--->S1--->S2--->S3--->S4---> 其中，段S1和S3的执行时间均为200ns,段S2和S4的执行时间均为100ns。 若瓶颈段S1可使用细分方法改造，瓶颈段S3可使用并联方法改造，对改造后的流水线，分别使用公式和时空图求连续流入4条指令的实际吞吐率和效率

时间: 2024-06-09 12:09:02 浏览: 198
1. 细分方法改造瓶颈段S1 细分方法可以将瓶颈段S1分成两个阶段，每个阶段执行时间为100ns。改造后的流水线为： 指令1：S1a -> S2 -> S3 -> S4 -> 完成，耗时：100 + 100 + 200 + 100 = 500ns 指令2：S1b -> S2 -> S3 -> S4 -> 完成，耗时：100 + 100 + 200 + 100 = 500ns 指令3：S1a -> S2 -> S3 -> S4 -> 完成，耗时：100 + 100 + 200 + 100 = 500ns 指令4：S1b -> S2 -> S3 -> S4 -> 完成，耗时：100 + 100 + 200 + 100 = 500ns 实际吞吐率 = 完成的指令数 / 流水线周期 = 4 / 500ns = 8MHz 效率 = 实际吞吐率 / 流水线段数 = 8MHz / 4 = 2MHz/段 2. 并联方法改造瓶颈段S3 并联方法可以将瓶颈段S3分成两个并行阶段，每个阶段执行时间为200ns。改造后的流水线为： 指令1：S1 -> S2 -> S3a + S3b -> S4 -> 完成，耗时：200 + 100 + 200 + 100 = 600ns 指令2：S1 -> S2 -> S3a + S3b -> S4 -> 完成，耗时：200 + 100 + 200 + 100 = 600ns 指令3：S1 -> S2 -> S3a + S3b -> S4 -> 完成，耗时：200 + 100 + 200 + 100 = 600ns 指令4：S1 -> S2 -> S3a + S3b -> S4 -> 完成，耗时：200 + 100 + 200 + 100 = 600ns 实际吞吐率 = 完成的指令数 / 流水线周期 = 4 / 600ns = 6.67MHz 效率 = 实际吞吐率 / 流水线段数 = 6.67MHz / 4 = 1.67MHz/段 通过比较两种改造方法的实际吞吐率和效率，可以看出使用细分方法改造瓶颈段S1后，流水线的性能更好。
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For example, suppose we have four solutions in Q as shown in Table 2. Each solution has a label and a membership degree with respect to the positive class predicted by the classifier. When the accuracy of the classifier is larger than or equal to 70%, these solutions are ranked in descending order with respect to their membership degrees (i.e., s2 > s3 > s1 > s4). When the accuracy of the classifier is larger than or equal to 30% and smaller than 70%, the positive solutions are ranked in ascending order with respect to their membership degrees (i.e., s3 > s2). Next, the negative solutions are ranked in descending order with respect to their membership degrees (i.e., s1 > s4). Then, the positive solutions are ranked before the negative solutions (i.e., s3 > s2 > s1 > s4). When the accuracy of the classifier is smaller than 30%, these solutions are ranked in ascending order with respect to their membership degrees (i.e., s4 > s1 > s3 > s2).

其中，每个解决方案都有一个标签和一个属于正类的隶属度。当分类器准确率大于等于70%时，这些解决方案按照隶属度从大到小排名。当分类器准确率大于等于30%且小于70%时，正类解决方案按照隶属度从小到大排名，负类...

利用开发板设计带按键调整时钟的数字钟，并在液晶显示器LCD1602上显示，显示要求：按键S1--小时加，按键S2--小时减，按键S3--分钟加，按键S4--分钟减

这个项目需要用到以下材料： 1. Arduino开发板 2. LCD1602液晶显示屏 3. 4个按键 ...按下S1按键可以增加小时数，按下S2按键可以减少小时数，按下S3按键可以增加分钟数，按下S4按键可以减少分钟数。

function KPS44 = FK(Radian) %% input theta1 = Radian(1); theta2 = Radian(2); theta3 = Radian(3); theta4 = Radian(4); theta5 = Radian(5); theta6 = Radian(6); offset2 = -pi/2; offset3 =0; Q=[theta1;theta2+offset2;theta3+offset3;theta4;theta5;theta6]; %% D-H parameters %XB4 %d1=342;a1=40;a2=275;a3=25;d4=280;dt=73;d3=0; %XB7 d1=380;a1=30;a2=340;a3=35;d4=345;dt=87;d3=0; Tbase = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 d1; 0 0 0 1]; Ttool = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 dt; 0 0 0 1]; %% output II = zeros(4,4); %% T1~T6 s1=sin(Q(1));s2=sin(Q(2));s3=sin(Q(3));s4=sin(Q(4));s5=sin(Q(5));s6=sin(Q(6)); c1=cos(Q(1));c2=cos(Q(2));c3=cos(Q(3));c4=cos(Q(4));c5=cos(Q(5));c6=cos(Q(6)); t14 = a1*c1 + a3*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3) - d3*s1 - d4*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) + a2*c1*c2; t24 = a1*s1 + c1*d3 + a3*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3) - d4*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + a2*c2*s1; t34 =-a2*s2 - a3*(c2*s3 + c3*s2) - d4*(c2*c3 - s2*s3); t11 =s6*(c4*s1 - s4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)) - c6*(s5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - c5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3))); t21 = - c6*(s5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + c5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3))) - s6*(c1*c4 + s4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)); t31 = s4*s6*(c2*s3 + c3*s2) - c6*(s5*(c2*c3 - s2*s3) + c4*c5*(c2*s3 + c3*s2)); t12 = s6*(s5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - c5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3))) + c6*(c4*s1 - s4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)); t22 =s6*(s5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + c5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3))) - c6*(c1*c4 + s4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)); t32 =s6*(s5*(c2*c3 - s2*s3) + c4*c5*(c2*s3 + c3*s2)) + c6*s4*(c2*s3 + c3*s2); t13= - c5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - s5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)); t23 = s5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)) - c5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2); t33 = c4*s5*(c2*s3 + c3*s2) - c5*(c2*c3 - s2*s3); II = [t11 t12 t13 t14; t21 t22 t23 t24; t31 t32 t33 t34; 0 0 0 1]; KPS44 = Tbase*II*Ttool; end

这是一个用于计算机器人运动学正解的 MATLAB 函数。它采用输入的关节角度（以弧度为单位）作为参数，并返回机器人末端执行器的坐标系相对于基坐标系的变换矩阵。 函数内部首先定义了机器人的 D-H 参数，然后根据...

if (jjz == jji) v = vt(jjz); Iap = apor(jjz); Ilamd = lamdpor(jjz); elseif (jjz == 1 && jji == 2) S1 = Sz * (de - H_layer(1)) / dee; S2 = Sz * H_layer(1) / dee; S3 = Sz - S2 - S1; s3 = 1 / (S1 + S2 + S3); v = vt(jjz); Ilamd = exp((d1*S1 + d0 * S2 + d0 * S3)*s3); Ip = (S1 * p(2) + S2 * p(1) + S3 * p(1))*s3; Ic = (S1 * c(2) + S2 * c(1) + S3 * c(1))*s3; Iap = Ilamd / Ip / Ic; elseif (jjz == 1 && jji == 3) S1 = Sz * (de - H_layer(2)) / dee; S2 = Sz * (H_layer(2) - H_layer(1)) / dee; S3 = Sz * H_layer(1) / dee; S4 = Sz - S1 - S2 - S3; s4 = 1 / (S1 + S2 + S3 + S4); v = vt(jjz); Ilamd = exp((d2*S1 + d1 * S2 + d0 * S3 + d0 * S4)*s4); Ip = (S1 * p(3) + S2 * p(2) + p(1) * S3 + p(1) * S4)*s4; Ic = (S1 * c(3) + S2 * c(2) + c(1) * S3 + c(1) * S4)*s4; Iap = Ilamd / Ip / Ic; end 优化

Ip = (S1 * p(3) + S2 * p(2) + p(1) * S3 + p(1) * S4)*s4; Ic = (S1 * c(3) + S2 * c(2) + c(1) * S3 + c(1) * S4)*s4; Iap = Ilamd / Ip / Ic; end 这样代码就更加清晰易懂，并且可以方便地扩展到其他...

改进以下代码J_6=[0; 0; 0; -s5*(s1*s4+c4*(cl*c2*c3-cl*s2*s3))-c5*(cl*c2*s3+cl*c3*s2); s5*(cl*s4+c4*(s1*s2*s3-c2*c3*s1))-c5*(c2*s1*s3+c3*s1*s2); s23*c4*s5-c23*c5];

s1, s2, s3, s4, s5 = 0, 0, 0, 0, 0 c1, c2, c3, c4, c5 = 0, 0, 0, 0, 0 cl = 0 s23 = 0 c23 = 0 # 计算表达式中的一些常用项 s23 = s2 * c3 + c2 * s3 c23 = c2 * c3 - s2 * s3 cl = c1 * c2 # 分解表达式中的...

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 。如果 nums 中长度为 m 的子数组 s 满足以下条件，我们称它是一个交替子序列： m 大于 1 。 s1 = s0 + 1 。 下标从 0 开始的子数组 s 与数组 [s0, s1, s0, s1,...,s(m-1) % 2] 一样。也就是说，s1 - s0 = 1 ，s2 - s1 = -1 ，s3 - s2 = 1 ，s4 - s3 = -1 ，以此类推，直到 s[m - 1] - s[m - 2] = (-1)m 。 请你返回 nums 中所有 交替 子数组中，最长的长度，如果不存在交替子数组，请你返回 -1 。 子数组是一个数组中一段连续 非空 的元素序列。

if end - start >= 1 and max_length < end - start + 1: max_length = end - start + 1 return max_length 你可以将你的数组作为参数传递给 findMaxLength 函数来获取最长的交替子数组长度。如果不存在...
zip

指数拟合，无开始猜测：拟合 1) f=s1+s2*exp(-t/s3) 或 2) f=s1+s2*exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5)数字，没有开始-matlab开发

特定指数函数的： --- caseval = 1 ---- f=s1+s2*exp(-t/s3) --- caseval = 2（一般情况，两个指数）---- f=s1+s2*exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5) --- caseval = 3 ---- f=s1*(1-exp(-t/s2)) %ie，s1 和 s2 之间的约束...

利用信号量机制写出相应的程序来描述如下前趋图中存在着如下的前趋关系 S 1-S2、S1→S3、S1→ S 4、S2→S5、S3→S5、S3-S6、S4→S6、S5→ S 7、S6→S7、S7→S8

'S3': 0, # S3开始需要S1或S2结束 'S4': 0, # S4开始需要S1结束 'S5': 0, # S5开始需要S2或S3结束 'S6': 0, # S6开始需要S3或S4结束 'S7': 0, # S7开始需要S5或S6结束 'S8': 0, # S8开始需要S7结束 } def ...

并判断学生表中哪个函数依赖成立。(下周课前完成) SN0 SNAME SEX AGE SDEPT S1 李明M 24 教育技术S2 刘晓明: F 21 计算机S3 李明.….. M 24 计算机S4 张颖.. F 22 教育技术S5 刘晶晶F 20 小学教育S6 王明M 19 NLL A.SNO->SNAME B.SNAME->SEX C.SDEPT->SNAME D.SNAME->SNO

SNO -> SNAME 成立，即每个学号对应唯一的姓名。 B. SNAME -> SEX 不成立，因为表中有两个不同的学生（李明和刘晓明）拥有相同的姓名，但是性别不同。 C. SDEPT -> SNAME 不成立，因为表中有两个不同的学生...

Qt cpp 已知S1 S2 ，如何获取线段S1S2 之间距离S1 S2点位距离为40的两个点S3和S4

则可以通过以下代码来获取线段S1S2 之间距离S1 S2点位距离为40的两个点S3和S4： cpp QLineF line(s1, s2); // 构造线段S1S2 QPointF u = line.unitVector().p2() - line.unitVector().p1(); // 计算单位向量u u ...

对下列文法，用LR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析： （0）E->S （1）S->BB （2）B->aB （3）B->b 2、LR(1)分析表为： 状态 ACTION GOTO a b # S B   S0 S3 S4 1 2 S1 acc S2 S6 S7 5 S3 S3 S4 8 S4 r3 r3 S5 r1 S6 S6 S7 9 S7 r3 S8 r2 r2 S9 r2

6. 栈顶状态为 0，根据 ACTION[0, E] 得知应该进行规约，规约 E->S（根据状态 0 和栈顶符号 S1），此时栈中只剩下状态 0 和符号 E； 7. 根据 ACTION[0, #] 得知应该接受输入，分析结束。 因此，该 LR(1) 分析器可以...

状态机Moore型流水灯设计0000->0001->0010->0100->1000->0000

- S1 -> S2 - S2 -> S3 - S3 -> S4 - S4 -> S0 同时，根据题目要求，每个状态的输出为当前状态的值，因此输出可以表示为： - S0 -> 0000 - S1 -> 0001 - S2 -> 0010 - S3 -> 0100 - S4 -> 1000 最后，我们可以...

3、写一个双列集合的程序，要求用foreach循环遍历集合的每一个元素，输出结果如下所示（要求保证元素的存取顺序）（15分） s1——>张三 s2——>李四 s3——>王五 s4——>赵六

以下是符合要求的Java代码实现，使用LinkedHashMap作为双列集合： java import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class ...s1——>张三 s2——>李四 s3——>王五 s4——>赵六

if (jjz == jji) v = vt(jjz); Rap = apor(jjz); Rlamd = lamdpor(jjz); elseif (jjz == 1 && jji == 2) S1 = Sz * (de - H_layer(1)) / dee; S2 = Sz - S1; s2 = 1 / (S1 + S2); v = vt(jjz); Rlamd = exp((S1*d1+S2*d0)*s2); Rp = (S1 * p(2) + S2 * p(1))*s2; Rc = (S1 * c(2) + S2 * c(1))*s2; Rap = Rlamd / Rp / Rc; elseif (jjz == 1 && jji == 3) S1 = Sz * (de - H_layer(2)) / dee; S2 = Sz * (H_layer(2)- H_layer(1)) / dee; S3 = Sz - S1 - S2; s3 = 1 / (S1 + S2 + S3); v = vt(jjz); Rlamd = exp((S1*d2 + S2 * d1 + S3 * d0)*s3); Rp = (S1 * p(3) + S2 * p(2) + S3 * p(1))*s3; Rc = (S1 * c(3) + S2 * c(2) + S3 * c(1))*s3; Rap = Rlamd / Rp / Rc; end 优化这段代码

可以将这段代码优化为向量化的形式，避免使用逐元素的...另外，我们将S1、S2、S3和S4合并为一个向量，并使用点除运算符./进行逐元素的除法运算。 希望这个回答能够帮助到您，如果还有任何问题，请随时提出。

某系统由五个要素（S1，S2，…，S5）组成。经过两两判断认为：S2影响S1、S3影响S4、S4影响S5、S5影响S1、S4和S2相互影响。试分析该系统中各要素的递解层级结构。

根据题目中给出的信息，可以得到以下递解层级结构： S3 → S4 → S5 → S1 → S2 ← S4 其中箭头的方向表示影响的方向，递解...整个递解层级结构呈现出一个环形，其中S2、S4、S5相互连接，而S1和S3则引出了环的两端。
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。