新书新开

本文探讨了精简指令集(RISC)与复杂指令集(CISC)CPU的特点,分析了它们分别适用于小型设备与高性能计算场景的原因,并展望了两者在未来的发展趋势。

在编程中学习,总会遇到线程,进程

其实都是要转化为cpu的指令集
另外听说现在cpu中还开辟了栈空间
话说cpu 的指令集

1,一种是我们用的智能手机中的cpu的精简指令集(RISC)

2,另一种就是我们熟悉的x86的复杂指令集(CISC)

第一种,指令集的因为短小,精简,所以一次不能携带更多的指令到达cpu,所以不能完成大型操作,例如,3D,视觉效果,等大型复杂的运算;但小型设备应用也是可以的,理解为轻量级;

第二种,我们平时用到计算机,大型服务器,等各种重应用的设备;


禅想

综合,就不难理解,手机为什么替代不了电脑,而电脑依然是未来十年内的必备;当然,我们在不考虑5G的情况下,如果用5G的话,可以申请一个远程端的"pc",当然是加引号的,因为此pc非我们今天用到的pc,他只有一个服务器,我们拥有一个精简指令集的cpu就足够连通远程端的pc,5G带宽足够足够支撑,就好像我们平时电脑一样;我们的pc可以弹性扩容,可以临时租用,想象的尽在5G,以后也不用U盘了,没有了上传和下载,因为我们大家的电脑都是连同的,一键分享,一键发送;
我个人猜想,未来十年,精简指令集的cpu,和复杂的指令集的cpu讲双管发力,一个是C端,一个是B端;从此他们将是两个世界的产物;

履霜坚冰至--至勤即勉
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,加减运算进行局部发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与发阶段的更策略,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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、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学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,尝试在不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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