computer architecture, a quantitative approach (solution for 5th edition) 答

时间: 2023-06-05 09:47:14 浏览: 156
《计算机体系结构:量化方法(第5版)》是由约翰·亨尼斯和大卫·帕特森撰写的一本计算机科学领域的经典教材。本书主要介绍计算机体系结构的量化方法,即用数字和测量数据来分析和评估计算机系统的性能。本书分为四个部分,其中第一部分介绍了计算机基础知识,包括数字系统、汇编语言和操作系统等;第二部分讲解有效性和性能的基础知识,包括处理器设计、存储体系结构和I/O系统等;第三部分介绍了并行架构,包括多核处理器、GPU和向量处理器等;第四部分则讨论了电源和散热问题、可靠性和安全性等相关话题。 本书基于计算机体系结构领域的最新发展和研究成果,以通俗易懂的方式介绍了计算机体系结构的基础知识和量化方法。该书系统地介绍了计算机处理器、存储器和系统结构的设计原则、性能评估方法和分析技术,使读者能够更好地理解计算机系统的性能和优化方法,并掌握相应的分析技术和实践经验。 总之,《计算机体系结构:量化方法(第5版)》不仅是计算机体系结构领域的一部重要经典教材,也是计算机科学实践工作者不可或缺的工具书。本书为读者提供了深入了解计算机体系结构的量化方法的机会,引导读者探索计算机体系结构领域的前沿发展。
相关问题

computer architecture: a quantitative approach, 6th edition

《计算机体系结构:量化方法》第六版是一本非常著名的计算机架构经典教材,其作者是计算机体系结构领域的知名学者John L. Hennessy和David A. Patterson。 本书主要介绍计算机体系结构相关的知识。内容主要包括计算机系统的结构设计、计算机性能的度量与优化、指令集体系结构等方面。本书更注重授予读者具有定量分析、设计和评估计算机体系结构的能力。这本教材将该领域中的主要概念和现代话题系统地介绍了一遍。 本书分为14章,涵盖了各个方面的计算机体系结构知识。第一章介绍了重要性能指标,并标出了衡量计算机性能的若干关键指标。第二章介绍了Amdahl定律和各种可扩展促进因素,说明如何改进体系结构以实现更好的可扩展性。第三章介绍了处理器体系结构和基本运算单元。第四章将更进一步介绍控制单元的设计和实现。第五章讲解了CPU流水线,第六章是关于指令级并行性的,第七章解释了多处理器体系结构的设计和优化。 在本书中,读者可以了解许多现代处理器的体系结构,如RISC-V,x86和ARM。此外,本书还提供了一些实际使用的示例,通过这些实例,读者可以更好地理解计算机体系结构实例化上的问题和挑战。 总之,这本经典教材是计算机体系结构领域学习的重要参考书籍,它不仅适合学生、教师,也可作为工程师和研究人员的参考资料。

computer architecture a quantitative approach 6th

《计算机体系结构:量化研究方法(第六版)》是由约翰·亨尼斯和大卫·帕特森合著的计算机体系结构教材。该教材的主要目标是向计算机科学和工程领域的学生介绍现代计算机系统和体系结构的基本概念、原理和设计方法。 该教材以量化方法为主要方法论,旨在通过使用数字和具体数据来量化计算机系统的性能和特征。书中介绍了各种计算机系统的组成和功能,包括处理器、存储器、I/O系统等。此外,该教材还涵盖了并行处理、嵌入式系统、能耗和功耗管理等当前热点话题。 该书的特点之一是强调性能优化和性能评估。对于各种计算机系统的设计和优化,书中提供了丰富的实例和评估方法。读者可以通过学习书中的案例和方法,了解到如何通过合理的设计和调优来提高计算机系统的性能。 此外,该教材还介绍了一些计算机体系结构的经典理论和原则,如指令级并行性、流水线技术、超标量和超线程等。这些理论和原则对于计算机体系结构的研究和设计是非常重要的,能够帮助读者深入理解计算机系统的工作原理和性能影响因素。 总之, 《计算机体系结构:量化研究方法(第六版)》是一本权威、全面且实用的计算机体系结构教材。通过采用量化方法,强调性能优化和性能评估,读者能够全面了解计算机系统的结构、原理和设计方法。无论是计算机科学和工程的学生、研究人员还是从业人员,都能从中受益。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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