理解冯诺依曼体和汇编语言以及之间的关系

本文详细介绍了冯诺依曼结构的工作原理,包括CPU如何从存储器读取指令,通过控制器和ALU执行计算任务。还探讨了冯诺依曼模型的局限性,如CPU与存储器速度不匹配导致的效率瓶颈。此外,文章阐述了汇编语言和机器码在程序执行中的角色,以及它们与冯诺依曼模型的关系。最后,提及了缓存在计算机系统中的重要性及其在CS(计算机科学)和SE(软件工程)中的不同理解。

冯诺依曼结构体

冯诺依曼模型是通过读取程序指令进而完成计算机不同的任务功能的而不是通过改变电路结构去完成不同的计算机任务和功能的。也称作程序存储式计算机

在冯诺依曼运算流程逻辑关系模型中,负责具体计算的是ALU即为运算逻辑单元(每个ALU都有属于自己的缓存)。控制器是控制协调结构体各个部分的任务,控制器也有自己的缓存。整个结构体还有属于自己的缓存。缓存的计算的指令和数据都是以二进制的形式保存计算的,存储器中的数据结构是命令和数据一一对应的映射关系的二维表

冯诺依曼模型的局限性:CPU访问存储器的速度制约了系统运行的速度,IO读写速度为整体效率的瓶颈。CPU将会在资料输入或输出存储器时闲置。由于CPU速度远大于存储器IO读写,因此瓶颈问题越来越严重。

cpu执行程序命令流程

1.控制器从存储器中读取命令(只有命令)加载到控制器缓存中

2.从控制器缓存中读取命令然后依据指令集解释成调度ALU的指令之后保存在控制器的另一个缓存中,同时建立解释后指令和命令之间的映射

3.将经过指令集解释过的指令转成电信号

4.将要被计算的数据通过命令和指令的映射关系把数据缓存到执行指令的ALU的缓存中

5.然后将指令和数据通过总线(电路)发送给ALU执行ALU预设指令集中的指令,执行对ALU的缓存数据进行计算,结果保存在ALU的另一个缓存中(ALU逻辑上有2个缓存)

汇编语言

计算机本身无法执行程序代码的,因为代码是给研发人员看的也是研发人员的思想和方法以及解决问题的思路的具象化的体现。所有计算机会将程序这个具有逻辑性的代码编译成可以顺序执行命令集合(数据也包含在命令中了),通常是将程序的逻辑性代码编译成不具备逻辑性但是可以顺序执行的命令集合也就是上下文

机器码

计算本身还是无法直接执行汇编语言,只有把汇编语言转译成机器码。计算机才能执行

关联

汇编语言和机器码是冯诺依曼模型中程序系统性执行流转的思路和方案,也是冯诺依曼模型思想的体现

PS

CS中的缓存一般是指存储实体。SE中的缓存是相关对于业务架构的概率,两者不可同日而语。

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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