计算机组成原理闭卷,计算机组成原理与汇编语言14-15(闭卷)分解.doc

这是一份华东交通大学2014-2015学年第二学期的计算机组成原理考试试卷,包含了填空题、选择题和简答题。考试内容涉及外部设备类型、系统软件组成部分、二进制数表示、浮点数运算、指令结构、CPU及主机要求、控制器功能等基础知识。

华东交通大学2014—2015学年第二学期考试卷

试卷编号:    ( A )卷

计算机组成原理 课程 课程类别:必√、限、任

闭卷( )、开卷(范围)(√):仅限上课教材考试日期:2015-6-25

题号一二三四五六总分累分人签名题分101624201614100得分

考生注意事项:1、本试卷共 页,总分100分,考试时间120分钟。

2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。

一、填空题(每空1分,共20分)。

得分评阅人 1、外部设备包括_______、_______和_______,又叫外围设备。

2、系统软件主要包括_______、_______和________。

3、4位二进制数可表示______种代码,8位二进制数可表示_______种代码。

4、浮点数运算可由_______运算和_______来实现。

5、一条指令包括_______和_______两个部分,它们都是采用_______表示的。

6、主机对主存的主要要求是_______、_______和________、_______。

7、控制器的三个功能是决定_______,给出_______,处理_______。

二、选择题(每题2分,共30分)

得分评阅人1、已知:[X]补[Y]补则[X-Y]补=______。

A B C D.溢出

在用________表示的机器中,零的表示是唯一的。

A.原码 B.反码 C.补码 D.阶码

3.cache存储器的内容应与主存储器的相应单元的内容_______。

保持一致 B.可以不一致 C.无关

4、在总线中地址总线的功能是_______。

A.用于选择存储器单元

B.用于选择存储器单元和各个通用寄存器

C. 用于选择进行信息传输的设备

D.用于选择指定存储器单元和选择I/O设备接口电路的地址

5、现代计算机的处理对象是________。

A.二进制数 B. 文字 C. 十进制数 D.电压、电流

6、计算机中数据处理中心是________。

A.主机 B.运算器 C. 控制器 D.I/O系统

7、中断向量地址是_______。

A.子程序的入口地址 B.中断服务子程序的入口地址

C.中断服务子程序入口地址指示器 D. 外设程序入口地址

8、计算机存储器用来存放被运算的数据和程序,如果读出一个存储单元的内容

后,该单元的内容________。

A.清零 B.保持不变 C.被取走 D. 不定

9、CPU中通过寄存器的位数决定________。

A.指令长度 B.数的精度 C.机器字长 D.主存储量

10、下列哪种指令不属于程序控制指令。

A. 无条件转移指令 B. 条件转移指令

C. 中断隐指令 D. 转移指令

11、计算机的中央处理器是指_________。

A. 主机 B. 运算器 C. CPU D. 控制器

12、计算机可以运行用各种高级程序语言设计编写的程序,但都必须经过变换成最终计算机能够辨别的,才能执行。

A.二进制机器语言 B.汇编语言

C.中间语言 D.操作系统语言

13、机器数中,_______码的零的表示方法是唯一的。

A.原码 B. 反码 C.补码 D.补码和移码

14、汇编语言是把机器指令中的操作码,地址码用_______表示的符号语言,便于理解、记忆、编程。

A. 符号 B.二进制数 C.ASCII码 D.便于记忆英文编写符号

15、计算机的指令部件包括________。

A. 控制器、运算器

B.指令计算器、指令寄存器、指令译码器

C.地址寄存器、数据寄存器、接口

D.控制存储器、地址寄存器、数据缓冲器

三、简答题。(每题5分,共20分)

得分评阅人1、什么叫CPU?什么叫主机?

2

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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