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返回：0500 计算机组成原理总目录 · 上一章：0501 Chap1 计算机系统概述 · 下一章：0503 Chap3 CPU 子系统 1、学习目标机器只能直接处理二进制。本章要解决：整数、负数、小数、字符、错误检测在机器里如何表示，以及这些表示会如何影响运算结果。 模块 要掌握的内容 数制 二进制、八进制、十六进制和转换 整数表示 原码、反码、补码、移码 定点/浮点 定点小数、IEEE 754 浮点数 字符编码 ASCII、汉字编码、Unicode 直觉 基本运算 加减乘除、移位、溢出 数据校验 奇偶校验、海明码、CRC 2、数制与位权二进制数： 1(1011.01)_2 = 1*2^3 + 0*2^2 + 1*2^1 + 1*2^0 + 0*2^-1 + 1*2^-2 常见换算： 进制 特点 二进制 机器内部表示 八进制 3 位二进制对应 1 位八进制 十六进制 4 位二进制对应 1 位十六进制 十进制 人类常用 十六进制很适合读机器数据，因为一个字节正好是两位十六进制。 3、原码、反码、补码、移码 ...

返回：0500 计算机组成原理总目录 · 下一章：0502 Chap2 数据的表示、运算与校验 1、学习目标第一章先建立整机视角：计算机不是单个 CPU，也不是单个程序，而是硬件、指令、数据、存储、I/O 和软件层次共同组成的系统。 模块 要掌握的内容 计算机概念 自动、高速、可编程、通用信息处理机器 冯诺依曼体系 存储程序、二进制、五大部件 系统层次 硬件、微体系结构、指令系统、操作系统、语言与应用 硬件组织 运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备 性能指标 字长、主频、CPI、MIPS、带宽、吞吐率 2、计算机是什么从组成原理角度看，计算机是能够自动执行程序的信息处理系统。它的关键特点是： 信息用二进制表示。 程序和数据都存放在存储器中。 控制器按指令序列自动取指和执行。 运算器完成算术与逻辑运算。 输入输出设备负责与外部世界交互。 这门课关心的不是“会不会使用计算机”，而是“机器如何把指令一步步执行出来”。 3、冯诺依曼体系冯诺依曼体系的核心是存储程序思想： 1程序以二进制形式存放在存储器中，CPU 自动按地址取指并执行。 五大部 ...

返回：本科课程：疾风计划 1、课程定位Linux 是后续网络安全、服务部署和系统实验的核心环境。这里先整理使用、权限、进程、文件系统和内核基础，后面再逐步补实验。 2、学习目录 模块 内容 复盘重点 Linux 基础 Shell、文件、目录、权限 先把环境用熟 进程管理 进程、线程、调度、信号 连接操作系统课程 文件系统 VFS、inode、挂载、日志 理解文件与权限 内核模块 模块编译、加载、卸载 建立内核实验入口 安全与服务 用户、日志、网络服务、防火墙 服务网安实验环境 3、后续补充后面补命令笔记、实验步骤、内核模块代码、服务部署记录和安全加固清单。

返回：0400 算法设计与分析总目录 · 上一章：0410 Chap10 局部搜索 1、学习目标随机算法把随机性作为算法设计工具。它不是“碰运气”，而是用概率分析证明算法在期望意义或高概率意义下表现良好。 模块 要掌握的内容 随机化思想 随机选择、打乱输入、随机试验 期望分析 指示变量、期望线性性 算法类型 Las Vegas、Monte Carlo 典型问题 竞争解决、MAX 3-SAT 概率界 Markov、Chebyshev、Chernoff 直觉 2、为什么使用随机性随机化常用于： 避免最坏输入卡死固定策略。 简化算法设计。 在复杂问题上获得期望或高概率保证。 打散冲突，如哈希、负载分配、快速排序轴点。 随机快速排序就是典型例子：最坏情况仍可能发生，但随机选轴点让期望复杂度变好。 3、Las Vegas 与 Monte Carlo 类型 正确性 运行时间 Las Vegas 总是正确 运行时间随机 Monte Carlo 可能小概率错误 运行时间通常固定或可控 例： 算法 类型 随机快速排序 ...

返回：本科课程：疾风计划 1、课程定位计算机网络是网络安全方向的底座。复盘时不能只背协议名，要能把分层模型、传输过程、抓包结果和安全问题对应起来。 2、学习目录 模块 内容 复盘重点 网络分层 OSI、TCP/IP、封装与解封装 建立协议栈视角 应用层 HTTP、DNS、SMTP、Web 基础 连接 Web 与安全分析 传输层 TCP、UDP、可靠传输、拥塞控制 理解连接和流量 网络层 IP、路由、ICMP、NAT 理解寻址和转发 链路层 以太网、ARP、局域网 连接抓包和局域网实验 3、后续补充后面补抓包实验、协议图、常见安全问题、408 题型和网安项目中的使用场景。

返回：0400 算法设计与分析总目录 · 上一章：0409 Chap9 近似算法 · 下一章：0411 Chap11 随机算法 1、学习目标局部搜索不从全局一次性构造答案，而是从一个可行解出发，通过局部修改不断改进。它适合解空间巨大、精确算法困难、但局部改进容易定义的问题。 模块 要掌握的内容 解空间 可行解、邻域、目标函数 局部最优 邻域内无法继续改进 最大割 翻转顶点、改进割边数 终止性 目标函数单调改善 博弈连接 Nash 均衡、稳定性代价 2、局部搜索框架1234从任意可行解 S 开始while 存在邻居 S' 比 S 更好: S = S'return S 要定义三件事： 项目 含义 可行解 什么样的解合法 邻域 一步可以改成哪些解 改进规则 什么叫更好 局部搜索的优点是简单、通用；缺点是可能停在局部最优，而不是全局最优。 3、优化地形可以把所有可行解想象成山地地形： 123点 = 一个可行解高度 = 目标函数值边 = 两个解互为邻居 最大化问题中，局部搜索像爬山：只要附近有更高 ...

返回：本科课程：疾风计划 1、课程定位软件工程用来把项目从“能运行”整理成“能说明、能维护、能展示”。它适合后续梳理课程设计、毕业设计和网络安全项目。 2、学习目录 模块 内容 复盘重点 需求分析 用户、场景、功能、约束 说明项目为什么做 系统设计 架构、模块、接口、数据流 说明项目怎么组织 实现管理 代码规范、版本管理、协作 让项目可维护 测试与质量 单元测试、集成测试、缺陷记录 让结果可信 文档表达 README、报告、演示、复盘 服务复试和作品集 3、后续补充后面补项目模板、文档模板、需求表、测试用例和课程设计复盘方式。

返回：0400 算法设计与分析总目录 · 上一章：0408 Chap8 NP 与计算困难性 · 下一章：0410 Chap10 局部搜索 1、学习目标当问题很可能不存在通用多项式精确算法时，近似算法尝试在可接受时间内给出有保证的近似解。 模块 要掌握的内容 近似比 解的质量保证 下界 用来比较算法结果有多差 负载均衡 list scheduling 中心选择 farthest-first traversal 顶点覆盖 定价法、线性规划松弛 背包 FPTAS 直觉 2、近似比最小化问题中，算法 A 的近似比为 α，表示： 1cost(A) <= α * OPT 最大化问题中常写成： 1value(A) >= OPT / α 其中 OPT 是最优解。近似算法的价值在于：即使不是最优，也知道离最优不会太远。 3、下界的重要性很多近似证明不是直接知道 OPT，而是找一个容易计算的下界 LB： 1LB <= OPT 如果能证明： 1cost(A) <= α * LB 就有： 1cost(A) <= α * OPT 所以近 ...

返回：0400 算法设计与分析总目录 · 上一章：0407 Chap7 网络流 · 下一章：0409 Chap9 近似算法 1、学习目标前面几章都在寻找高效算法，本章开始问另一个问题：如果一直找不到高效算法，是不是问题本身就很难？ 模块 要掌握的内容 P 多项式时间可解问题 NP 给定证书后可在多项式时间验证 规约 用一个问题求解另一个问题 NP 完全 NP 中最难的一批问题 NP 困难 至少和 NP 完全问题一样难 证明方法 从已知 NP 完全问题多项式规约 2、判定问题复杂性理论通常先讨论判定问题，也就是答案为 yes/no 的问题。 优化问题： 1求最短 Hamilton 回路长度 判定版本： 1是否存在长度不超过 K 的 Hamilton 回路？ 很多优化问题可以转成判定问题来讨论难度。 3、P 与 NP 类 含义 P 能在多项式时间内求解 NP 给定一个候选解，能在多项式时间内验证 例子： 1SAT：给定布尔公式，是否存在赋值使公式为真？ 如果有人给出一组赋值，我们可以快速检查公式是否为真，所以 SAT ...

返回：0400 算法设计与分析总目录 · 上一章：0406 Chap6 动态规划 · 下一章：0408 Chap8 NP 与计算困难性 1、学习目标网络流用图来描述“从源点向汇点运输资源”的问题。它看起来像运输问题，实际能统一解决匹配、割、任务分配、项目选择等很多模型。 模块 要掌握的内容 流网络 源点、汇点、容量、流量 约束 容量约束、流量守恒 残量网络 还能增广多少，能否反悔 算法 Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp 定理 最大流最小割 应用 二分图匹配 2、流网络一个流网络包含： 1234G = (V, E)s = sourcet = sinkc(e) = capacity 合法流 f 满足： 约束 含义 容量约束 0 <= f(e) <= c(e) 流量守恒 除 s、t 外，流入等于流出 流值 从源点流出的总量，等于流入汇点的总量 3、割一个 s-t 割把顶点分成两组： 1234S 包含 sT 包含 tS ∪ T = VS ∩ T = 空 割容量是所有从 S 指向 T ...