12.6 - 每日一题 - 408

本文包含一句励志名言及数据结构、计算机网络等领域的知识点解析,例如快速排序的划分过程和千兆以太网帧最小长度的计算。

每日一句:爱自己的最好方式,就是努力奋斗让自己优秀起来。

数据结构

1 一组记录的关键字值为(48,77,49,27,35,91),则利用快速排序的方法,以第一个记录为基准得到的划分结果为_______

A. (27,35,48,49,77,91)

B. (35,27,48,77,49,91)

C. (35,27,48,49,77,91)

D. (35,27,48,91,49,77)

答案:C

解析:在初始序列中48是基准/枢轴记录,由后向前找到的第一个小于48的记录是35,将35移至48的位置,即第1个位置,此过程91是保留在原来位置不动的,这样排除了答案A和D;再由前向后找到第一个大于48的记录是77,将77移至原来35的位置,这样又排除了答案B。重复上述由后向前和由前向后的操作直到第一趟结束,将基准记录48置入最后的一个空位,正是结果C。

计算机网络

2 现欲构建一个数据传输速率为1Gb/s的千兆以太网,假设电缆长度为1km,其中无中继器,信号在电缆中传播的速度为200000km/s。则帧的最小长度是_____

A 5000b

B 10000b

C 20000b

D 40000b

答案:B

解析:已知电缆的长度为1km,信号在电缆中的传播速度为200000km/s,则信号的单向传播延迟时间=1/200000s,即往返传播延迟时间=2×1/200000=1/100000s。为了按照CSMA/CD的方式工作,最小帧的发送时间不能小于1/100000s。以1Gb/s的数据传输速率发送数据,1/100000s可以发送的比特数等于1×10^9×1/100000=10000b。因此,帧的最小长度为10000b。

操作系统

3 以下关于进程的描述中,正确的是 ______

A 进程获得 CPU 运行是通过调度得到的

B 优先级是进程调度的重要依据,一旦确定就不能改变

C 在单 CPU 系统中,任何时刻都有一个进程处于运行状态

D 进程申请 CPU 得不到满足时,其状态变为阻塞

答案:A
解析:进程调度程序的功能就是为进程分配 CPU,因此选项 A 正确。当进程调度采用动态优先级时,进程的优先级是可以改变的,故选项B错误。有时计算机系统中没有任何进程处于就绪状态,也就无法调度一个就绪进程投入运行,即CPU处于空闲状态,因此项C错误。进程在就绪状态时其所需资源除了CPU之外均已获得,因此申请 CPU得不到满足时仍为就绪状态,只有申请除CPU之外的其他资源未得到满足时才变为阻塞状态,故选项D错误。

计算机组成原理

4 为了缩短指令中某个地址码的位数,而指令的执行时间又相对短,则有效的寻址方式是

A.立即寻址

B.寄存器寻址

C.直接寻址

D.寄存器间接寻址

答案:B
解析:寄存器寻址方式最显著的优点就是:①从寄存器中存取数据比从主存中快得多。②由于寄存器的数量较少,其地址码字段比主存单元地址字段短得多。

`docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6-base-ubuntu22.04 nvidia-smi` 是一个用于在 Docker 容器中运行 `nvidia-smi` 命令的指令,下面对该命令各部分进行详细解释: - `docker run`:这是 Docker 的基本命令,用于创建并启动一个新的容器。它会根据指定的镜像创建一个容器实例,并在容器内执行指定的命令。 - `--rm`:该参数表示容器在停止运行后会自动删除。使用这个参数可以避免在容器使用完毕后留下大量无用的容器实例,节省系统资源。 - `--gpus all`:此参数用于指定容器可以使用宿主机上的所有 GPU 设备。如果宿主机有多块 GPU,那么容器将能够访问并利用这些 GPU 的计算资源。 - `nvidia/cuda:12.6-base-ubuntu22.04`:这是指定要使用的 Docker 镜像。`nvidia/cuda` 是 NVIDIA 官方提供的 CUDA 基础镜像的仓库名,`12.6-base-ubuntu22.04` 是该镜像的标签,表明这个镜像基于 Ubuntu 22.04 操作系统,并且安装了 CUDA 12.6 的基础版本。 - `nvidia-smi`:这是 NVIDIA 系统管理接口(NVIDIA System Management Interface)的命令,用于监控和管理 NVIDIA GPU 设备。在容器中运行该命令可以查看当前 GPU 的使用情况,包括 GPU 的温度、利用率、显存使用量等信息。 ### 示例代码 下面是一个简单的示例,展示如何运行该命令并查看输出: ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6-base-ubuntu22.04 nvidia-smi ``` 运行上述命令后,会输出类似以下的信息: ```plaintext Thu Sep 7 12:34:56 2024 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.104.05 Driver Version: 535.104.05 CUDA Version: 12.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 30% 27C P8 17W / 350W | 1234MiB / 11264MiB | 1% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ ```
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