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《深入理解计算机系统》(CSAPP)读书笔记 —— 第三章 程序的机器级表示

在之前的《深入理解计算机系统》(CSAPP)读书笔记 —— 第一章 计算机系统漫游文章中提到过计算机的抽象模型,计算机利用更简单的抽象模型来隐藏实现的细节。对于机器级编程来说,其中两种抽象尤为重要。第一种是由指令集体系结构或指令集架构( Instruction Set Architecture,ISA)来定义机器级程序的格式和行为,它定义了处理器状态、指令的格式,以及每条指令对状态的影响。大多数ISA,包括x86-64,将程序的行为描述成好像每条指令都是按顺序执行的,一条指令结束后,下一条再开始。处理器的硬件远比描述的精细复杂,它们并发地执行许多指令,但是可以采取措施保证整体行为与ISA指定的顺序执行的行为完全一致。第二种抽象是,机器级程序使用的内存地址是虚拟地址,提供的内存模型看上去是一个非常大的字节数组。存储器系统的实际实现是将多个硬件存储器和操作系统软件组合起来。

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重磅!你每天使用的NumPy登上了Nature!

数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学,金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如,在天文学中,NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式,以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍,甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位,NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层,并且与其应用程序编程接口(API)一起,提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。

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