CCTIV计算机组成原理实验手册:运算器与存储器探索

版权申诉
0 下载量 134 浏览量 更新于2024-07-01 收藏 1.69MB PDF 举报
"CCTIV计算机组成原理实验指导书包含了多个实验项目,涵盖了计算机硬件的核心组成部分,如运算器、存储器、微控器以及模型机设计等。这些实验旨在帮助学生深入理解和掌握计算机内部的工作原理。" 实验一的运算器实验分为算术逻辑运算实验、进位控制实验和移位运算实验。实验目标是熟悉运算器的数据传送通路,并验证74LS181运算功能发生器的组合功能。实验设备主要包括CCT-IV计算机组成原理教学实验系统和排线。运算器由两片74LS181构成8位ALU,通过三态门和数据总线交互,数据输入由锁存器锁存,同时有输入设备和数据显示灯用于数据的提供和观察。 实验二的存储器实验可能涉及RAM或ROM的使用,让学生理解数据的存储和读取过程。 实验三的微控器实验则聚焦于指令执行的控制流程,包括时序信号的生成和指令的微操作。 实验四至实验七逐步增加复杂度,从基本模型机设计到带移位运算的模型机,再到更复杂的模型机设计,目的是让学生逐步掌握计算机结构的构建和优化。 实验八扩展了8255并行口的使用,这是常见的接口芯片,用于扩展外部设备的通信能力。 实验九是PLD应用实验,PLD是可编程逻辑器件,学生将学习如何利用这类器件设计和实现特定的逻辑功能。 通过这些实验,学生不仅可以了解计算机组成的基本原理,还能实际操作硬件,加深对计算机硬件系统的理解和应用能力。这些实验内容对准备计算机组成原理相关的考试非常有帮助,涵盖了从基础到高级的多个层面,全面锻炼学生的实践技能。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行