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冯·诺伊曼的著名报告《EDVAC的第一草案》

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简介:
《EDVAC的第一草案》是冯·诺伊曼于1945年撰写的关于电子数字计算机设计的重要文献,详细阐述了存储程序概念,对现代计算机架构发展影响深远。 冯·诺伊曼著名的《EDVAC报告初稿》(First Draft of a Report on the EDVAC)是一份重要的文献。

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  • ·EDVAC
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    《EDVAC的第一草案》是冯·诺伊曼于1945年撰写的关于电子数字计算机设计的重要文献,详细阐述了存储程序概念,对现代计算机架构发展影响深远。 冯·诺伊曼著名的《EDVAC报告初稿》(First Draft of a Report on the EDVAC)是一份重要的文献。
  • VNMSIM:·架构模拟器
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    VNMSIM是一款专注于冯·诺伊曼计算机体系结构的教学与研究工具,它能够精确地模拟经典计算模型的运行环境,帮助用户深入理解程序执行流程和硬件工作原理。 冯·诺依曼机器模拟器使用JavaScript编写了一个Von Neumann机器的仿真器。该工具主要采用Pug(之前名为Jade)、Sass、AngularJS以及CodeMirror构建而成,旨在为学生与教师提供研究冯·诺伊曼架构工作原理的学习材料和解决方案。 自2021年1月以来,一个基于Electron的新版本已被迁移到“dev”分支中进行开发。关于如何使用此模拟器的指南可以从其页面顶部的信息菜单获取。对于在线版用户来说,如果已经安装了Git,则可以通过执行以下命令来克隆代码库: ``` git clone https://github.com/lorenzoganni/vnmsim.git ``` 进入vnmsim目录并运行npm install以安装所需的NodeJS依赖项。 此外还需要Gulp和Express进行编译。
  • .zip_01随机数处理_neumann;;随机数生成
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    本资料探讨了由冯·诺伊曼提出的早期随机数生成算法。内容涵盖了数学巨匠冯·诺伊曼在计算科学领域的贡献,特别关注他在随机数处理上的创新思路和方法。 在使用冯诺依曼方法处理随机数的过程中,需要移除一大部分非随机的序列;00和11不输出,01输出为1,10输出为0。
  • 用Verilog语言设计架构CPU
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    本项目采用Verilog硬件描述语言设计基于冯·诺伊曼架构的中央处理器(CPU),实现指令集架构的基础功能。 使用Verilog设计一个冯诺依曼结构的CPU,实现以下4条指令: 1. addi:(rd) <- (rs) + imm 2. lw:(rd) <- memory((rs) + imm) 3. sw:memory((rd) + imm) <- (rs) 4. add:(rd) <- (rd) +(rs) CPU包含以下模块: - 存储器Memory - 时序信号产生模块CLOCK - 取指令模块IFU - 通用寄存器GR - ALU(算术逻辑单元) - 控制器controller 实验报告应包括设计思路描述、程序代码说明以及模拟图及分析。
  • 田纳西故障诊断实验
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    《田纳西伊斯曼的故障诊断实验报告》记录了在复杂工业环境中进行的一系列故障诊断与问题解决的实践案例和研究成果。 【田纳西伊斯曼故障诊断实验报告】是一个深入研究化工过程异常检测的案例,它基于美国Eastman化学公司的Tennessee Eastman (TE)仿真平台,该平台模拟了复杂的化工反应,涉及多步骤的物质转化和控制变量。实验包含了数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取和多种机器学习算法的模型构建,以及Simulink仿真的应用。 1. **数据背景与数据介绍** - **TE过程**:这个过程包括8种物料成分,其中A、C、D、E作为反应物,B是惰性组分,G和H为主产物,F为副产物。物料通过不同流路进入反应器进行化学反应,然后通过冷凝和分离步骤进行产品提纯。 - **数据特性**:包括12个控制变量、22个过程测量变量和19个成分变量,涵盖了流量、压力、温度等多维度信息。此外,TE过程还设计了21种异常运行状态,样本每3分钟采集一次,故障从第161个样本开始引入。 2. **问题分析与数据预处理** - **异常诊断**:问题被视为一个多分类任务,需要将数据分为正常状态和21种故障状态。由于正常数据多于异常数据,可能需要进行欠采样处理以平衡样本分布。 - **预处理**:考虑到数据量纲不一,为了适应机器学习算法的训练需求,需对所有特征变量执行标准化操作(例如使用`zscore`函数),消除量纲影响,提高模型稳定性。 3. **机器学习算法应用** - **模型构建**:实验采用了决策树、判别分析、贝叶斯模型、K近邻和随机森林等多种多分类算法。通过五折交叉验证选取最佳模型,并进行超参数调优以提升预测准确率。 - **异常变量识别**:利用SHAP值和LIME算法,这两个局部可解释性方法能揭示特征变量对预测结果的影响,有助于定位异常变量。 4. **Simulink仿真** - **验证模型**:通过在Simulink中设置人工故障并重新进行仿真实验收集新数据。然后使用训练好的机器学习模型检测这些新生成的数据集以检验其准确性和实用性。 实验的代码示例展示了如何加载和标准化处理数据,确保所有特征在同一尺度上,以便于不同机器学习算法的有效应用与评估。此研究全面地探讨了化工过程故障诊断流程,从初始数据准备到最终模型验证,充分展现了机器学习技术在解决实际工业问题中的强大潜力。通过这样的实验案例,我们可以学到如何应对多元异构的数据挑战、选择合适的机器学习方法以及结合仿真工具进行有效检测与分析的方法。
  • 架构计算机CPU模拟器.c
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    冯诺依曼架构计算机CPU模拟器.c是一款基于C语言编写的软件,用于模拟冯·诺伊曼体系结构的中央处理器。该程序能够帮助用户深入理解经典计算机硬件的工作原理和操作流程,并提供一个交互式的实验平台以探索不同的指令集和数据处理方式。 冯诺依曼式计算机CPU模拟器的C语言实现代码文件名为冯诺依曼式计算机CPU模拟器.c。
  • 田纳西过程故障检测实验
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    本实验报告详细探讨了田纳西伊斯曼化工生产过程中的故障检测技术应用与分析,旨在提高工业过程的安全性和效率。 实验报告采用四种算法(PCA, IF, OCSVM, MD)构造故障检测模型。报告包含完整的实验步骤、算法介绍与实验代码(MATLAB)。内容涵盖数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取以及利用多种机器学习算法构建模型的过程。
  • J2EE课程设计
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    本报告为J2EE课程设计草案,涵盖了基于Java 2 Platform, Enterprise Edition(J2EE)技术框架的设计理念、系统架构及实现方案等内容。 ### J2EE课程设计报告知识点解析 #### 一、J2EE概述 - **定义**:Java 2 Platform, Enterprise Edition(简称J2EE)是一种基于Java的平台标准,专为开发分布式多层Web应用程序而设计。 - **核心特性**: - 分布式计算支持 - 多层架构实现 - Web服务集成 #### 二、MVC架构 - **定义**:Model-View-Controller(简称MVC)是一种软件架构模式,用于分离应用程序的不同方面。 - **组成部分**: - **模型(Model)**:负责业务逻辑和数据处理。 - **视图(View)**:展示数据给用户。 - **控制器(Controller)**:处理用户输入,并控制模型与视图之间的交互。 #### 三、Struts框架 - **简介**:Struts是一个开源的MVC框架,用于简化Java Web应用程序的开发过程。 - **特性**: - 表单验证功能 - 数据绑定支持 - 文件上传能力 - 国际化兼容性 #### 四、Model I 和 Model II 架构 - **Model I**:简单的JSP页面作为控制器和视图,适用于小型项目需求。 - **Model II**:基于MVC的架构设计,使用Servlet作为控制器,JSP充当视图角色,JavaBeans为模型部分,适合复杂的应用程序开发。 #### 五、串口通信 - **定义**:串行通信接口(Serial Communication Interface)是指数据按位顺序传送的方式。 - **应用场景**:本项目通过串口设备实现系统的输入输出功能,例如与GSM MODEM进行通讯。 - **优势**: - 简单易用性 - 成本效益高 - 高可靠性 #### 六、Web式信息管理系统 - **定义**:一种基于Web的应用程序,用于管理各种类型的信息数据。 - **特点**: - 用户界面友好设计 - 跨平台访问支持 - 多设备接入兼容性 #### 七、手机短信平台 - **系统结构**:本项目采用了基于J2EE的MVC架构设计,支持HTTP请求以及GSM MODEM通讯需求。 - **功能模块**: - **写短信**:提供单发和群发选项,并根据数据库记录自动生成称呼信息。 - **发送箱**:存储已发出的信息,用户可以管理这些记录。 - **接收箱**:收集收到的短信,支持回复、删除等操作。 - **电话簿**:帮助管理和维护联系人资料,包括新增及分组功能的支持。 - **统计查询**:提供特定用户的短信发送数量等相关信息的查询服务。 - **常用语库**:预先设置常见短消息内容以供快速使用。 #### 八、技术实现 - **关键技术**: - JSP (Java Server Pages) - Servlets - JavaBeans - **收发短信机制优化**: 传统的定时刷新方法存在资源浪费的问题。本设计采用串口监听的方式,当有新数据到达时触发相应事件处理程序,从而提高了系统的响应速度和资源利用率。 - **代码示例**: ```java public void serialEvent(SerialPortEvent e) { StringBuffer inputBuffer = new StringBuffer(); int newData = 0; switch (e.getEventType()) { case SerialPortEvent.DATA_AVAILABLE: while ((newData != -1)) { try { newData = this.inStream.read(); // 读取串口数据 if (newData == -1) break; // 如果没有新的数据,退出循环 inputBuffer.append((char)newData); // 将字符添加到缓冲区中 } catch (IOException ex) { System.out.println(IO exception occurred); // 错误处理 } } processInput(inputBuffer.toString()); // 处理接收到的数据 break; case SerialPortEvent.CLOSEOUTPUT: closeOutput(); // 关闭输出端口操作 break; default: break; // 其他事件处理逻辑可以根据需要进行扩展。 } } ``` #### 九、总结 - 在本设计中,利用了成熟的J2EE技术栈包括Struts框架和MVC架构等构建了一个基于Web的手机短信平台。 - 利用串口监听技术优化了系统的短信收发机制,提高了整体性能与用户体验度。 - 系统具备丰富的功能模块如写短信、发送箱/接收箱管理、电话簿维护以及统计查询等功能,满足企业和个人用户的各种需求。
  • 塔课程设计
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    《汉诺伊塔课程设计》是一套结合数学逻辑与编程思维的教学方案,通过解决经典的汉诺伊塔问题,引导学生掌握递归算法和问题分解策略。 【Hannoi塔课程设计】是一份详细的报告,旨在通过Java编程语言及面向对象技术教授学生如何实现汉诺塔问题的解决方案。该报告涵盖了从需求分析到详细设计的过程,为学习软件开发的学生提供了一个宝贵的实践案例。 **1. 概述** 概述部分阐述了课程的目标和内容。其目标在于让学生掌握Java编程语言与面向对象的基本概念,并通过解决汉诺塔问题来锻炼逻辑思维及解决问题的能力。内容涵盖了对汉诺塔的理解以及如何将其转化为计算机程序代码的步骤。 **1.1 课程设计目的** 主要目的是为了使学生能够运用面向对象的思想,例如类定义、创建对象和方法调用等,在实践中理解和应用这些概念,并通过此过程培养他们的系统分析能力、设计能力和编码技巧。此外还旨在提高他们的问题抽象化及算法设计技能。 **1.2 课程内容** 包括对汉诺塔问题的详细解析,需求确定,功能模块的设计以及最终代码实现的过程。学生需要将汉诺塔移动规则转化为可执行程序代码,并完成相应的编程任务。 **2. 需求分析** 需求分析是软件开发的第一步,它明确了设计目标和主要的功能要求。本节描述了课程中对用户友好型的Hannoi塔游戏的设计意图、功能模块和支持环境等关键信息。 **2.1 设计目标** 包括实现一个能够进行手动或自动盘片移动操作,并展示完整步骤过程的游戏程序作为最终成果的目标设定。 **2.2 主要功能** 涵盖与用户的交互界面设计,模拟汉诺塔的移动逻辑,适应不同数量圆盘的变化需求以及提供最优解法演示等功能点的具体说明。 **3. 概要设计** 概要设计阶段涉及系统模块划分和整体流程的设计。通过明确各部分职责范围并绘制程序运行顺序图来指导后续开发工作。 **4. 详细设计** 深入到每个具体实现细节,包括但不限于创建初始化汉诺塔结构、圆盘的图形表示以及用户手动操作与自动演示机制等不同方面的设计说明。 总的来说,《Hannoi塔课程设计》报告全面展示了软件开发生命周期中的各个阶段,并为学生提供了一个理论联系实际的学习机会。通过此项目实践,学生们不仅能掌握编程技能,还能学习如何分析问题、设计方案并提升综合能力素质。
  • 抽样调查理论与方法(二版)——士雍 课后答
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    《抽样调查理论与方法(第二版)》是由冯士雍编著的一本详细介绍抽样调查技术及其应用的专业书籍,该书提供了丰富的案例和习题解析。 抽样调查理论与方法(第二版)冯士雍的课后答案提供了解释和解答,帮助学生更好地理解和掌握书中的概念及应用技巧。这本书详细介绍了抽样的基本原理、各种抽样技术及其在实际问题解决中的运用,是学习统计学的重要参考资料之一。