"计算机系统结构张晨曦版课后答案"本资源摘要信息将对计算机系统结构的基本概念、虚拟机、翻译、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现、系统加速比、Amdahl定律、程序的局部性原理、CPI、测试程序套件、存储程序计算机、系列机、软件兼容、向上（下）兼容、向后（前）兼容、兼容机、模拟、仿真、并行性、时间重叠、资源重复、资源共享、耦合度、紧密耦合系统、松散耦合系统、异构型多处理机系统、同构型多处理机系统等进行详细的解释和分析。
计算机系统结构是指计算机的逻辑设计和物理实现，它是计算机科学的基础。
计算机系统结构可以分为多级层次结构，每一层以一种不同的语言为特征。
这种层次结构包括微程序机器级、传统机器语言机器级、汇编语言机器级、高级语言机器级、应用语言机器级等。
虚拟机是指用软件实现的机器，可以模拟其他计算机的指令系统。
翻译是指将高一级机器上的程序转换为低一级机器上的等效程序，然后在低一级机器上运行，实现程序的功能。
计算机系统结构的逻辑实现是计算机组成，包括物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。
计算机实现是计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构、器件的集成度和速度、模块、插件、底板的划分与连接、信号传输、电源、冷卻及整机装配技术等。
系统加速比是对系统中某部分进行改进时，改进后系统性能提高的倍数。
Amdahl定律是指当对一个系统中的某个部件进行改进后，所能获得的整个系统性能的提高，受限于该部件的执行时间占总执行时间的百分比。
程序的局部性原理是指程序执行时所访问的存储器地址不是随机分布的，而是相对地簇聚。
CPI是每条指令执行的平均时钟周期数。
测试程序套件是由各种不同的真实应用程序构成的一组测试程序，用来测试计算机在各个方面的处理性能。
存储程序计算机是冯诺依曼结构计算机，其基本点是指令驱动。
程序预先存放在计算机存储器中，机器一旦启动，就能按照程序指定的逻辑顺序执行这些程序，自动完成由程序所描述的处理工作。
系列机是由同一厂家生产的具有相同系统结构、但具有不同组成和实现的一系列不同型号的计算机。
软件兼容是指一个软件可以不经修改或者只需少量修改就可以由一台计算机移植到另一台计算机上运行。
向上（下）兼容是指按某档计算机编制的程序，不加修改就能运行于比它高（低）档的计算机。
向后（前）兼容是指按某个时期投入市场的某种型号计算机编制的程序，不加修改地就能运行于在它之后（前）投入市场的计算机。
兼容机是由不同公司厂家生产的具有相同系统结构的计算机。
模拟是用软件的方法在一台现有的计算机（称为宿主机）上实现另一台计算机（称为虚拟机）的指令系统。
仿真是用一台现有计算机（称为宿主机）上的微程序去解释实现另一台计算机（称为目标机）的指令系统。
并行性是计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内进行多种运算或操作。
只要在时间上相互重叠，就存在并行性。
它包括同时性与并发性两种含义。
时间重叠是指在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。
资源重复是指在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜。
通过重复设置硬件资源，大幅度地提高计算机系统的性能。
资源共享是这是一种软件方法，它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。
耦合度是反映多机系统中各计算机之间物理连接的紧密程度和交互作用能力的强弱。
紧密耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较高，一般是通过总线或高速开关互连，可以共享主存。
松散耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较低，一般是通过通道或通信线路实现计算机之间的互连，可以共享外存设备（磁盘、磁带等）。
异构型多处理机系统是指由多个不同类型、至少担负不同功能的处理机组成，它们按照作业要求的顺序，利用时间重叠原理，依次对它们的多个任务进行加工，各自完成规定的功能动作。
同构型多处理机系统是指由多个同类型或至少担负同等功能的处理机组成，它们同时处理同一作业中能并行执行的多个任务。

c#进行了可视化编程，采用对话框的形式，能够随机生成测试数据和生成数据规模，对测试结果进行图示，显示函数曲线，并能够保存测试数据！！

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

设计一个电梯模拟系统。
这是一个离散的模拟程序，由随机事件驱动，以模拟时钟决定乘客或电梯的动作发生的时刻和顺序，系统在某个模拟瞬间处理有待完成的各种事情，然后把模拟时钟推进到某个动作预定要发生的下一时刻。
要求：（1）模拟某校九层教学楼的电梯系统。
该楼有一个自动电梯，能在每层停留，其中第一层是大楼的进出层，即是电梯的“本垒层”，电梯“空闲”时，将来到该层候命。
电梯一共有八个状态，即正在开门（Opening）、已开门（Opened）、正在关门（Closing）、已关门（Closed）、等待（Waiting）、移动（Moving）、加速（Accelerate）、减速（Decelerate）。
（2）乘客可随机地进出于任何层。
对每个人来说，他有一个能容忍的最长等待时间，一旦等候电梯时间过长，他将放弃。
最后一个人放弃能不能取消按键？（3）模拟时钟从0开始，时间单位为0.1秒。
人和电梯的各种动作均要消耗一定的时间单位（简记为t），比如：有人进出时，电梯每隔40t测试一次，若无人进出，则关门；
关门和开门各需要20t；
每个人进出电梯均需要25t；
电梯加速需要15t；
下行时要不要加速？上升时，每一层需要51t，减速需要14t；
每一层和减速？下降时，每一层需要61t，减速需要23t；
如果电梯在某层静止时间超过300t，则驶回1层候命。
驶回本垒层间接到消息？（4）电梯调度规则如下：①就近原则：电梯的主要调度策略是首先响应沿当前行进方向上最近端的请求直到满足最远端请求。
若该方向上无请求时，就改变移动方向；
②在就近原则无法满足的情况下，首先满足更高层的请求；
③电梯的最大承载人数为13人，电梯人数达到13人后，在有人出电梯之前，不接受进入电梯的请求；
④乘客上下电梯时先出后进。
进电梯时乘客是按发出乘坐请求的顺序依次进入，每次只能进入一人且每个人花费的时间都为25t；
⑤电梯在关门期间（电梯离开之前）所在层提出请求的乘客同样允许进入。
（5）按时序显示系统状态的变化过程，即发生的全部人和电梯的动作序列。
扩展要求：实现电梯模拟的可视化界面。
用动画显示电梯的升降，人进出电梯。
设计有下列对象：电梯、人、电梯控制板及其上各种按钮、模拟时钟等。

1stOpt（FirstOptimization）是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

随机森林的分类中matlab代码，直接可以用，很方便，该算法可以用来机器学习分类研究。

伪随机序列的产生c语言和verilog实现，原理和特性里面都有所介绍，可以直接方便的参考，代码本人撰写完成；
没任何问题！

LinuxRedHat下的弹球小游戏。
功能已经完善，包括：改变挡板长度、改变速度、显示分数、统计最高分、游戏次数、暂停/继续等。
游戏加入随机方向，难度提升。
已测试多次，没有发现比较明显的错误。

基于Qt5.6.2的汽车仪表盘demo，QML语法。
功能界面有随机时速表和转速表，左转向灯

代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值，使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片，可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m，程序会输出112323，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（就是人的编号）。
对每个人的11张图片，取前7张训练网络，后4张测试网络，取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本，20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..，因为每4个数字是属于同一个人的，前四个都是1则都预测正确，第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误（本来是2预测成了1）。
由于参数的随机初始化，不保证每次的结果都相同。

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。