的存储器。84．用16K*8位的芯片组成64K*8位的存储器，需____个芯片，其中数据线____根、地址线____根、其中，片内地址线____根。85．串行数据传输方式有三种，分别是_________方式、 ________方式、_______方式。 86．80486等32位微处理器有三种工作模式 ，分别是_________模式、 ________模式、_______模式。87．子程序与调用它的
我的世界跟着研究指令6年的豆瓣从零学习指令-第一期指令概念篇章：我看到网上呢，有很多号称高级指令教学的视频和文章，点进去看看，全都是基础，那么今天起，我会从第一期出到第150期，为大家讲解指令。好的进入正题，我们如何设计出健壮的指令系统呢？我这个健壮是这么定义的。首先，用最小的卡顿，最少的指令达到最好的效果，cb组就能很好的弥补其缺陷。但要用scoreboard计时，operation运算等来达到
和微机CPU,的主频为B若微机40MIPS,的平均指令周期为多少B请老师给出详细求解公式mips微机1/(40*10^6/10^(-9))=10^9/(40*10^6)=100/4=25 nsB
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精选
2008-09-10 16:18:19
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中断系统###定义中断”，是指CPU暂时停止正在执行的程序，转去执行请求CPU为之服务的内、外部事件的服务程序，待该服务程序执行完后，又返回到被暂停的程序继续运行的过程。中断的作用（1）可以提高CPU的工作效率CPU有了中断功能就可以通过分时操作启动多个外设同
原创
2022-03-25 15:26:47
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中断系统###定义中断”，是指CPU暂时停止正在执行的程序，转去执行请求CPU为之服务的内、外部事件的服务程序，待该服务程序执行完后，又返回到被暂停的程序继续运行的过程。中断的作用（1）可以提高CPU的工作效率CPU有了中断功能就可以通过分时操作启动多个外设同时工作，并能对它们进行统一管理。CPU在与外设交换信息时通过中断就可以避免不必要的等待和查询，从而大大提高它的工作效率（...
原创
2021-07-27 15:40:04
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“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。” 由于Embedding太过重要，本文我们将详细讲解Embedding的相关知识，以及在推
#指令系统指令格式指 令 通 常 由 指 令 操 作 码 和 指 令 操 作 数 两 部 分 组 成指令描述符号A：表示累加器A，而ACC则表示累加器A的地址。Rn（n = 0～7）：当前选中的工作寄存器组中寄存器R0～R7之一。Ri（i = 0, 1）：当前选中的工作寄存器组中的寄存器R0或R1。@：间接寻址或变址寻址前缀。data：8位立即数。data16：16位立即数。...
原创
2021-07-27 15:40:08
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#指令系统指令格式指 令 通 常 由 指 令 操 作 码 和 指 令 操 作 数 两 部 分 组 成指令描述符号A：表示累加器A，而ACC则表示累加器A的地址。Rn（n = 0～7）：当前选中的工作寄存器组中寄存器R0～R7之一。Ri（i = 0, 1）：当前选中的工作寄存器组中的寄存器R0或R1。@：间接寻址或变址寻址前缀。data：8位立即数。data16：16位立即数。...
原创
2022-04-18 11:49:31
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微机系统集成技术就业前景
随着科技的飞速发展，微机系统集成技术在现代社会中的应用越来越广泛，涉及领域不断拓展。因此，对于这一领域的专业人才需求也日益旺盛。本文将从多个方面探讨微机系统集成技术的就业前景，并分析其发展趋势。
一、微机系统集成技术的概述
微机系统集成技术是将计算机软件、硬件、网络等技术进行整合，形成一个统一的、高效的系统，以实现信息化、自动化的过程。微机系统集成技术的应用范围广泛
我们先来看一张现代PC机的芯片构成图： 现代PC机的主板主要有北桥和南桥两大芯片构成，一改往日的将控制器与适配器接在本地总线上的设计。这两大芯片主要完成的主要功能是北桥芯片：完成CPU、视频接口（AGP）、存储器接口这些数据传输较快的设备之间的数据通信。南桥芯片：完成低层IO设备之间的数据交流：像USB串行设备、硬盘接口等等。IO端口寻址和访问控制方式CPU与IO设备之间进行通信，必须首先知道对方
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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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>>8/16/32位机 微机的组成**********************************************1>数制10 D 权 10的i次方2 B 权 2的i次方8 O/Q 权 8的i次方16 H 权 16的i次方10->2 整数部分除2 小数部分乘22>二进制编...
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2015-12-18 09:05:00
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TOC \o "1-3" \t "" \h \z \u HYPERLINK \l _Toc8310 微机原理及应用习题集库 PAGEREF _Toc8310 2
HYPERLINK \l _Toc9903 一、填空 PAGEREF _Toc9903 2
HYPERLINK \l _Toc11739 二、单项选择题 PAGER
（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
