win10下tensorflow-gpu1.8.0+python3.6安装全攻略：显卡mx250+CUDA9.0+CUDNN

"这篇文档主要讨论了在Windows 10环境下安装和使用Tensorflow-GPU 1.8.0以及Python 3.6的详细步骤，特别提到了针对显卡MX250、CUDA 9.0和CuDNN的兼容性问题。同时，文档也涉及了外部设备接口设计技术，包括接口的可编程性、数据传送形式以及计算机与外设间的数据传输方式。" 在现代信息科学中，嵌入式系统扮演着至关重要的角色，它们在很大程度上代表了未来计算机的发展趋势。微处理器系统原理和嵌入式系统设计是这一领域的核心。微处理器的快速发展遵循了摩尔定律、贝尔定律、吉尔德定律和梅特卡夫定律，这些定律预示着微处理器性能的不断提升和成本的持续下降，以及网络带宽和网络价值的快速增长。 嵌入式系统可以分为不同的级别，如模块级、板级、芯片级和IP级嵌入。模块级嵌入通常涉及将X86或PowerPC处理器和其他组件作为模块嵌入到应用系统中，并将操作系统改造为实时多任务系统。而芯片级嵌入则更常见，它涉及选择合适的处理器、内存和I/O接口芯片，并将系统软件固化在ROM中。IP级嵌入则进一步发展，通过建立IP单元库，实现特定应用的系统级芯片（SoC）设计。 系统级芯片技术（SoC）集成了硬件和软件，包括复杂的电路设计和晶圆工艺知识，例如模拟/数字转换器（ADC和DAC）、数字射频处理器、数字滤波和控制、混合信号处理器以及数字基带处理。SoC技术允许在单一芯片上集成多个功能单元，降低了系统复杂性和成本，但同时也对设计和制造工艺提出了高要求。 在外部设备接口设计中，为了适应各种应用场合，接口必须具有可编程性，允许系统在初始化时通过控制字设定工作模式和状态。数据传输形式通常分为并行接口和串行接口，两者各有优缺点，适用于不同的应用场景。数据在计算机和外设之间传输的方式主要有四种：无条件程序（同步）方式、查询式（条件控制）、中断控制和直接存储器访问（DMA）方式。这些方式各有特点，可以根据实际需求选择合适的数据传输机制。 无处不在的计算机概念，即普适计算，预示着计算机将变得更加微型化，融入日常生活的各个角落，它们可能隐藏在各种设备中，提供强大的功能，却几乎感觉不到其存在。嵌入式系统在汽车、医疗设备、家用电器、工业自动化和物联网等领域的广泛应用，正逐步将这一愿景变为现实。