计算机组成原理:I/O设备与主机信息传送控制

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"I/O设备与主机信息传送的控制方式-计算机组成原理" 在计算机系统中,I/O设备(输入/输出设备)与主机之间的信息交换是计算机运行的基础。本资源主要探讨了四种基本的I/O控制方式,这些方式决定了CPU与I/O设备如何有效地协同工作。以下是每种控制方式的详细说明: 1. 程序查询方式: - 在这种控制方式下,CPU会不断地查询I/O设备的状态,以判断设备是否准备好进行数据传输。 - CPU首先读取I/O接口中的状态寄存器,检查设备是否就绪或出现错误。 - 如果设备未准备就绪或出现错误,CPU会继续执行其他任务,然后再次循环查询。 - 当设备准备就绪,CPU会发出读或写指令,开始数据传输。 - 这种方式效率较低,因为CPU和I/O设备大部分时间是串行工作的,存在大量的空闲周期。 2. 中断方式: - 相比程序查询,中断方式允许CPU在等待I/O操作完成时执行其他任务,提高了CPU利用率。 - 当I/O设备完成操作时,它会向CPU发送中断请求,CPU响应后保存当前状态,处理中断服务例程。 - 处理完中断后,CPU恢复之前的工作,继续与I/O设备交互。 3. DMA(直接内存访问)方式: - DMA允许I/O设备直接与内存交换数据,无需CPU参与实际的数据传输过程。 - 设备控制器控制数据在设备和内存之间移动,CPU可以专注于其他计算任务。 - 数据传输完成后,设备控制器会再次通过中断通知CPU。 4. 通道方式: - 通道是更高级的I/O控制机制,它有自己的处理器,可以独立于CPU执行I/O操作。 - 通道接收CPU的指令,负责管理和控制多个I/O设备的数据传输。 - 通道处理复杂的I/O操作,如磁盘的多记录读写,显著减少了CPU的介入。 这些控制方式在不同的应用场景下各有优势,例如,对于低速设备或实时性要求不高的场合,程序查询方式可能是合适的;而对于高速设备或高并发I/O操作,中断、DMA和通道方式能提供更高的性能和效率。 此外,资源提到了《计算机组成原理》的教材,这是一本关于计算机系统基础的教科书,可能包括计算机发展历史、系统结构、运算方法、指令系统、CPU设计等内容。该教材配合有配套课件,旨在通过文字、图表和动画帮助学生更好地理解和学习计算机组成原理。课件设计灵活,支持章节选择播放和自由导航,以增强学习体验。
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