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三级存储体系结构： 高速缓存 — 主存储器 — 二级存储器1）主存储器（memory）：指能由CPU直接编程访问的存储器。存放需要执行的程序和需要处理的数据。也称为内存。 由DRAM（动态随机访问存储器）芯片组成。2）高速缓存（cache）：存放最近要使用的程序和数据。
者字节数据的流动序列。Java的I/O流提供了读写数据的标准方法。任何Java中表示数据源的对象都会提供以数据流的方式读写它的数据的方法。 Java.io是大多数面向数据流的输入/输出类的主要软件包。此外，Java也对块传输提供支持，在核心库 java.nio中采用的便是块IO。
统的途径——存储器层次结构 四、高速缓存存储器 高速缓存存储器是小型的、快速的基于SRAM的存储器，是在硬件中自动管理的。下图为高速缓存存储器的总线结构图 书中介绍三类高速缓存结构：一、通用的高速缓存存储器组织结构（机器的高速缓存被组织成一个有S=2
网络协议是分层的，所以网络互联也存在着互联层次的问题。网络互联的层次可以根据网络层次的结构模型划分。1.物理层互联物理层的功能是在物理信道上透明地传输位流，物理层设备的主要任务就是解决数据终端设备与通信设备之间的接口问题。物理层互连的设备是中继器和集线器，它们在物理层间实现透明的二进制比
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。 从2018年1月到6月，网络安全形势出现新变化。一方面，网络安全态势变得越来越复杂，数据泄露、DDoS攻击等事件愈演愈烈;另一方面
计算机系统的层次结构（从语言功能角度划分）：虚拟机：通过配置软件，扩充机器功能后形成的一台计算机，而实际硬件在物理功能上并不具备这种语言功能。
中，目前学术界主要的研究重点是训练目标函数和优化器，而对于鲁棒的网络结构研究较少，因此目前多数文献使用的仍然是标准训练（standard training, ST）中的那些经典的网络结构。在标准训练中，经典的网络结构是通常比搜索得到的网络结构表现差的，这样的趋势在对抗训练中应该是一样的。在本
间的通信通过接口来实现。 根据抽象原理，我们可以想象机器是从一个层次结构中构建起来的。在这个层次结构中，每个层次都有一个特定的功能，并且作为一个不同的假想机器存在。我们把每一级的假想机器为虚拟机。每一级的虚拟机都执行自己特定的指令集，在需要时调用较低级别的机器来执行任务。 第6级，用户级
保用户只能访问授权的应用程序，而不能获得一般的网络访问权限。 ZTNA（Zero-Trust Network Access，零信任网络接入）是 Gartner 力推的一个安全框架，用于在网络安全架构支离破碎的时代取代 VPN 技术。 ZTNA 有多种可选的实现方式，例如：CAS（Cloud
结构的声明struct tag（结构体名字）{ member-list（结构体成员）;}variable-list（结构体变量）;例如描述一本书：struct Book //Book为结构体名称； struct Book为结构体类型{ char name[20];
<4> 计算机的层次结构 不同用户处在不同层次 不同层次具有不同属性 不同层次使用不同工具 不同层次的代码效率不同 1. 透明性概念 本来存在的事物或属性，从某个角度去看，却好像不存在 如硬件的特性对C语言程序设计者而言就具有透明性 2. 系统观 当硬件结构发生变化时要想到可能对软件产生的影响
Point，简称AP)做为无线接入点，AP的基本功能有：作为接入点，实现与其关联的STA对分布式系统的接入访问。作为接入点，实现和同一BSS中的不同站间的通信联结。作为BSS的控制中心完成对其他非AP的站的控制和管理。作为无线网络和分布式系统的桥接点，完成无线局域网与分布式系统间的桥接功能。基本服务集（Basic
用ResNet152作为预训练的特征提取器。将ResNet的最后的全连接层替换为3个使用dropout的全连接层。在decoder中使用转置卷积。使用VGG作为基础结构。使用C3D网络，使用adjusted receptive fields，在网络的最后使用64 unit bottleneck
硬件与软件系统间的关系 相互依存 硬件是软件运行的基础软件的正常运行是硬件发挥作用的重要途径 逻辑等效性 某些功能既可有硬件实现，也可由软件实现 协同发展 软件随硬件技术的迅速发展而发展软件的不断发展与完善又促进硬件的更新两者密切地交织发展，缺一不可 <4> 计算机的层次结构
结构的声明struct tag（结构体名字）{ member-list（结构体成员）;}variable-list（结构体变量）;例如描述一本书：struct Book //Book为结构体名称； struct Book为结构体类型{ char name[20];
法生产的铁占世界铁总产量的绝大部分。高炉生产时从炉顶装入铁矿石、焦炭、造渣用熔剂（石灰石），从位于炉子下部沿炉周的风口吹入经预热的空气。在高温下焦炭（有的高炉也喷吹煤粉、重油、天然气等辅助燃料）中的碳同鼓入空气中的氧燃烧生成的一氧化碳和氢气，在炉内上升过程中除去铁矿石中的氧，从而
法生产的铁占世界铁总产量的绝大部分。高炉生产时从炉顶装入铁矿石、焦炭、造渣用熔剂（石灰石），从位于炉子下部沿炉周的风口吹入经预热的空气。在高温下焦炭（有的高炉也喷吹煤粉、重油、天然气等辅助燃料）中的碳同鼓入空气中的氧燃烧生成的一氧化碳和氢气，在炉内上升过程中除去铁矿石中的氧，从而
Matching：主要用于对输入的预测结果进行序列级别的匹配和监督。前面已经介绍了从序列的图像输入到序列的实例预测的过程。但是预测序列的顺序其实是基于一个假设的，即在帧的维度保持帧的输入顺序，而在每帧的预测中，不同实例的输出顺序保持一致。帧的顺序比较容易保持，只要控制输入和输出的顺序一致即可，但
传统处理器结构设计以及面向图计算和神经网络的加速结构不能同时应对2种对立的执行行为，无法满足图神经网络的加速需求.为解决上述问题，面向图神经网络应用的专用加速结构不断涌现，它们为图神经网络定制计算硬件单元和片上存储层次，优化计算和访存行为，取得了良好的加速效果.以图神经网络执行行为带来的加速结构设计挑战为出发点，
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