Flynn

1. 并行计算 （Parallel Computing）　　 　　并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。 并行计算 （Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。 　　并行计算可以划分成时间并行和空间并行。 时间并行即流水线技术 ， 空间并行使用多个处理器执行并发计算 ，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看， 并行计算又可分为数据并行和任务并行 。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务，处理起来比任务并行简单。 　　空间上的并行导致两类并行机的产生，按照Michael Flynn（费林分类法）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），而常用的串行机也称为单指令流单数据流（SISD）。MIMD类的机器又可分为常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。 2. 分布式计算（ Distributed Computing） 　　 分布式计算 这个研究领域，主要研究 分散系统 （Distributed system）如何进行计算

计算机硬件基础 2020 年 3 月 25 日 10:40 （一）数据的表示 *** +0 ，原码：0000 0000，反码：0000 0000，补码：0000 0000 0 ： -0 ，原码：1000 0000，反码：1111 1111，补码：0000 0000 移码：符号位取反的补码 （二）计算机系统的组成与体系结构 *** 总线：包括数据总线、地址总线、控制总线 数据总线的宽度：一次可以传送多少位的二进制，单位：字长、八位、十六位 地址总线的位数：寻址的空间大小 冯诺依曼体系结构： 输入设备： 运算器： 算术逻辑单元ALU：数据，运算 累加寄存器AC：暂时存放参与运算的操作数或运算过程中的中间结果 数据缓冲寄存器：存放从存储单元中读取的指令和数据 状态条件寄存器： 控制器：对指令进行译码 程序计数器PC：获取指令，存放下一条指令的地址 指令寄存器IR： 正在运行的指令 指令的组成：操作码（指令的作用）+地址码（指令操作对象的位置） 指令译码机：操作码 时序部件：保证指令在执行构成中有条不紊的进行 存储器： 主存储器：存放指令和数据给CPU用 输出设备： 指令系统的寻址方式： 寻址：找到操作数（数据）所在的地址，扩大寻址空间，提高编程的灵活度 立即寻址：地址码直接指出了操作数本身，不需要额外的存储空间 变址寻址：地址码+基址=真正的地址 &101+4=&105-->270

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 论文标题 ：Scale-Hierarchical 3D Object Recognition in Cluttered Scenes 作者： Prabin Bariya，Ko Nishino 论文地址： 在公众号「 3D 视觉工坊 」，后台回复「 三维目标识别 」，即可直接下载。 摘要 ：三维目标识别在遮挡和杂乱场景中的是一项艰巨的任务。在本文中，引入一种利用几何尺度的可变性的方法来解决这一任务，其关键在于利用局部几何结构的尺度变化所提供的丰富判别信息来约束模型与场景点之间潜在对应的大量搜索空间，尤其是可以利用几何尺度的变异性来计算每个内在几何尺度的形式特征，还有由内在几何尺度集合后诱导的层次结构和局部尺度相关的三维形状描述符的辨别力，该方法以一种由粗到细的分层方式来利用增加的信息，从而有效地筛选所有潜在通信的空间。本文在大量的真实场景上实验评估了该方法的准确性与不同数量的部分遮挡，识别率较先进方法高，此外，尽管存在着全局尺度变化，本文也系统地演示了该方法能够准确定位目标。 一 、简介 三维目标识别旨在正确识别三维场景中的对象，通常要获得目标的深度图像，并估计其位置和每个对象的方向。三维场景是杂乱无章的，场景中的物体也存在相互遮挡，传统的三维物体识别方法一般包括两个阶段：特征提取和匹配。在特征提取阶段

1.简述计算机系统的层次结构（从计算机语言的角度）。 第一级：微程序机器级 第二级：机器语言级（传统机器级） 第三极：操作系统虚拟机 第四级：汇编语言虚拟机 第五级：高级语言虚拟机 第六级：应用语言虚拟机 2.什么是虚拟机？为什么要使用虚拟机？ 虚拟机：由软件实现的机器 以区别由硬件/固件直接实现的物理机器 3.什么是翻译？什么是解释？ 翻译：先把N+1级程序全部转换成N级程序后，再去执行新产生的N级程序，在执行过程中N+1级程序不再被访问 解释：每当一条N+1级指令被译码后，就直接去执行一串等效的N级指令，然后再去取下一条N+1级的指令。依次重复进行 即 翻译：逐程序译码，一起执行；解释：逐句译码逐句执行 解释执行比编译后执行所画的时间多但占用的存储空间少 4.计算机系统结构、计算机组成和计算机实现三者之间的关系，并举例说明。 计算机系统结构：计算机系统的软、硬件的界面 即机器语言程序员所看到的传统机器级所具有的属性。 计算机组成：计算机系统结构的逻辑实现 包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。 着眼于：物理机器级内各事件的排序方式与控制方式、各部件的功能以及各部件之间的联系。 计算机实现：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、冷却及整机装配技术等。 着眼于：器件技术（起主导作用）

作者 @mezod 译者 @josephchang10 如今，通过自己的代码去赚钱变得越来越简单，不过对很多人来说依然还是很难，因为他们不知道有哪些门路。 今天给大家分享一个精彩的 GitHub 库，这个库整理了一系列写代码赚钱的门路和资源，作者的初衷是帮助那些想利用软件产品挣钱的人，希望你也能够从中获得鼓舞并进行尝试。将一个个小项目变成钱、产生创业想法等。 赚钱的点子分为这几个方向： 社区 新闻 播客 演讲 帖子 博客 学习案例 活动 书籍 工具 课程 特殊话题 社区 IndieHackers 从可盈利的企业和 side project 中学习。IndieHackers 可以说是独立收入这波新浪潮的催化剂。这是一系列成功的开发者关于产品的访谈。IndieHackers 一直都很有意思，因为它本身就是一个独立项目。 Courtland Allen 曾经毫无保留地介绍了 构建它的过程 。近期的消息能看出这个社区/论坛会继续成长。 Barnacl.es 给 bootstrappers 看的新闻，而不是 VC 或 黑客。像 Hacker-News 一样的社区。 Peter Bhat Harkins 在 2016 年早期启动，从那时起我就发现了它巨大的价值。而且，运行它的 软件 也相当强大，这也是值得钦佩的一点！ bootstrapped.fm 论坛 bootstrappers 的论坛。由