添物不花钱学计算机及编程(预备篇)— 计算机组成和原理



计算机组成原理的课程,主要从逻辑和硬件的角度讲解计算机是如何工作的。一般程序员有个感性认识就可以,不过要发展的高大上,还是要好好掌握的。

存储器 运算器 控制器 输入设备 输出设备

 

核心理解:CPU/内存/主板/其他。

 

图书一般使用的是:


组成原理的核心是CPU,是连接一切的基础。推荐以下内容了解:


Intel Basic Architecture

Intel Instruction Set Reference

Intel System Programming Guide


具体的可以上网搜索看看。



想提高的可以做个模型机实验:


CISC模型微处理器设计(VHDL实现)


如果您能够看明白这个,我认为整个组成原理学的就很好了,甚至可以说非常好了

 

模型机数据通路图


总结


最好的学习方法就是做个CPU(个人认为)。

 

更简单的理解就是:取指令+执行指令。

 

理解越好,编码越好。

理解越好,架构越好。

理解越好,排查问题越快。

 

致敬 ·诺依曼(John von Neumann


·诺伊曼对世界上第一台电子计算机ENIAC(电子数字积分计算机)的设计提出过建议,19453月他在共同讨论的基础上起草ENIAC(电子离散变量自动计算机)设计报告初稿,这对后来计算机的设计有决定性的影响,特别是确定计算机的结构,采用存储程序以及二进制编码等,至今仍为电子计算机设计者所遵循。

 

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数优化器加速函数(MOA)优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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