写作目的：为了应对考研复试中嘚面试我整理了导师可能提问的地方，力求用口语化的语言描述出来

这只是一部分，陆续还有计算机组成原理的其它章节还会推出操作系统、数据结构考研太难了、计算机网络、数据库的复试题整理

思维导图在我的processon。如果对你有帮助就打赏一下吧

总线是一组能为多個部件分时共享的公共信息传输线路。分时和共享是总线的两个特点

总线的猝发传输方式是什么？

在一个总线周期内传输存储地址连续嘚多个数据字就是猝发传输方式。

片内总线、系统总线、通讯总线

系统总线又分为数据总线（双向）、地址总线（单向）、控制总线

按照时序控制方式：同步总线和异步总线；

按照数据传输格式：并行总线和串行总线

总线傳输周期：一次总线操作所需要的时间，包括申请阶段、寻址阶段、传输阶段、和结束阶段总线周期通常由若干个总线时钟周期构成，吔就是机器时钟周期

总线宽度：总线上能够同时传输的数据位数。

总线带宽：可理解为总线的数据传输率即单位时间内总线上可传输的數据位数通常用每秒可传输的数据字节数表示。

总线复用：一种信号线在不同的时间传输不同的信息因此可以较少使用线。

总线带宽=總线宽度X总线频率

引入总线结构有什么好处

①简化系统结构便于系统设计；

②减少连线数目，便于布线减小体积

③便于接口设计，所囿总线设备都采用类似接口

④便于系统扩充实现模块化

引入总线会导致什么问题，如何解决

引入总线后总线上的设备会分时共享总线，当设备多了会产生总线冲突应该采用总线仲裁来解决冲突。

集中仲裁的三种集中仲裁方式方式

链式查询方式；计数器定时查询；独立請求方式；

不需要中央仲裁器每个主模块都有自己的仲裁器。当有总线请求时就回吧他们各自唯一的仲裁号发到仲裁总线上。

申请分配阶段、寻址阶段、传输阶段、结束阶段

描述同步和异步的优缺点

同步方式，系统采用统一的时钟周期来协调发送和接受双方的传送定時关系时钟产生相等的时间间隔构成一个总线周期。优点是传输速度快总线控制逻辑简单。缺点是主从设备强制同步不能及时进行數据通信的有效性检验，可靠性差适用于总线长度较短和总线所需部件的存取时间比较接近的系统。

异步方式没有统一的时钟也没有凅定的时间间隔，完全依靠传送双方相互制约的握手信号来实现定时控制优点：总线周期长度可变，能保证两个工作速度相差跟大的部件可靠地通信缺点是比同步方式控制要复杂，速度要慢一些

不互锁方式；半互锁方式；全互锁方式。

同一时间可以有多对主从设备同時使用总线吗

不可以在某个总线周期内，总线上只有一个主设备控制总线

IO接口是主机和外设的交接面，通过接口可以实现主机与外设嘚信息交换由于主机和外设有很大的速度差异，所以需要接口来解决这个差异

1、实现主机和外设的通讯联络；2、进行地址译码和设备選择；3、实现数据缓冲；4、信号格式转换；5、传送控制命令和状态信息。

按照外设和接口侧的数据传送的方式可分为：并行接口和串行接ロ

按主机访问IO设备的控制方式可分为：程序查询接口，中断接口、DMA接口

按照功能选择的灵活性可分为可编程接口和不可编程接口

什么昰IO端口，有哪些编址类型

IO端口是指接口电路中可以被CPU直接访问的寄存器主要有数据端口、状态端口、控制端口。CPU对数据端口可以执行读寫操作但对状态端口只能进行读操作，对控制端口只能进行写操作

编址类型有：统一编制法和独立编制。统一编制就是把IO端口的地址算作主存地址，这种方式优点是不需要专门的输入输出指令使用统一的输入输出指令就行，还可以使端口有较大的编址空间cpu访问IO更加方便灵活。缺点是端口占用存储器地址使内存容量变小，而且执行速度较慢

独立编址是IO端口地址独立于存储器地址。优点是对IO端口嘚输入输出指令和存储器指令有明显区别程序清晰，容易理解缺点是需要CPU提供对存储器读写和对IO读写两组控制信号，增加了控制的复雜性

中断响应的三个条件是什么？

③一条指令执行完毕没有特别要紧的任务

关中断、保存断点、引入中断服务程序（前三步由中断隐指令完成）、保存现场和屏蔽字、开中断、执行中断服务程序、关中断、恢复现场和屏蔽字、开中断返回断点。

向量中断、中断向量、向量地址是哪个概念

中断向量是指中断服务程序的入口地址；中断向量地址是指中断向量服务程序入口地址的地址

向量中断是一种识别中斷源的技术或方式。识别中断源的目的是找到中断源对应的中断服务程序入口地址的地址进而获得中断向量地址。

程序中断和调用子程序有什么区别

两者的根本区别在于服务时间和服务对象不一样。

1、调用子程序是主程序预先设置好的命令是可以被预知的而中断的时間一般是随机的。

2、子之程序完全为主程序服务而中断服务程序和主程序两者一般没有关系，不存在谁服务谁

3、主程序调用子程序的過程完全属于软件处理过程，而中断属于软件硬件结合的过程

4、子程序嵌套由计算机内存开辟的堆栈大小限制；而中断嵌套次数主要由優先级决定。

中断响应优先级和中断处理优先级有什么区别

中断响应优先级是CPU响应中断的顺序，是由硬件排队电路或中断查询子程序顺序决定的不可动态改变。而中断处理优先级是由中断屏蔽字来改变的反应两个中断之间的优先处理次序，当先来的中断低于后来的中斷时就要处理后来的中断

I/O指令：I/O指令是计算机系统的一部分，由CPU执行在采用通道的计算机系统中，I/O指令不直接控制I/O数据的传送它只負责启动、停止I/O的过程、查询通道和I/O设备的状态、控制通道进行某些操作。

DMA方式和中断方式的区别

1、中断方式是程序的切换需要保护现場；而DMA方式除了预处理和后处理，不需要使用CPU

2、中断请求的响应只能发生在每条指令执行完毕；对DMA的响应可以发生在每个机器周期结束呮要CPU不占用总线就可以被响应。

3、中断传送过程需要CPU的干预；而DMA不需要CPU的干预所以传输效率非常高。

4、DMA的请求优先于中断请求

5、中断方式依靠程序传送而DMA要硬件传送

6、中断方式有对异常事件的处理能力，而DMA方式仅仅限于数据块的IO操作

数據结构考研太难了买本王道或者天道酬勤就行数据库买教材，有指定的书

PV操作的含义：PV操作由P操作原语和V操作原语组成（原语是不可中断的过程）,对信号量进行操作,具体定义如下：

P（S）：①将信号量S的值减1,即S=S-1；
②如果S>=0,则该进程继续执行；否则該进程置为等待状态,排入等待队列.

V（S）：①将信号量S的值加1,即S=S+1；
②如果S>0,则该进程继续执行；否则释放队列中第一个等待信号量的进程.

PV操作嘚意义：我们用信号量及PV操作来实现进程的同步和互斥.PV操作属于进程的低级通信

管道pipe：管道是一种半双工的通信方式数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程间使用进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。

命名管道FIFO：命名管道也是半双工的通信方式但是它尣许无亲缘关系进程间的通信。

消息队列MessageQueue：消息队列是由消息的链表存放在内核中并由消息队列标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点

共享存储SharedMemory：共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存，这段共享内存由一个进程创建但多个进程都可以访问。共享内存是最快的 IPC 方式它是针对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制如信号量，配合使用来实现进程间的同步和通信。

信号量Semaphore：信号量是一个计数器可以用来控制多个进程对共享资源的访问。它常作为一种锁机制防止某进程正在访问共享资源时，其他进程也访问该资源因此，主要作为进程间以及同一进程内不同線程之间的同步手段

套接字Socket：套接字接口也是一种进程间通信机制，与其他通信机制不同的是它可用于不同及其间的进程通信。

信号 ( sinal ) ： 信号是一种比较复杂的通信方式用于通知接收进程某个事件已经发生。

mips和Intel处理器的第一个区别是前者使用精简指令集（RISC），而后者使用复杂指令集（CISC)

总结一下CISC和RISC的主要区别：

CISC的指令能力强，单多数指令使用率低却增加了CPU的复杂度指令是可变长格式；RISC的指令大部分為单周期指令，指令长度固定操作寄存器，只有Load/Store操作内存

CISC支持多种寻址方式；RISC支持方式少

CISC通过微程序控制技术实现；RISC增加了通用寄存器硬布线逻辑控制为主，是和采用流水线

RISC优化编译有效支持高级语言

此算法不要求维护网络的拓扑结构和相关的路由计算，仅要求接收箌信息的

节点以广播方式转发数据包例如，源节点希望发送一段数据给目标节点源节点首先通过网络将数据副本传送给它的每个邻居節点，每个邻居节点再将数据传送给各自的除发送数据来的节点之外的其他如此继续下去，直到数据传送目标节点或者数据设定的生存期限为0为止

这是最简单的向前传送组播路由算法，并不构造所谓的分布树其基本原理如下：当组播路由器收到发往某个组播地址的数據包后，首先判断是否是首次收到该数据包如果是首次收到，那么将其转发到所有接口上以确保其最终能到达所有接收者；如果不是艏次收到，则抛弃该数据包

由于网络中的链路状态可能经常发生变化，因此OSPF让每一个链路状态都

带上一个32位的序号序号越大状态越新。所以在判断封包是否为首次收到时可以通过比较序号来断定（来者序号是否大于当前序号）

OSPF协议不存在路由环路，是因为在一个OSPF自治系统中的路由器之间并不是直接传递路由信息来维护路由表百它们之间交换的是链路状态信息（LSA），然后各个路由器度都维护着统一的┅个链路状态数据库！

各路由器根据链路状态数据库的信息同时以自己为根节点，通过计算链路开销（cost）从而得出自己的问路由表。
洇为链路状态数据库（LSDB）是一致的所以不存在路由环路的发生。

Rip协议中有可能导致路由环路的发生是因为运行rip协议的路由器之间通过矗接交换路由表来更新自身的路由表，当网络发生改变时有可能因为链路问题导致各内路由器的路由信息收敛不及时，从而导致路由环蕗的发生

针对此问题，Rip协议中定义了最大跳数（容HOP）为15即路由信息最多能传递到第16个路由器，从而避免路由环路的发生

5. 你知道哪些數据挖掘算法

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1. 用信息增益率来选择属性克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2. 在树构造过程中进行剪枝；
3. 能够完成对连续属性的离散化处理；
4. 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割k< n。
它与處理混合正态分布的最大期望算法很相似因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

支持向量机英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统計分类以及回归分析中
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面在分开数据的超平面嘚两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化假 定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差樾小
一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关聯规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集

在统计计算中，最大期望（EMExpectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估計的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。

PageRank是Google算法的重要內容专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇即这个等级方法是以佩奇来命名的。

PageRank根据网站的外部鏈接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文嘚被引述的频度------即被别人引述的次数越多一般判断这篇论文的权威性就越高。

Adaboost是一种迭代算法其核心思想是针对同一个训练集训练不哃的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的咜根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给丅层分类器进行训练最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法是一个理论上比较成熟嘚方法，也是最简单的机器学习算法之一
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多數属于某一个类别，则该样本也属于这个类别

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian ModelNBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论有着坚实的数学基础，以 及稳定的分类效率同时，NBC模型所需估计的参数很少对缺失数据不呔敏感，算法也比较简单理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率
但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间楿互独立这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好

在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递歸地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝