新一代微机操作系统,它们具有以下功能:GUI 、多用户和多任务、虚拟存储管理、网络通信支 持、数据库支持、多媒体支持、应用编程支持 API。并且还具有以下特点:(1)开放性支持 不同系统互连、支持分布式处理和支持多CPU系 统。(2)通用性支持应用程序的独立性和在不 同平台上的可移植性。(3)高性能随着硬件性 能提高、64位机逐步普及、CPU速度进一步提高 微机操作系统中引进了许多以前在中、大型机 上才能实现的技术,支持多线程,支持对称处理 器SMP,导致计算机系统性能大大提高。(4) 采用微内核结构提供基本支撑功能的内核极小 ;大部分操作系统功能由内核之外运行的服务器 来实现

02-01-05一级考试选择题(R) 1、CPU能() A)发出数据信息,不能发出地址信息 B)发出数据信息,不能发出控制信息 C)发出地址信息,也能发出控制信息 D)接收数据信息,也能接收地址信息 2、用16位二进制数可以给()种颜色编号。 A)16B)65536C)1677216D)256 3、下列关于计算机病毒的叙述,正确的是() A)CD-ROM上肯定不会有病毒 B)病毒可以自我复制 C)病毒不会通过网络传播 E)病毒发作一次后就永远不会再发作了

▪ 1.1 并行计算 ▪ 1.1.1 并行计算与计算科学 ▪ 1.1.2 当代科学与工程问题的计算需求 ▪ 1.2 并行计算机系统互连 ▪ 1.2.1 系统互连 ▪ 1.2.2 静态互联网络 ▪ 1.2.3 动态互连网络 ▪ 1.2.4 标准互联网络 ▪ 1.3 并行计算机系统结构 ▪ 1.3.1 并行计算机结构模型 ▪ 1.3.2 并行计算机访存模型 ▪ 2.1 共享存储多处理机系统 ▪ 2.1.1 对称多处理机SMP结构特性 ▪ 2.2 分布存储多计算机系统 ▪ 2.2.1 大规模并行机MPP结构特性 ▪ 2.3 机群系统 ▪ 2.3.1 大规模并行处理系统MPP机群SP2 ▪ 2.3.2 工作站机群COW ▪ 3.1 并行机的一些基本性能指标 ▪ 3.2 加速比性能定律 ▪ 3.2.1 Amdahl定律 ▪ 3.2.2 Gustafson定律 ▪ 3.2.3 Sun和Ni定律 ▪ 3.3 可扩放性评测标准 ▪ 3.3.1 并行计算的可扩放性 ▪ 3.3.2 等效率度量标准 ▪ 3.3.3 等速度度量标准 ▪ 3.3.4 平均延迟度量标准

1 数学之美 系列一 — 统计语言模型 系列二 — 谈谈中文分词 系列三 — 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 系列四 — 怎样度量信息? 系列五 — 简单之美：布尔代数和搜索引擎的索引 系列六 — 图论和网络爬虫 (Web Crawlers) 系列七 — 信息论在信息处理中的应用 系列八 — 贾里尼克的故事和现代语言处理 系列九 — 如何确定网页和查询的相关性 系列十 — 有限状态机和地址识别 系列十一 — Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士 系列十二 — 余弦定理和新闻的分类 系列十三 — 信息指纹及其应用 系列十四 — 谈谈数学模型的重要性 系列十五 — 繁与简 自然语言处理的几位精英 系列十六(上)—不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型 系列十六(下)— 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-最大熵模型. 系列十七 — 闪光的不一定是金子 -- 谈谈搜索引擎作弊问题 (Search Engine Anti-SPAM) 系列十八 — 矩阵运算和文本处理中的分类问题 系列十九 — 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 系列二十 — 自然语言处理的教父 -- 马库斯 系列二十一 — 布隆过滤器（Bloom Filter） 系列二十二 — 由电视剧《暗算》所想到的-谈谈密码学的数学原理 系列二十三 — 输入一个汉字需要敲多少个键-谈谈香农第一定律 系列二十四 — 从全球导航到输入法-谈谈动态规划 2 浪潮之巅 2.1 第一章 — 帝国的余辉（AT&T) 2.5 第二章 — 蓝色巨人（IBM） 2.11 第三章 — “水果”公司的复兴 （乔布斯和苹果公司） 2.15 第四章 — 计算机工业的生态链 2.18 第五章 — 奔腾的芯（英特尔—Intel） 2.23 第六章 — 互联网的金门大桥（思科） 2.27 第七章 — 硅谷的见证人（惠普公司） 2.32 第八章 — 没落的贵族—摩托罗拉 2.38 第九章 — 硅谷的另一面 2.43 第十章 — 短暂的春秋——与机会失之交臂的公司 2.49 第十一章 — 幕后的英雄—风险投资（Venture Capital） 2.55 第十二章 — 信息产业的规律性

绘制网络图 计算时间参数 确定关键线路 网络图优化

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回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

通过本节学习,学生要了解网络计划的概念;掌 教学握网络图的绘制方法;掌握网络图的时间计算等

10.1概述 10.2双代号网络计划 10.3双代号网络图时间参数的计算

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