2．简述"Cache-主存”层次与“主存-辅存”层次的区别。

"Cache-主存"层次和"主存-辅存"层次都是计算机存储层次结构中的两个重要概念。

"Cache-主存"层次是指计算机存储系统中，位于CPU和主存储器之间的高速缓存（Cache）和主存储器（Memory）之间的存储层次结构。它的目的是为了提高CPU的访问速度，减少CPU与主存之间的数据传输次数，提高计算机系统的性能。Cache采用了比主存更快的存取速度和更小的容量，存储着CPU最近访问的数据和指令。当CPU需要访问数据时，首先在Cache中查找，如果Cache中有该数据，则直接返回给CPU；如果Cache中没有该数据，则需要从主存中读取，并将数据存入Cache中。

"主存-辅存"层次是指计算机存储系统中，主存储器（Memory）和辅助存储器（如硬盘、光盘等）之间的存储层次结构。它的目的是为了扩展计算机系统的存储容量，并提供数据的长期存储。主存储器容量有限，成本较高，而辅助存储器容量大、成本低，但访问速度较慢。因此，主存储器和辅助存储器之间需要进行数据交换，将辅助存储器中的数据读取到主存储器中进行操作，或将主存储器中的数据写入辅助存储器中进行长期存储。

总体来说，"Cache-主存"层次和"主存-辅存"层次都是为了提高计算机系统的性能和存储容量而设计的存储层次结构，但它们所处的位置不同，目标和实现方式也有所不同。

相关问题

3. 简述k-means算法的执行流程

kans算法是一种聚类算法，用于将一组数据分成k个类别。k-means算法的执行流程如下：

1. 从数据集中随机选择k个样本点作为初始的聚类中心。

2. 对于每一个样本点，计算其到k个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心所对应的类别。

3. 对于每一个聚类，计算其中所有样本点的均值，并将均值作为新的聚类中心。

4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化，或者达到最大迭代次数。

5. 返回聚类结果，即每个样本点所属的类别。

k-means算法的目标是最小化所有样本点到其所属聚类中心的距离之和，即最小化聚类内部的误差平方和（SSE）。通过迭代优化聚类中心的位置，可以得到一组稳定的聚类结果。k-means算法是一种简单且有效的聚类算法，常用于数据挖掘和机器学习领域。

2.简述 NB-IoT 三种部署方式，并说明不同部署方式的频谱、共存、覆盖差异？

NB-IoT有三种部署方式，分别是独立部署、共存部署和扩展部署。

1. 独立部署：NB-IoT在独立频段上进行部署，不与现有的移动通信网络（2G/3G/4G）共享频段。这种方式需要新建基站，因此部署成本较高。但是，它具有良好的覆盖性和抗干扰能力，适合用于远程区域、山区、海岛等场景。

2. 共存部署：NB-IoT与现有的移动通信网络（2G/3G/4G）共享频段，采用时分复用技术，实现共存。这种方式不需要新建基站，因此部署成本较低。但是，由于频段共享，难以保证NB-IoT的覆盖性和抗干扰能力，适合用于城市等密集区域。

3. 扩展部署：NB-IoT通过4G基站进行部署，采用频域扩展技术，将4G频段分成多个小区，其中一个小区专门用于NB-IoT通信。这种方式需要4G基站具备相应的硬件和软件支持，但是能够实现快速部署和低成本，同时保证了NB-IoT的覆盖性和抗干扰能力。

不同部署方式的频谱、共存、覆盖差异如下：

1. 频谱：独立部署需要新建基站，因此需要独立的频段；共存部署和扩展部署可以与现有的移动通信网络共享频段。

2. 共存：独立部署不需要共存；共存部署和扩展部署需要与现有的移动通信网络共存。

3. 覆盖：独立部署具有良好的覆盖性和抗干扰能力；共存部署和扩展部署的覆盖性和抗干扰能力相对较差。