计算机系统结构大学期末复习资料题库含答案1.看下述程序段:(C)k:R5=R2k+1:R0=R1×R4k+2:R2=R5+1k+3:R4=R0×R3k+4:R3=R4-1K+5:……k和k+2之间发生的是什么数据相关I.先写后读相关II.写-写相关III.先读后写相关A.只有IB.只有I、IIC.只有I、IIID.以上都不对2.开发并行的途径有(D),资源重复和资源共享。
A、多计算机系统B、多道分时C、分布式处理系统D、时间重叠3.在计算机系统设计中,比较好的方法是(D)。
A、从上向下设计B、从下向上设计C、从两头向中间设计D、从中间开始向上、向下设计4.执行微指令的是(C)a.汇编程序b.编译程序c.硬件d.微指令程序5.软件和硬件在(B)意义上是等效的。
A.系统结构B.功能C.功能D.价格6.实现汇编语言源程序变换成机器语言目标程序是由(D)A.编译程序解释B.编译程序翻译C.汇编程序解释D.汇编程序翻译7.按照计算机系统层次结构,算术运算、逻辑运算和移位等指令应属于(A)级机器语言。
A.传统机器语言机器B.操作系统机器C.汇编语言机器D.高级语言机器8.对汇编语言程序员,下列(A)不是透明的。
A.中断字寄存器B.乘法器C.移位器D.指令缓冲器9.在采用基准测试程序来测试评价机器的功能时,下列方法按照评价准确性递增的顺序排列是(B)。
(1)实际的应用程序方法(2)核心程序方法(3)玩具基准测试程序(小测试程序)(4)综合基准测试程序A.(1)(2)(3)(4)B.(2)(3)(4)(1)C.(3)(4)(1)(2)D.(4)(3)(2)(1)10.下列体系结构中,最适合多个任务并行执行的体系结构是(D)A、流水线的向量机结构B、堆栈处理结构C、共享存储多处理机结构D、分布存储多计算机结构11.从用户的观点看,评价计算机系统功能的综合参数是(B):A、指令系统B、吞吐率C、主存容量D、主频率12.设指令由取指、分析、执行3个子部件完成,每个子部件的工作周期均为△t,采用常规标量单流水线处理机。
若连续执行10条指令,则共需时间(C)△t。
A.8B.10C.12D.1413.系统响应时间和作业吞吐量是衡量计算机系统功能的重要指标。
对于一个持续处理业务的系统而言,(C),表明其功能越好。
A.响应时间越短,作业吞吐量越小B.响应时间越短,作业吞吐量越大C.响应时间越长,作业吞吐量越大D.响应时间不会影响作业吞吐量14.若每一条指令都可以分解为取指、分析和执行三步。
已知取指时间t取指=4△t,分析时间t分析=3△t,执行时间t执行=5△t。
如果按串行方式执行完100条指令需要(C)△t。
A.1190B.1195C.1200D.120515.如果按照流水线方式执行,执行完100条指令需要(B)△t。
A.504B.507C.508D.51016.并行访问存储器最大的问题就是访问冲突大,下面不属于并行访问存储器的缺点的是:(D)A、取指令冲突B、读操作数冲突C、写数据冲突D、译码冲突17.一条4段流水线,每段执行时间为1ns,求该流水线执行100条指令最大效率为(C)A.100%B.96.2%C.97.1%D.388%18.假设一条指令的执行过程可以分为“取指令”、“分析”和“执行”三段,每一段的执行时间均为,连续执行n条指令所需要花费的最短时间约为(B)(假设仅有“取指令”和“分析”可重叠并假设n足够大):A.B.C.D.19.MISD是指(C)A.单指令流单数据流B.单指令流多数据流C.多指令流单数据流D.多指令流多数据流20.星形网络的网络直径和链路数分别为(A)和(D)。
A.N-1B.N/2C.2D.N(N-1)/221.软件和硬件在(B)意义上是等效的。
A.系统结构B.功能C.功能D.价格
2021/6/14 4:31:37 17.37MB 题库含答案
1
进入正题之前,解决之前的一个疑问:Elasticsearch集群是否已经正确工作?截图时,只上传过一次小测试数据(143万条),设置为:从图中可以看出,ip10节点上设置的数据目录:data1和data2目录工作正常,但是数据相同ip12中数据与ip10中数据不同,但是data1与data2数据相同ip13数据与ip12相同ip11既不是master候选者,也不是data节点,验证发现确实无数据分配多个分片和副本是分布式搜索功能设计的精髓系统:macOS10.13.4处理器:2.3GhzInterCorei5内存:8GB2133MHzLPDDR3SSDs注:jamesjxin在博客中说到:确保
1
cowatch.class.php简单PHP类,用于以毫秒为单位的时间对代码进行计时/基准测试。
它是在Linux上开发的,但我认为没有理由不能在其他平台上使用。
如果您的平台上的单元测试失败,请与我联系。
产品特点完成时自动向stdout报告代码执行时间。
为任何代码块计时,精度为ms。
为慢速代码(max_ms)添加触发器-允许在代码投入生产后轻松识别瓶颈。
很少的开销-在开始时记录时间并进行简单的计算即可获得运转时间。
用法$bench=newcowatch('Mycodeblock');for($i=0;$iend_watch(true);//Stoptimerandreportruntimetostdout有关示例代码,请参见run_unit_tests()。
可以从外壳运转类单元测试以进行快速演示:/usr/bin/phpcowatch.class.php
2022/9/4 23:46:39 3KB php benchmarking benchmark development
1
ApacheStorm(apache-storm-2.3.0-src.zip源码)是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流,实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单,可以与任何编程语言一起使用,而且使用起来非常有趣!ApacheStorm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快:基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性,保证您的数据将得四处理,并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流,根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2016/11/13 21:51:24 55.72MB ApacheStorm Storm apache-storm
1
ApacheStorm(apache-storm-2.3.0-src.tar.gz源码)是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流,实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单,可以与任何编程语言一起使用,而且使用起来非常有趣!ApacheStorm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快:基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性,保证您的数据将得四处理,并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流,根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2016/7/9 10:52:24 41.11MB ApacheStorm Storm apache-storm
1
ApacheStorm(apache-storm-2.3.0.zip)是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流,实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单,可以与任何编程语言一起使用,而且使用起来非常有趣!ApacheStorm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快:基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性,保证您的数据将得四处理,并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流,根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2020/8/2 23:26:50 305.04MB ApacheStorm apache-storm Storm
1
ApacheStorm(apache-storm-2.3.0.tar.gz)是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流,实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单,可以与任何编程语言一起使用,而且使用起来非常有趣!ApacheStorm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快:基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性,保证您的数据将得四处理,并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流,根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2018/5/9 13:52:10 304.62MB ApacheStorm apache-storm Storm
1
jdemetra-helloJDemetra+入门教程该项目包含有关JDemetra+(算法内核)次要概念的大量示例。
在文档“JD+_training.docx”中给出了更详细的解释。
本教程包括以下示例:HelloDemetra1:创建时间序列HelloDemetra2:使用TsDataCollectorHelloDemetra3:使用数据块HelloDemetra4:关于数据块和时间序列的描述性统计HelloDemetra5:时间序列上的迭代器(按年份,按时期)HelloDemetra6:时间序列的基本操作;
表格的使用HelloDemetra7:链接(高级)HelloDemetra8:通过Denton/Cholette进行基准测试HelloDemetra9:离群值检测(类似恐怖)HelloDemetra10:使用Tramo-Sea
2020/1/10 16:04:48 1.32MB Java
1
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡