计算机系统

计算系统安全速成之链接：理解程序的构建过程【7】一：符号解析（Symbol Resolution）二：重定位（Relocation）主要节区（Sections）

计算系统安全速成之内存层次结构【5】步骤1：发送地址步骤2：主存响应步骤3：CPU接收数据步骤1：发送地址步骤2：发送数据步骤3：主存存储数据

计算系统安全速成之内存布局与缓冲区溢出攻击【4】正常情况：用户输入不超过4字节（如"abc"），buf能容纳，程序正常运行。溢出情况：用户输入超过4字节（如"1234567890…"），gets会继续写入，覆盖栈上的其他数据，包括返回地址。

数据库知识整理——数据库控制功能事务是一个操作序列，这些操作“要么都做，要么都不做”，是数据库环境中不可分割的逻辑工作单位。恢复的基本原理是“建立数据冗余”，建立冗余数据的方法是进行数据转储和登记日志文件。数据的转储有以下几种类型：

计算机系统知识总结——指令系统一个处理器支持的指令和指令的字节级编码称为其指令集体系结构(Instruction SetArchitecture，ISA)。不同的处理器族有不同的指令集体系结构。

计算机系统---USB的四种传输方式所有USB传输都基于“主机-设备”的主从架构，主机（如电脑、手机）主导通信，设备（如U盘、键盘）被动响应。核心载体是“管道”和“端点”，这是理解四种传输方式的前提。

计算机系统---CPU的进程与线程处理在计算机系统中，CPU作为“运算核心”，其核心工作并非直接执行“软件”，而是通过进程与线程这两个抽象层，实现对海量任务的有序调度、资源隔离与高效并发。理解CPU如何处理进程与线程，本质是理解操作系统如何“管理任务”与“分配算力”——这一过程覆盖了资源定义、状态流转、调度算法、同步互斥、通信机制等多个维度，是计算机体系的核心知识体系。

硬件开发2-ARM基本概要以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪的专用计算机系统。能够根据用户需求（功耗、体积、可靠性）进行灵活裁剪。

浅谈C++ const分别考虑以下代码：请问两次代码分别会输出什么？运行后不难发现，前者会输出42，后者则输出1。事实上，两者逻辑几乎一致：

【CSAPP全书详细笔记系列】第一章-计算机系统概述本系列为《Computer Systems A Programmer’s Perspective(Third Edition)》的读书详细笔记，本书的相关lab将上传至我个人的github，lab的记录将在后续单独发实验记录的文章！本人github链接为：https://github.com/waibibab123，希望和大家一起交流学习，除了homework之外的其它的部分题目（书中每章的后面有答案）也会在笔记中提及。本系列持续更新，并在此立个flag，2025年年底左右全部更新完毕（全部笔记加每个实验

计算机sci论文精选

CVPR 前沿洞察 | 人机交互论文出圈，引领交互模式变革关注gongzhonghao【CVPR顶会精选】在人工智能与传感技术的驱动下，人机交互已突破键盘鼠标的传统范式，实现了语音识别、手势控制、情感计算等自然交互方式，并深度融入可穿戴设备与智能环境。

TTL+日志的MDC实现简易链路追踪配置输出格式，让我们自己加的TraceId可以成功输出生成我们的TraceId放到我们的slf4j的MDC里面

高性能网络模式-Reactor和Preactor部分内容来源：小林Coding① Reactor（反应器）作用：监听所有连接的 I/O 事件，并将事件分发给对应的 Handler 处理

操作系统-第四章存储器管理和第五章设备管理-知识点整理（知识点学习 / 期末复习 / 面试 / 笔试）通用存储层次：CPU寄存器、主存、辅存、具体功能划分：存储器管理对象：内存管理目标：逻辑地址与物理地址的含义、关系

薛定谔的猫_C8T6

程序人生-Hello’s P2P俺是Hello，额……是每一个程序猿¤的初恋（羞羞……）却在短短几分钟后惨遭每个菜鸟的无情抛弃（呜呜……），他们很快喜欢上sum、sort、matrix、PR、AI、IOT、BD、MIS……，从不回头。

HIT-csapp大作业：程序人生-HELLO‘s P2P题目程序人生-Hello’s P2P专业计算学部学　号 2023111813班级 23L0518

哈工大计算机系统大作业程序人生-Hello’s P2P计算机系统大作业题目程序人生-Hello’s P2P专业计算机与电子通信学　　号 2023111772

理解计算机系统_并发编程(10)_线程(七):基于预线程化的并发服务器以<深入理解计算机系统>(以下称“本书”)内容为基础，对程序的整个过程进行梳理。本书内容对整个计算机系统做了系统性导引,每部分内容都是单独的一门课.学习深度根据自己需要来定

计算机系统---TPU（张量处理单元）TPU（Tensor Processing Unit）是由Google开发的专用AI加速芯片，专为深度学习中的张量运算（如矩阵乘法、卷积）设计，属于ASIC（专用集成电路）范畴。其核心目标是在算力、能效比、成本上超越通用CPU和GPU，解决深度学习任务中大规模矩阵运算的瓶颈问题。

理解计算机系统_并发编程(8)_线程(五):生产者-消费者问题以<深入理解计算机系统>(以下称“本书”)内容为基础，对程序的整个过程进行梳理。本书内容对整个计算机系统做了系统性导引,每部分内容都是单独的一门课.学习深度根据自己需要来定