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文档格式:PPT 文档大小:3.45MB 文档页数:150
• 本章主要讨论氧、氮、碳原子上酰化反应及与此有关的反应机理、酰化试剂、反应条件等。 • Section I Acylation on Oxygen • Section II Acylation on Nitrogen • Section III Acylation on Carbon
文档格式:PDF 文档大小:2.7MB 文档页数:35
• 异常与中断的基本概念 – 功能:处理意外事件,I/O • 指令异常,系统服务(syscall) • 外部中断 – 时序:顺序语义 • 指令周期:同步,异步(中断周期) – 属性:5种 • 异常与中断响应的基本过程 – 机构 • 向量式/非向量式,控制栈 • 异常:EPC,Cause,Vector • 中断:EPC,Cause,Vector,Enable,Mask – OS:ESR/ISR – 约定:软硬件接口 • 异常与中断响应过程控制 – 多周期异常处理:中断周期 – 流水线异常处理 • 精确,非精确
文档格式:PDF 文档大小:2.02MB 文档页数:49
• 辅助存储器 – 半导体:Flash – 磁表面存储器 • 性能参数 • 编码方式 – 在线,离线 • 硬盘组成原理 – 访问方式:直接访问 – 控制器与接口 – 记录格式 – 磁盘I/O调度
文档格式:PPT 文档大小:5.82MB 文档页数:61
3.1 理解模型机的结构及工作过程 3.2 掌握单片机的结构 3.2.1单片机的内部结构 3.2.2 单片机的引脚及功能 3.3 掌握单片机I/O口的使用 3.4 掌握单片机应用系统的典型构成
文档格式:PDF 文档大小:1.84MB 文档页数:84
• 7.1 并行扩展概述 • 7.2 程序存储器扩展 • 7.3 数据存储器扩展 • 7.4 简单并行I/O接口扩展 • 7.5 8255可编程并行接口扩展 • 7.6 8155可编程并行接口扩展 • 本章小结 • 习题
文档格式:PDF 文档大小:500.61MB 文档页数:765
第1章:计算机系统漫游 第2章:信息的表示和处理 第3章:程序的机器级表示 第4章:处理器体系结构 第5章:优化程序性能 第6章:存储器层次结构 第7章:链接 第8章:异常控制流 第9章:虚拟内存 第10章:系统级I/O 第11章:网络编程 第12章:并发编程
文档格式:PDF 文档大小:7.09MB 文档页数:48
I. Eukaryotic cell structure/ function and genetics 18.1 Eukaryotic cell 18.2 Respiratory Organelles: Mitochondrion & Hydrogenosome 18.3 Photosynthetic Organelle: Chloroplast叶绿体 18.4 Endosymbiosis: Relationships of Mitochondria and Chloroplasts to Bacteria内共生学说 18.5 Other Organelles and Eukaryotic Cell Structures 18.8 Phylogeny of the Eukarya 18.9 Protozoa 原生生物
文档格式:PPTX 文档大小:923.66KB 文档页数:43
◼ 有限集合  元素的个数称为该集合的基数;  满足包含排斥原理。 ◼ 无限集合  元素无限多,如:自然数集合N、整数集I、实数集R等。 ◼ 问题:  对于这样的集合有没有基数呢?  如果有,基数是多少?  无限集合之间有无大小的差别? ◼ 本章主要借助于函数讨论集合的所谓“大小”问题。这里用到自然数集合这个重要的概念讨论无限集
文档格式:PDF 文档大小:593.65KB 文档页数:68
14-4 MCS-51最小系统的应用 最小系统的应用 ‹14-4-1 MCS-51最小应用系统 ‹14-4-2 中断系统 ‹14-4-3 定时器/计数器 ‹14-4-4 串行口 14-5 MCS-51系列单片机系统扩展 系列单片机系统扩展 ‹14-5-1 系统扩展的内容与方法 ‹14-5-2 程序存储器的扩展 ‹14-5-3 数据存储器的扩展 ‹14-5-4 并行I/O口的扩展 ‹14-5-5 单片机系统的应用
文档格式:PPTX 文档大小:1.83MB 文档页数:62
4.1 Define data mining as an enabling technology for business analytics 4.2 Understand the objectives and benefits of data mining 4.3 Become familiar with the wide range of applications of data mining 4.4 Learn the standardized data mining processes 4.5 Learn different methods and algorithms of data mining 4.6 Build awareness of the existing data mining software tools 4.7 Understand the privacy issues, pitfalls, and myths of data mining
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