计算机组成原理实验报告1 | 实验1.1 运算器实验（键盘方式）
=5678H的情况下，改变运算器的功能设置，观察运算器的输出，将其对应的十六进制填入表1-2中，并和理论值进行比较和验证： 四、实验结果的分析与总结 本次实验由我个人独立完成。我在本次实验中深入学习了计算机组成原理中运算器的组成和工作原理，同时掌握了74LS181运算器的组合功能，并成功通过键盘的方式验证了其逻辑运算和算术运算功能。 以下是我的总结： 本次实验是我第一次进行计算机组成原理的单片机实验，最...
MIT 6.858 计算机系统安全讲义 2014 秋季（一）
MIT 6.858 计算机系统安全笔记 2014 秋季 2014 年由Nickolai Zeldovich 教授和James Mickens 教授教授授课的 6.858 讲座笔记。这些讲座笔记略有修改，与 6.858 课程网站上发布的内容略有不同。 第1讲：介绍：什么是安全，意义何在，没有完美的安全，策略，威胁模型，假设，机制，缓冲区溢出 第2讲：控制劫持攻击：缓冲区溢出，栈金丝雀，边界检查，电子围栏...
【计算机是怎么跑起来的】编程：程序像河水一样流动
【计算机是怎么跑起来的】编程：程序像河水一样流动 程序的流动像河水一样 流程的种类 （顺序流程）线性流程 （条件分支） 判断流程 循环流程 流程图 最低限度所需的流程图符号 结构化程序设计 从硬件上看循环的过程 结构化编程 算法 中断处理 事件驱动 注意一个前提哈，本书大部分测试都是按照微型计算机来说的。 程序的流动像河水一样 流程的种类 上一章我们说过，CPU中有4种寄存器，其中PC（程序计数器）寄...
学习笔记——计算机网络（Internet、网络边缘）
一、Internet 网络是由多个计算机和其他网络设备通过通信链路相互连接而形成的互联网，用于实现数据传输和资源共享。它是现代信息社会中不可或缺的基础设施。 1.计算机网络： 通过通信链路连接； 以共享资源为目标； 资源包括：计算机硬件、软件、信息和对他人有用的东西。 ————————————— 2.构成网络的重要概念： 节点： 主机及其是上运行的应用程序； 路由器、交换机等网络交换设备。 边：通信链路...
【数据结构】栈和队列的应用——括号匹配 + 表达式求值 + 表达式转换 +栈的递归应用+队列在计算机系统中的应用
0;} 3.2.3 前缀表达式 A.中缀转前缀 手算 B.前缀表达式的计算 3.2.4 中缀表达式的求值 方法 3.3 递归中栈的应用 函数调用特点 调用函数时，需要用一个栈存储： 递归的精髓： 在计算机中，用栈来解决函数的递归调用 4.队列的应用 树的层次遍历、图的广度优先遍历 队列在计算机系统中的应用 ...
如何阅读“计算机界三大神书”之一 ——《计算机程序的构造和解释》SICP
文章目录 01 书籍讲解02 书籍目录解析03 文末福利04 中奖名单 -- 待定 01 书籍讲解 《计算机程序的构造和解释》（Structure and Interpretation of Computer Programs，简记为SICP）是MIT的基础课教材，出版后引起计算机教育界的广泛关注，对推动全世界大学计算机科学技术教育的发展和成熟产生了很大影响。这本书的第1版于1984年出版，第2版于1...
【深度学习笔记】计算机视觉——单发多框检测（SSD）
单发多框检测（SSD） sec_ssd 在 sec_bbox— sec_object-detection-dataset中，我们分别介绍了边界框、锚框、多尺度目标检测和用于目标检测的数据集。 现在我们已经准备好使用这样的背景知识来设计一个目标检测模型：单发多框检测（SSD） Liu.Anguelov.Erhan.ea.2016。 该模型简单、快速且被广泛使用。尽管这只是其中一种目标检测模型，但本节中的...
计算机软件分类、编程知识体系、编程工作岗位
计算机软件分类、编程知识体系、编程工作岗位 一、计算机软件分类二、计算机语言编程知识体系三、人工智能/机器学习工程师知识体系四、工作岗位 一、计算机软件分类 计算机软件可以根据不同维度进行分类，以下是主要的分类方式： 按照软件类型： 系统软件：这类软件直接与硬件交互并管理计算机资源，提供运行环境给其他软件使用。主要包括： 操作系统（Operating System, OS），如Windows、macO...
【深度学习笔记】计算机视觉——FCN（全卷积网络
全卷积网络 sec_fcn 如 :numref:sec_semantic_segmentation中所介绍的那样，语义分割是对图像中的每个像素分类。 全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换 :cite:Long.Shelhamer.Darrell.2015。 与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，...
【深度学习笔记】计算机视觉——R-CNN
区域卷积神经网络（R-CNN）系列 sec_rcnn 除了 sec_ssd中描述的单发多框检测之外， 区域卷积神经网络（region-based CNN或regions with CNN features，R-CNN） Girshick.Donahue.Darrell.ea.2014也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。 本节将介绍R-CNN及其一系列改进方法：快速的R-CNN（Fast R-...