计算机组成第一章计算机系统概论

本文深入探讨了计算机系统的层级结构,从虚拟机器到微程序机器的各层解析,以及冯.诺依曼架构的核心特点。同时,文章详细介绍了构成计算机的五大部件,指令和数据的存储方式,以及关键硬件指标的概念,如机器字长、存储字长等。

计算机层级结构

虚拟机器M4(高级语言机器)
虚拟机器M3(汇编语言机器)
虚拟机器M2(操作系统机器)
传统机器M1(机器语言机器)
微程序机器M0(微指令系统)

冯.诺依曼计算机的特点

  1. 计算机由运算器、存储器、控制器、输入设备和输出设备组成;
  2. 指令和数据以同等地位存于存储器,可按地址寻访;
  3. 指令和数据用二进制表示
  4. 指令由操作码和地址码组成;

硬件指标基本概念

  • 机器字长:CPU一次能处理数据的位数,与CPU中的寄存器位数有关
  • 存储字长:存储单元中二进制代码的位数,每个存储单元赋予一个地址号
  • MAR :存储器地址寄存器(反映存储单元的个数)
  • MDR :存储器数据寄存器(反映存储字长)
  • CPU :中央处理器
  • I/O :输入与输出
  • ALU :算术逻辑单元(完成算术逻辑运算)
  • ACC :累加器
  • MQ :乘商寄存器
  • IR :指令寄存器
  • CPU :CPU执行每条指令所需的时钟周期数
具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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