FAQ: 如何列出系统中安装的中央处理器(CPU)

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为什么航天、导弹喜欢用单片机,而不是嵌入式系统

道哥的第 029 篇原创 文章目录一、前言二、关于单片机与嵌入式...前几天和一个在某研究所的发小聊天,他说:现在的航空、航天和导弹等武器装备,控制系统几乎都是用单片机,而不是嵌入式系统。 乍一听,和我们的.

多种嵌入式文件系统移植集合

其中运算器和控制器统称为中央处理器(CPU),而存储系统分成内部存储器(内存)和外部存储器(外存)。输入/输出设备并非计算机所必需的,如果一个设备具有CPU,内存和外存,我们就可以说它是一台计算机。在很多嵌入式...

cpu-内存-网络-io调优+网口绑定+SYN

关于CPU 中央处理器调优 查看内核一秒钟中断CPU次数: [root@yunzu63 ~]# grep HZ /boot/config-3.10.0-693.el7.x86_64 CONFIG_NO_HZ=y #CONFIG_HZ_100 is not set #CONFIG_HZ_250 is not set #CONFIG_HZ_300 is not...

为什么航天、导弹喜欢用单片机,而不是嵌入式系统?——比较不错的文章

#操作系统1 #应用程序开发19 道哥的第 029 篇原创 一、前言 二、关于单片机与嵌入式系统之间界定 1. 单片机 2.嵌入式系统 3. 嵌入式 Linux 三、非实时、软实时、硬实时 ...

CPU与GPU

中央处理器 图形处理器 专注于 低延迟 高吞吐量 擅长 处理串行指令 处理并行指令 核心 强大的少量核心 弱的很多核心 特点 控制器强大可以预测执行与乱序执行 架构允许内存的...

【Linux云计算架构:第三阶段-Linux高级运维架构】第13章——CPU-内存-IO-网络调优

第十二章 CPU-内存-IO-网络调优 ...12.1 关于CPU 中央处理器调优 12.1.1 CPU处理方式: 批处理,顺序处理请求。(切换次数少,吞吐量大) 分时处理。(如同"独占",吞吐量小)(时间片,把请求分为一个一个的时间...

python 主线程结束 子线程还在运行么_「干货」python线程笔记

在多线程(MT)编程出现之前,电脑程序的运行由一个执行序列组成,执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成,程序都是按这种方式执行的。即使子任务...

Linux系统管理员应该知道的20个系统监控工具

 需要监控Linux服务器系统性能吗?尝试下面这些系统内置或附件的工具吧。大多数Linux发行版本都装备了大量的监控工具。这些工具提供了能用 作取得相关信息和系统活动的量度指标。你能使用这些工具发现造成性能...

python并发4:使用thread处理并发

这一篇是Python并发的第四篇,主要介绍进程和线程的定义,Python线程和全局解释锁以及Python如何使用thread模块处理并发,这篇文章之前发过,但是前几篇介...

编程及C/C++初学者FAQ

编程及C/C++初学者 FAQ  本文原为本人在论坛所发若干帖,意在集中解决新手学习C/C++语言时将遭遇到的各类问题,网友反馈情况良好,集合修订后作为个人作品贴于此处。 本贴主要分析概念原理和解决方案,不讨论具体...

EDA学习FAQ

·集成电路芯片IC:将控制、运算和数据处理等功能模块化集成在半导体芯片上 ·PCB板:连接各种芯片和元器件,并使整个系统的硬件实现满足电磁兼容的要求 2为什么产生EDA技术 集成电路技术的发展导致了越来越多的...

BAT 大厂Java 面试题集锦之核心篇附参考答案

核心篇数据结构与算法网路:TCP/IP,HTTP操作系统, 文件, shell, CPU, IO, epoll, 非阻塞IO,进程/线程/协程,锁HashMap, Co...

一种基于谷歌浏览加载activex控件的解决方法与流程技术_产品笔记 | 一句话解释技术开发关键词...

APPApplication,应用程序,主要指安装在智能手机上的软件,主要的手机系统有:iOS、androidHybrid App指使用原生和H5两种UI呈现内容,又称混合模式Web网页,也称为万维网,它是一种基于超文本和H...

gpu处理信号_【杂谈】学深度学习的你有GPU了吗

随着人工智能越来越火,越来越多的人想从事人工智能相关的工作,如计算机视觉等。如果你正想或已经入门...言有三 1 什么是GPU计算机常见的处理器包括CPU和GPU,CPU中央处理单元(Central processing unit),它是...

python 全局解释锁_Python、线程和全局解释

在多线程(MT)编程出现之前,电脑程序的运行由一个执行序列组成,执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成,程序都是按这种方式执行的。即使子任务...

AIX常见问题

FAQ:怎样在AIX 5.1建立热后备(hot spare)磁盘? 环境AIX 5.1 问题怎样在AIX 5.1建立热后备(hot spare)磁盘? 解答 在AIX 5.1可以在操作系统的级别上建立hot spare磁盘。 如需要在某一卷组(VG)建立hot spare...

Maven使用指南

1.前言 Maven,发音是[`meivin],"专家"的意思。它是一个很好的项目管理工具,很早就进入了我的必备工具行列,但是这次为了把project1项目完全迁移并应用maven,所以对maven进行了一些深入的学习。...

如何在大硬盘上安装Linux(转)

如何在大硬盘上安装Linux(转) 许可证: 本文档的发布遵循 DGPL, 任何人有权免费获得, 阅览,转载和发布本文档, 不得用于任何形式的商业用途.本文档现在由 Rocky S. Lee 进行维护, 任何人可以对其中存在...

编程及C/C++初学者 FAQ

编程及C/C++初学者 FAQ  本文原为本人在论坛所发若干帖,意在集中解决新手学习C/C++语言时将遭遇到的各类问题,网友反馈情况良好,集合修订后作为个人作品贴于此处。 本贴主要分析概念原理和解决方案,不讨论具体...

CPU-内存-IO-网络调优

一、关于CPU 中央处理器调优 1、 CPU处理方式: 批处理,顺序处理请求。(切换次数少,吞吐量大) 分时处理。(如同"独占",吞吐量小)(时间片,把请求分为一个一个的时间片,一片一片的分给CPU处理)我们现在使用...

1.1 Go语言介绍

历史掌故 开源的编程语言 ... 曾是贝尔实验室(Bell Labs)的Unix团队,和Plan 9操作系统计划的成员。他与Thompson共事多年,并共创出广泛使用的UTF-8 字元编码。 Robert Griesemer 曾协助制作Java的H...

Linux系统管理员应该知道的20个系统监控工具

Linux系统管理员应该知道的20个系统监控工具  2011-04-02 16:06:20| 分类: rhel_监控 | 标签:ps linux pm 进程 信息 |字号 订阅 需要监控Linux服务器系统性能吗?尝试下面这些系统内置或...

嵌入式系统设计师笔记

CPU从<程序计数器>获取所需的指令地址 (PC上取指令地址) 从内存(cache)读取指令的内容暂存<暂存寄存器>,然后进行分析和执行 (IR暂存指令地址对应的指令) 简称 IR 指令寄存器 ...

db2常见问题 FAQ

db2常见问题 FAQ FAQ:怎样在AIX 5.1建立热后备(hot spare)磁盘?环境 AIX 5.1 问题 怎样在AIX 5.1建立热后备(hot spare)磁盘? 解答 在AIX 5.1可以在操作系统的级别上建立hot spare磁盘。如需要在某一卷组...

德国SNS交友/视频网站Poppen.de的技术架构分享

Poppen.de是一个德国的 交友/ 聊天/ 视频 的SNS网站, 部分内容NSFW,网站采用了很多我们熟悉的技术,像Nginx ,MySQL,CouchDB,Erlang,Memcached的,RabbitMQ(消息服务器),采用了Graphite作为网站的系统监控,Red...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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