采用RISC
    D. 流水线技术
    正确答案: ABCD:超长指令字技术; 提高CPU工作主频; 采用RISC; 流水线技术;

  5. (多选题)按照级别来分类,可将流水线分为( )?
    A. 动态流水线
    B. 功能部件级流水线
    C. 宏流水线
    D. 处理机流水线
    正确答案: BCD:功能部件级流水线; 宏流水线; 处理机流水线;

三. 判断题(共5题,33.5分)

  1. (判断题)一次重叠处理与顺序处理相比,程序处理N条指令所需要的时间缩短近1/3。
    A. 对
    B. 错
    正确答案: 对

  2. (判断题)连接图只能表示非线性流水线。
    A. 对
    B. 错
    正确答案: 错

  3. (判断题)流水线技术是一种时间并行技术。
    A. 对
    B. 错
    正确答案: 对

  4. (判断题)按照数据表示方式可以将流水线分为顺序流水线和乱序流水线。
    A. 对
    B. 错
    正确答案: 错

  5. (判断题)流水线各功能段延迟时间应尽量相等才能充分发挥效率。
    A. 对
    B. 错
    正确答案: 对

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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