枯燥的计算机组成原理课.....!!! 看来只能自己看书消化了...!!!

最新推荐文章于 2025-05-20 18:57:17 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/lgsxp/archive/2006/03/15/350849.html
面对连续两天的计算机组成原理课程，虽然感到有些吃力，但还是要鼓起勇气坚持学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

哎~~
连续两天计算机组成原理, 要硬着头皮上才行咯....!

转载于:https://www.cnblogs.com/lgsxp/archive/2006/03/15/350849.html

【计算机视觉】图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展
ZhangPY的专栏
03-14 2930
在这里，我特别声明：本文章的源作者是   杨晓冬  （个人邮箱：xdyang.ustc@gmail.com）。原文的链接是 http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。          我非常感谢原作者辛勤地编写本文章，并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友，要注明原作者和出处，以尊重原作者！          
ML\图像处理等资料汇总
fantasysolo的博客
07-25 1439
转自知乎: 计算机科学的领域 理论计算机科学 数据结构和算法 计算理论 信息论与编码理论 编程语言和编译器 形式化方法 计算机系统 计算机体系结构与计算机工程 操作系统 并发、并行与分布式系统 计算机网络 计算机安全和密码学 数据库 计算机应用技术 计算机图形学 科学计算 多媒体技术 数据挖掘 人工智能 自动推理 ...
计算机组成原理50讲视频
04-12
哈工大 计算机组成原理 50讲视频课件 自学的时候找来看的
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weixin_42514889的博客
07-25 954
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说明对计算机组成原理的认识,计算机组成原理心得
weixin_31282459的博客
07-15 1747
《计算机组成原理心得》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机组成原理心得(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、学习计算机组成原理的心得体会进入了大二的最后一个学期，本学期都是专业课程，对专业知识的要求也有了提高。本学期学习了计算机组成原理让我对计算机系统的组成和工作原理有了较深的理解与感受，也让我对计算机有了一个崭新体会与理解。计算机组成原理是计算机专业一门核心专业基础课，在专业课程内有着非...
计算机组成原理谁的视频比较好
weixin_42600128的博客
02-16 592
这取决于您对计算机组成原理的熟悉程度。如果您是初学者，建议您参考慕课网上的课程，比如《计算机组成原理课程》，由资深计算机专家李晓阳老师讲授。如果您已经熟悉计算机组成原理，建议您参考中国科学院计算机网络信息中心的教学视频，由著名计算机专家陈旭东教授主讲。 ...
计算机名校封神的五大公开课，这些宝藏老师的课一定要蹭
Summer_4336的博客
04-11 3121
我会把踩过的坑分享给你，让你不要踩坑，提高学习速度，还整理出了一套系统的学习资料，有需要的朋友欢迎。
2025年最新Java学习路线，走过路过不要错过！
最新发布
java_beautiful的博客
05-20 2320
最好的学习方式就是参阅官方文档。官方文档其次就是书籍，国内的好书自成体系，帮助我们掌握的知识点不至于太散。这是一份非常详细的学习路线，把上面的内容学完之后，找到一份比较好的工作已经比较容易。另外，我在上面也说了，如果你觉得内容比较多自己学不完或者如果你只想找到一份小厂的开发工作的话，建议你把重心放在 Java基础、数据库、常用框架、常用工具上。像 JVM、微服务这些知识点，掌握了基础部分再来学习。
图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展！
xiaxuesong666的博客
11-02 4740
原作者：杨晓冬 （个人邮箱：xdyang.ustc@gmail.com），看样子还是中科大学长 原链接：http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8981953 图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展 By xdyang（杨晓冬xdyang.ustc@gmail.com） 本文拷贝自微信公众号： 机器视觉专业论坛 一、 绪论 1.
(转...)图像处理与计算机视觉 基础、经典以及最近发展
dashi3627的博客
06-12 444
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高性能计算(HPC)和智能计算理解
tugouxp的专栏
07-24 6237
1.现代终端设备一般都跟云端服务器相连，但只要可能，我们都希望计算可以在本地终端解决，这样做的好处是多方面的：既可以减小网络带宽的压力，又可以避免网络传输产生的时延，还可以让用户的数据更安全。现代终端设备一般用一个片上系统 (SoC)做计算，上面部署了通用的CPU和集成显卡。对于日益增多的卷积神经网络推理计算来说，在移动端的CPU（多数ARM，少数x86）上虽然优化实现相对简单（参见我们对CPU的优化），但此处它并非最佳选择，因为：1）移动端CPU算力一般弱于集成显卡（相差在2-6倍之间）；2）更重要的是，
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