1 计算机网络和因特网1.1 什么是计算机网络数十亿台互联计算设备主机 = 终端系统运行网络应用程序端系统通过 通信链路 和 分组交换机 连接到一起。通信链路光纤、铜缆、无线电、卫星传输速率:带宽分组交换机 packet switches:转发分组(数据块 chunks of data)路由器 和 链路层交换机因特网:网络的网络 network of networks互联的ISP端系统 通过 因特网服务提供商 (ISP) 接入因特网。协议 控制 消息的发送 和 接收TCP,IP,HTTP,Skype,802.11因特网RFC:征求意见IETF:互联网工程任务组互联网为应用程序提供服务的基础设施网站,VoIP,电子邮件,游戏,电子商务,社交网络等涉及多个相互交换系统的端系统:分布式应用程序。端系统提供 套接字接口 ,该接口规定了运行在一个端系统上的程序请求因特网基础设施向运行在另一个端系统上的特定目的地程序交付数据的方式。互联网为应用程序提供编程接口允许发送和接收应用程序以“连接”到互联网 的 钩子 hooks提供类似于邮政服务的服务选项协议 protocol 的定义:协议 定义了在两个
并行程序设计导论1 为什么要并行化1.1 为什么需要不断提升的性能不断提升的计算能力称为许多飞速发展领域的核心力量气候模拟蛋白质折叠药物发现能源研究数据分析1.2 为什么需要构建并行系统单处理器性能提升的主要原因之一:日益增加的集成电路晶体管密度。通过继续增快继承电路的速度来提高处理器性能的方法变得不再可行。如何利用不断增加的晶体管密度:并行。集成电路制造商:在单个芯片上放置多个处理器。(多核处理器)1.3 为什么需要编写并行程序串行程序改写为并行程序。最好的并行化,可能通过一步步回溯,然后发现一个全新的算法来得到。代码分析:计算 n 数的值再累加求和,串行代码:sum = 0; for(i=0; i<n; i++){ x = Compute_next_value(...); sum += x; }假设有 p 个核,且 p 远小于 n,那么每个核能够计算大约 n/p 个数的值并累加求和,以得到部分和:my_sum = 0; my_first_i = ...; my_last_i = ...; for(my_i = my_first_i; my_i < my_
进程同步进程具有异步性的特征。异步性:各并发执行的进程以各自独立的、不可预知的速度向前推进。例子:进程通信——管道通信读进程和写进程并发地运行,由于并发必然导致异步性,因此“写数据”和“读数据”两个操作执行的先后顺序是不确定的。而实际应用中,又必然按照“写数据 => 读数据”的顺序来执行的。所以需要解决这种异步问题。同步,亦称 直接制约关系,它是指为完成某种任务而建立的两个或多个进程,这些进程因为需要在某些位置上协调它们的工作次序而产生的制约关系。进程间的直接制约关系就是源于它们之间的相互合作。进程互斥进程的 “并发”需要 “共享”的支持。各个并发执行的进程不可避免的需要共享一些系统资源(如内存,又如打印机、摄像头这样的 I/O 设备)两种资源共享方式:互斥共享方式系统中的某些资源,虽然可以提供给多个进程使用,但一个时间段内只允许一个进程访问该资源。同时共享方式系统中的某些资源,允许一个时间段内由多个进程“同时”对它们进行访问一个时间段内只允许一个进程使用 的资源称为 临界资源。许多物理设备(比如摄像头、打印机)都属于 临界资源。此外,很多变量、数据、内存缓冲区等都属于临界资源。
监督学习(分类与回归,感知机、逻辑回归;神经网络、反向传播、CNN、RNN);非监督学习(K-means);强化学习(MDP定义、状态值函数和动作值函数、Q学习及SARSA、DQN)决策树例子:打网球例如 , 分类结果:No决策树概念:表示一个函数,该函数将属性值的向量作为输入,并返回一个“决策”(单个输出值)通过执行一系列测试来做出决策。节点:用属性标记边:用属性值标记叶子:用决策标记决策树表示:决策树表示属性值约束的合取的析取上例中的决策树:(Outlook = Sunny ∧ Humidity = Normal) ∨ (Outlook = Overcast) ∨ (Outlook = Rain ∧ Wind = Weak)任何布尔函数都可以写成决策树通过把真值表中的每一行对应树中的路径通常可以使用小树,然后,有些函数需要指数大的树决策树学习:目标:找到一棵与训练样例一致的小树思路:选择“最重要”属性作为(子)树的根信息论我们将使用 信息增益(information gain)的概念,它是用信息论的基本概念——熵(entropy)来定义的熵,是对随机变量不确定性的度量;信息的获取对
第一章绪论人工智能的定义、概况; 人工智能主要学派及主要观点。人工智能的定义人工智能(AI)是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。主要任务:建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似人类智能行为的计算系统。主要学派逻辑学派(符号主义方法)认知基元是符号,智能行为通过符号操作来实现,以 Robinson 提出的归结原理为基础,以 LISP 和 Prolog 语言为代表。着重问题求解中启发式搜索和推理过程,在逻辑思维的模拟方面取得成功,如自动定理证明和专家系统。人工智能源于数理逻辑数理逻辑的形式化方法和计算机科学不谋而合。正是数理逻辑对计算的追根寻源,导致了第一个计算的数学模型 图灵机 的诞生,它被公认为现代数字计算机的祖先。仿生学派(连接主义方法)人的思维基元是神经元,把智能理解为相互连结的神经元竞争与协作的结果,以人工神经网络为代表。其中,反向传播网络模型(BP神经网络)和 Hopfield 网络模型 更为突出着重结构模拟,研究神经元特征、神经元网络拓扑,学习规则、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。认为 人工智能源于仿生学,特别是对人脑的研究。MP 模型,开
第一章操作系统的定义:计算机用户和计算机硬件之间的程序操作系统的目标:运行用户程序,更方便地运行用户程序更易于使用计算机系统更方便管理计算机的硬件操作系统的三个用途:管理计算机硬件资源提供用户和计算机硬件的接口提供服务和资源下面哪些项享有特权:设置计时器的值。需要特权读时钟。不需要,无特权也能读取清除内存。需要特权发出陷阱指令。陷入内核态,不需要特权关闭中断。需要特权,能关闭中断就可以无限占用CPU修改设备状态表条目。需要特权从用户模式切换到内核模式。不需要特权访问 I/O 设备,需要特权一些CPU提供两种以上的操作模式。这多种模式的两种可能的用途是什么?区分用户级别,提供分级服务安全控制允许部分设备在非内核模式下工作中断的目的是什么?中断与陷阱有何不同?陷阱可以由用户程序有意生成吗?如果是,目的是什么?目的:在某个事件发生时打断正在执行的程序,并立即转移到该事件的相应处理程序上中断和陷阱的区别:中断:中断是由外部事件触发的机制中断可以打断正在执行的程序,并将控制转移到相应的中断处理程序中断处理程序可以是处理外部事件中断是异步事件,可以在任何时间发生,无论当前程序状态如何中断处理程序的
数据结构与算法课程笔记1 绪论1.1 基本概念和术语1.1.1 数据数据(data):对客观事物的符号表示,在计算机科学中指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。数据元素(data element):数据的基本单位。在计算机中通常作为一个整体进行考虑喝处理。数据项(data item):是组成数据元素、有独立含义的、不可分割的最小单位。数据对象(data object):性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。1.1.2 数据结构数据结构(data structure):相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。结构(structure):数据元素相互之间的关系。逻辑结构数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的。因此,数据的逻辑结构 可以看作是 从具体问题抽象出来的数学模型。四类基本结构:集合 set:数据元素之间就是“属于同一个集合”线性结构 list:数据元素之间存在着一对一的线性关系树形结构 tree:数据元素之间存在者一对多的层次关系图状结构 或 网状结构 graph:数据元素之间存在着多对多的任意关系存储结构存储结构:
caroline
计算机专业学生