JK深入浅出计算机组成原理

1.入门篇 ├──01 _ 冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔 ├──02 _ 给你一张知识地图，计算机组成原理应该这么学 ├──03 _ 通过你的CPU主频，我们来谈谈“性能”究竟是什么？ ├──04 _ 穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？ ├──开篇词 _ 为什么你需要学习计算机组成原理？ 2.原理篇：指令和运算 ├──05 _ 计算机指令：让我们试试用纸带编程 ├──06 _ 指令跳转：原来if…else就是goto ├──07 _ 函数调用：为什么会发生stack overflow？ ├──08 _ ELF和静态链接：为什么程序无法同时在Linux和Windows下运行？ ├──09 _ 程序装载：“640K内存”真的不够用么？ ├──10 _ 动态链接：程序内部的“共享单车” ├──11 _ 二进制编码：“手持两把锟斤拷，口中疾呼烫烫烫”？ ├──12 _ 理解电路：从电报机到门电路，我们如何做到“千里传信”？ ├──13 _ 加法器：如何像搭乐高一样搭电路（上）？ ├──14 _ 乘法器：如何像搭乐高一样搭电路（下）？ ├──15 _ 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？ ├──16 _ 浮点数和定点数（下）：深入理解浮点数到底有什么用？ 3.原理篇：处理器 ├──17 _ 建立数据通路（上）：指令+运算=CPU ├──18 _ 建立数据通路（中）：指令+运算=CPU ├──19 _ 建立数据通路（下）：指令+运算=CPU ├──20 _ 面向流水线的指令设计（上）：一心多用的现代CPU ├──21 _ 面向流水线的指令设计（下）：奔腾4是怎么失败的？ ├──22 _ 冒险和预测（一）：hazard是“危”也是“机” ├──23 _ 冒险和预测（二）：流水线里的接力赛 ├──24 _ 冒险和预测（三）：CPU里的“线程池” ├──25 _ 冒险和预测（四）：今天下雨了，明天还会下雨么？ ├──26 _ Superscalar和VLIW：如何让CPU的吞吐率超过1？ ├──27 _ SIMD：如何加速矩阵乘法？ ├──28 _ 异常和中断：程序出错了怎么办？ ├──29 _ CISC和RISC：为什么手机芯片都是ARM？ ├──30 _ GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？ ├──31 _ GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？ ├──32 _ FPGA和ASIC：计算机体系结构的黄金时代 ├──33 _ 解读TPU：设计和拆解一块ASIC芯片 ├──34 _ 理解虚拟机：你在云上拿到的计算机是什么样的？ 4.原理篇：存储与I ├──35 _ 存储器层次结构全景：数据存储的大金字塔长什么样？ ├──36 _ 局部性原理：数据库性能跟不上，加个缓存就好了？ ├──37 _ 高速缓存（上）：“4毫秒”究竟值多少钱？ ├──38 _ 高速缓存（下）：你确定你的数据更新了么？ ├──39 _ MESI协议：如何让多核CPU的高速缓存保持一致？ ├──40 _ 理解内存（上）：虚拟内存和内存保护是什么？ ├──41 _ 理解内存（下）：解析TLB和内存保护 ├──42 _ 总线：计算机内部的高速公路 ├──43 _ 输入输出设备：我们并不是只能用灯泡显示“0”和“1” ├──O性能到底是怎么回事儿？ ├──45 _ 机械硬盘：Google早期用过的“黑科技” ├──46 _ SSD硬盘（上）：如何完成性能优化的KPI？ ├──47 _ SSD硬盘（下）：如何完成性能优化的KPI？ ├──48 _ DMA：为什么Kafka这么快？ ├──49 _ 数据完整性（上）：硬件坏了怎么办？ ├──50 _ 数据完整性（下）：如何还原犯罪现场？ ├──51 _ 分布式计算：如果所有人的大脑都联网会怎样？ 5.应用篇 ├──52 _ 设计大型DMP系统（上）：MongoDB并不是什么灵丹妙药 ├──53 _ 设计大型DMP系统（下）：SSD拯救了所有的DBA ├──54 _ 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣 ├──55 _ 理解Disruptor（下）：不需要换挡和踩刹车的CPU，有多快？ ├──结束语 _ 知也无涯，愿你也享受发现的乐趣 6.答疑与加餐 ├──FAQ第一期 _ 学与不学，知识就在那里，不如就先学好了 ├──FAQ第二期 _ 世界上第一个编程语言是怎么来的？ ├──特别加餐 _ 我在2019年F8大会的两日见闻录 ├──特别加餐 _ 我的一天怎么过？ ├──用户故事 _ 赵文海：怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜