计算机

计算机与网络安全概念

网络和Internet安全领域涉及,阻止,防止,检测和纠正信息传输过程中的安全违规行为的措施.

1、计算机安全

计算机安全:对于一个自动化的信息系统,采取保护措施确保信息系统(包括硬件,软件,固件,信息和通信)资源的完整性,可用性和保密性。

计算机安全的最核心三个关键目标为:保密性Confidentiality,完整性Integrity,可用性Availability ,三者成为CIA三元组

(1)保密性:数据保密性:确保隐私或是秘密信息不向非授权者泄漏,也不被非授权者使用(获取到明文)。隐私性:确保个人能够控制或确定与其自身相关的那些信息可以被收集的,被保存的,这些信息可以由谁来公开或是向谁公开。对信息的访问和公开进行授权限制,保密性确实的定义是信息的非授权泄漏

(2)完整性:数据完整性:确保信息和程序能够以特定和授权的方式改变。系统完整性:确保系统只能通过被授权来执行预定的功能,免于有意或是无意的非授权操纵。防止对信息的不合法的修改或破坏,完整性缺失的定义是对信息的非授权修改和破坏。

(3)可用性:确保系统能够工作迅速,对授权用户不能拒绝服务。确保即使和可靠的访问与使用信息,可用性的缺失是对信息和信息系统访问和使用的中断。

指令:计算机的语言(MIPS) --计算机组成原理(4)

一、数组与指针

对于C语言的新手来说,理解指针的存在是比较困难的一件事情。那么,我们可以通过对比利用指针与直接用数组的下标码值来看看指针的便利之处在哪儿。

有如下C语言程序:

void clear1(int array[],int size )
{
    int i;
    for (i=0;i < size;i+=1)    
        array[i]=0;
}
void clear2( int *array,int size )
{
    int *p;
       for (p=&array[0];p < =&array[size];p=p+1)
        *p=0;
}

指令:计算机的语言(MIPS) --计算机组成原理(3)

1.并行与指令:同步。

当不同的任务之间需要访问问一个位置的数据的时候,就会出现数据竞争的风险,这个时候急需要同步来处理,负责就会引起程序运行错误的结果。同步运行需要依赖于硬件提供的同步指令,可以由用户调用。主要是加锁和解锁的同步操作。要实现操作的原子性(不可被分割打断),需要由硬件对两个同时执行的交换操作(一种同步机制,通过交换原语实现)进行排序,一种可行的办法是:指令对,链接取数和条件存数。 关键就在于临时寄存器的特性!!这一点我也是写笔记才明白的!!!

again: addi $t0,$zero,1;
       ll   $t1,0($s1);
       sc   $t0,0($s1);
       beq  $t0,$zero,again;
       add  $s4,$zero,$t1

指令:计算机的语言(MIPS) --计算机组成原理(2)

1、过程或者函数是程序员进行结构化变成的工具,在过程(子程序)运行时,程序必须遵循以下6个步骤:

• 将参数放在过程可以访问的位置,通俗来说就是,传入的实参必须是函数能够访问的;
• 把控制转交给过程,跳转到程序段·并且开始执行;此过程一般是中断
• 获得过程所需要的资源,比如内存,处理器等;
• 执行需要的任务;
• 将结果的值放到调用程序可以访问的位置;返回值咯
• 将控制返回初始点,因为一个过程可能由一个程序中的多个点调用。

2、结合上面的子程序的说法,我们知道在计算机中是寄存器的数据存取能力最快,所以我们希望尽量的多在寄存器中进行任务,那么就有了如下几个寄存器的分配

• $a0~a3 四个寄存器用于传递参数进去;
• $v0~v1 用于返回值的两个寄存器;
• $ra 用于返回起始点的返回地址寄存器。

3、除了寄存器外,MIPS 还包括一条过程调用指令【 jal Index】:跳转到子程序的地址并且把当前位置所在的下一条指令位置存入 ra 寄存器中,以用于子程序执行完后的返回 .

指令:计算机的语言(MIPS) --计算机组成原理

今天的主题就是,重新学一次汇编语言,不过总感觉跟单片机的汇编语言没啥差别,不过就是地址变宽,然后一些限制多了不少,因为计算机要进行大量的运算,所以更加全面并且更加开阔吧,毕竟单片机只是嵌入式常用,属于比较低端的,不过操作其实差不多,幸甚至哉~~

1、要让计算机服从指挥,就必须要有计算机的语言,计算机语言的基本单词称之为指令,一台计算机的所有指令称之为该计算机的指令集。(MIPS讲述)

让计算机拥有一双眼睛,人工智能科学家已经努力了半个世纪

最近斯坦福大学一篇论文《Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images》一出,舆论哗然,该论文研究指出,计算机算法可以从面相判断一个人的性取向,引发了对隐私、道德、伦理问题的争议。然而回过头去看,这原本是一个卷积神经网络应用的技术文章,在人工智能领域,它是图像识别和机器人视觉的核心部分。

图像识别技术,是人工智能道路上的一座高峰,如今你可以看到包括个人相册图片管理、刷脸解锁手机、刷脸上班打卡等广泛应用。你一定好奇,图像识别是什么?如何让机器理解一张图甚至一个动态的生物?背后又用到了哪些技术?

今天,我们就从源头挖一挖图像识别的概念、技术和应用。

什么是“图像识别”?

从概念来看,图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别不同模式的目标和对像(人物、场景、位置、物体、动作等)的技术。

而图像识别算法一般采用机器学习方法,模拟人脑看图,随后计算机依靠大量的数据,理解图像,最后建立相关的标签和类别。整个识别过程的核心,就是神经网络,经过优胜劣汰,目前已经发展到卷积神经网络(CNN或ConvNets)。

纪念 | 计算机之父--冯·诺依曼逝世60周年

“天才人物就像流星一样,注定要燃烧自己,照亮他所在的时代。” ----拿破仑

编者按:1957年2月8日,约翰·冯·诺依曼在华盛顿去世,享年54岁。冯·诺依曼在计算机科学、经济学、量子力学等多个领域都作过重大贡献,其最家喻户晓的称号就是“计算机之父”。1945 年 6 月,冯·诺伊曼与戈德斯坦、勃克斯等人,联名发表了计算机史上著名的“101 页报告”,该报告是现代计算机科学发展里程碑式的文献。报告中明确规定用二进制替代十进制运算,并将计算机分成五大组件:运算器、控制器、存储器、输入设备以及输出设备。至今的电子设备都没有脱离这种计算器系统体系的框架。在此,我们再次向这位 IT 先驱表达敬意与感激之情。---德先生

摩尔定律快要走到尽头

人人都知道现代的计算机比以前的好,但很难说清楚具体怎么个好法,因为其他再没有什么消费者科技产品比计算机发展得还要快。世人常用汽车来类比:如果从1971年开始,汽车也以与计算机芯片相同的速度发展,那么到2015年最新型的汽车最高时速将达到每小时 4.2 亿英里左右。这大约是光速的三分之二,能够在不到五分之一秒的时间里绕地球一圈。如果这仍然太慢,那么在2017年年底之前,还可以再快两倍的模型车就能在展厅里展出了。

这种飞速的进步是 1965 年由英特尔的创始人戈登·摩尔首次观察并且提出结果。摩尔指出,可以挤在集成电路上的电子元件数量每年都会增加一倍。后来这个数字修改为每两年,从此“摩尔定律”为整个计算机行业设定了步伐。每年,英特尔和台积电等公司花费数十亿美元来计算如何缩小进入计算机芯片的组件。一路走来,摩尔定律帮助建立了一个世界,在这个世界里芯片被植入从水壶到汽车各种东西里,数百万人在虚拟世界中放松,金融市场由算法操控,专家担心人工智能将很快取代人从事所有的工作。

计算机VS人脑谁具更强大问题解决能力?事实人脑胜出

据国外媒体报道,人类大脑是非常复杂的,包含着1000 多亿个神经元,大约形成100多万亿个神经元连接。人类大脑经常与另一个能解决处理运算的复杂系统进行对比,这个复杂系统是数字计算机。大脑和计算机都包含着大量基本单元,分别是神经元和晶体管,它们被连接到复杂的电路中,处理相关信息,然后通过电子信号进行传输。从整体层面上讲,人类大脑和计算机的架构存在类似之处,包含着独立电路,可用于信息输入、输出、中央信息处理,以及记忆存储。

哪个更具强大的问题解决能力——大脑还是计算机?考虑到计算机在过去几十年里的快速发展,你可能会认为计算机比大脑更具有优势。计算机能够组装和编程,并能在复杂游戏中击败世界顶尖高手,例如:上世纪90年代机器人击败国际象棋高手,前不久AlphaGo机器人打败世界围棋高手,在电视智力竞赛节目《危险!(Jeopardy!)》、百科全书式的知识竞赛中,机器人脱颖而出,取得优异的成绩。然而,在这项最新研究报告中,人类大脑更高效,在现实生活中比计算机系统更优秀,能够处理大量复杂任务,从拥挤城市街道上识别一辆自行车或者一位特殊行人,甚至人们伸手去拿一杯茶,将它平稳地放在嘴唇上饮用,此外,人类大脑的概念化和创造力比机器人更胜一筹。

认知主义的缺陷 - 为什么计算机代替不了人脑?

近年来计算机科学甚是吃香,又是大数据又是深度学习,大有要超越人脑的意思。有意思的是30年前的理论家像 Marr(1982),Kosslyn(1984) 和 Fodor(1983) 等等早就都将大脑假象成一台计算机来建立他们的理论。

这些传统的认知主义(cognitivism)理论认为认知(cognition)是建立在对抽象符号的计算上。大脑的神经元通过电势的变化以动作电位(action potential)的形式来编码和传递信息。在计算机里,每个的动作电位可以简化的用一系列的二进制码来表示(其中1表示超过阀值的电位高峰,0表示低于阀值的电位)。如下图:

认知主义的缺陷 - 为什么计算机代替不了人脑?

他们认为既然神经元能够用二进制符号来代表那大脑也一定是用类似的符号来计算的。于是一直到今天的心理学研究大多都关注于大脑如何对各类刺激作出反应,即大脑是如何把各类信息转化成抽象符号来进行加工和储存的。这样一种以外界刺激主导的研究思路对脑科学界有着深远的影响。

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