huanghaozi 的窝

震惊！神经网络这么学竟如此简单！速看秒删！（手动狗头）

2019-12-23T20:22:09+08:00

做一个机器人打游戏的抽象思路

举一个很简单的例子，扫雷

（Win10莫有灵魂的扫雷）

扫雷的基本玩法，就是通过一个格子周围的数字判断这个格子是否有雷，一开始一般是乱点，点出来一片之后就可以通过逻(xia)辑(cai)来判断周围格子是否有雷

这个游戏看起来很复杂，但是，我们可以把它抽象一下，玩游戏的过程，大概就是一个输入，处理，输出的过程

其中，

输入的东西是：每一个坐标格与其对应的数、还剩几个雷

输出的东西是：每一个坐标格 没有雷的概率 （选取最高的摁下去）

所以问题就简单啦！我们只要生成一下中间的处理过程就能做出来个自动扫雷机器人啦！那问题也就lei了，这个中间过程该zha办嘞？

我们可以对这个游戏过程进行逻辑上的分析。但是，如果换个游戏，又该zha办嘞？

所以想一想，有什么数学过程，是可以在知道很多组输入、输出时，自动生成中间模型的嘞？

答案就是回归

从回归讲起

仔细回忆一下，什么是回归？大概就是下面这个图的亚子：

上图中，输入是X，输出是Y，中间的过程是那条线

回归的过程，大概就是从一堆散点拟合出来一条线来

那么拟合的过程是什么嘞？——最小二乘法

最小二乘法，简单的说，就是使图里的散点Y值到拟合线Y值距离的平方和最小。这个距离如下图所示：

具体的计算过程就是下面这样的：

上面的拟合线是一条直线，也可以将其换成任意的函数形式，具体需要看散点像什么函数

但是，现实往往就很残酷，比如我们上面说的自动扫雷机器人模型，它的输入和输出，不是一个数，是一组数，而且，它的函数关系很复杂，肯定不是一条直线那么简单，而且也没办法通过看它像什么函数来判断它的函数形式。

而神经网络就可以很好地解决这个问题！

神经网络又是什么？

最简单的那个神经网络模型和回归很像，是下面这个图这样：

也是一个输入，一个输出，不过中间是一团乱糟糟的东西

把这个模型想成一个函数，输入一堆数，经过中间的运算，输出一堆数，那中间那团乱糟糟的运算具体是怎么算的嘞？

其实在神经网络里，每一个圈圈都是一个神经元，箭头就是它的输入输出，它是有具体形式的：

里面有k1、k2、k3、b...是不是很熟悉？其实就是线性回归那条直线的形式，不过还得加一层激活函数A()才行，不然模型训练出来真就和线性回归一样出来条直线啦
（其中的k1、k2、k3一般叫权重，用w表示）

（训练和回归里的拟合是差不多的意思，都是在两头加一堆数据（散点）生成中间的模型）

激活函数有很多种，选择很玄学，本文只是粗略讲解，所以不深究

这样的一个个神经元组成一个最简单的网络，就是从输入数据开始一层一层地往前输出，每一层就可以看作一组数据往前跑

（这样一个复杂的网络，手算基本8可能哒，乖乖用计算机叭）

那么，该如何训练模型得出里面的k1、k2、k3、b这些权重嘞？和回归很像，有一个叫反向传播的算法

反向传播

回忆一下回归里求k和b的算法，核心就是令离差（拟合值与真实值的差距）最小

对应的，神经网络的每一个神经元都可以看作一个回归方程（不过套了一个激活函数），我们回忆一下回归里的离差平方和（令它最小）

y_{拟合线}其实就是神经网络最后一层的输出，最后一层和它上一层其实就是一组套了激活函数的回归方程，把这组方程代入那个离差平方和，用梯度下降（其实也是导数）算它最小值

然后我们会发现这个式子里并没有倒数第二层的输出值，而倒数第二层又是和前一层的回归，对应我们需要把倒数第二层代进去....（这就是反向传播了）
不过....这样还没法算，因为必须代，代，代，最后代到x才能回归，而且还存在激活函数....就很难一次性算出

有一个解决办法，就是先设定一个初始权重，输入一组数据，得到一组输出，再输入一组数据，再得到一组输出，得到N组输入输出，再进行反向传播，这样就能进行计算了

既然有设定初始权重，那输入一组数据，就能得到每个神经元的输出啦，所以从最后一层开始，根据最后一层每个神经元与倒数第二层之间的回归关系式，以及N组输出结果与实际结果的差异，令其最小，就可以更新上一层的权重

这样一步一步往前更新权重，就得到中间的模型啦！

银行经营管理学复习

2019-10-25T19:12:51+08:00

商业银行的职能

信用中介
支付中介
金融服务
信用创造

商行经营原则

安全性
风险种类

信用风险
利率风险
流动性风险
资本风险
策略
避免风险
分散风险
转移风险
补偿风险

流动性
盈利性

微观意义：充实资本、扩大规模、增强信誉、提高竞争实力
社会意义：促进工商企业经营管理、利于国民经济良性循环、增加财政收入

资产管理方法

资金库法
资金转换法
线性规划法

负债管理方法

储备头寸负债管理
贷款头寸负债管理

资产负债管理方法

资产负债比例管理方法

资本充足率>=8%
贷款/存款<=75%
流动资/流动债>=25%
对同一借款人，贷款/资本>=10%

利率敏感性缺口管理方法
持续期缺口管理方法

持续期约= 久期 = 平均回收期限
缺口 = 资产-负债
缺口+利率分析：
我缺口正（以现在的利率借出去的钱比较多）
如果后面利率上升了，我就血亏
（当初借钱给别人利息定少了）

金融衍生工具资产负债管理方法

远期利率协议、利率期货、利率期权、利率互换、上限下限双限的计算

开银行最少多少钱？

全国性、设分支机构：最低实收资本20亿元
全国性、不设分支机构：10亿元
区域性：8亿元
合作：5亿元

开银行跟开厂资本金有什莫区别？

企业：资本金就是所有者权益
企业：占全部资产30%（厂里的东西基本都是本钱）
银行：高负债企业，除所有者权益，还有债务资本
银行：占全部资产10%（银行里的钱基本都是借来的）

核心资本特征？

永久性——不能赎回
免费性——不征税不收费
止损性——能补偿银行亏的钱

核心资本构成？

权益资本

普通股
非累积优先股

公开储备

留存盈余——未分配利润——赚的钱没给股东的那部分
资本英语——股本盈余——溢价发股票收入、被捐赠收入（别人给的钱多出来的一部分）

附属资本构成？

非常正经的爬虫额外教程(3)——一点点网络芝士

2019-10-13T22:04:28+08:00

前排提示：

由于作者的路子比较野，在本教程中可能存在一些理解上的错误或偏差

本文将围绕校园网的配置、爬虫的编写对网络进行解说

本文是正经教程，内容比较硬核（作者很膨胀）

本文前面部分比较无聊，建议从带宽开始看

层次划分

提到计算机网络，有一个绕不开的点，就是层次划分。
ISO规定的OSI网络模型有七个层次，但实际上，我们现在所使用的网络只有五个层次：

有些很相似的东西，在不同的协议里的表达是不一样的
写爬虫什么的程序就要了解应用层、传输层的知识
做黑客抓数据包用的就是应用层、传输层、数据链路层的知识
搭路由器组网就要用到网络层、数据链路层的知识
画电路做嵌入式做路由器就要用到物理层的知识

（实际上大多数业内人员都是什么层都懂点.....）

协议

上面介绍了层次，协议也是很重要的东西，就像两个人对话一样，必须用对方能听懂的语言，才能交流，协议就像是这个交流用的语言一样，不同协议有不同的设定，要学懂的话得一个一个攻破，常用的协议都有相应的书籍可供参考。
常用的协议：

传输层：TCP、UDP...
应用层：HTTP、HTTPS、FTP...
网络层：IP、ICMP、ARP...
数据链路层：PPP、PPPoE...
只是写爬虫的话，我们只需要知道传输层和应用层的协议就够了

网络设备

在寝室有根网线，要用校园网可以用那根线，可以直接插进电脑，也就是直接用电脑的网卡，也可以接集线器然后连N台电脑，还可以接无线路由器弄出Wifi

带宽

带宽=频带宽度=网速，有几个单位：
MBps = M Bit per second = M Bit / second = MB/s = M/s
Mbps = M byte per second = M byte / second = Mb/s

然后 1 Bit = 8 byte
简单地说，大B=8个小b

其他的单位可以用1024进一单位推出来
（常说的校园网有5兆带宽，意思是校园网网速是5Mbps≈500K/s）
（但实际上校园网可以跑到50兆，后面会说）

上网过程

前面可能有些云里雾里，看完部分应该会有所理解
这里的上网暂时限定为浏览网页
比如，这里分析一下访问google.com这个不存在的网站的过程：

首先在浏览器地址栏输入域名google.com：

然后，圈圈转了N圈，出现：

这个过程里，发生了什么呢？
首先，在我们输入域名按下enter的时候，就向DNS服务器发送了一个查IP的请求，那么什么是DNS呢？

DNS

实际上，我们输入的google.com，发送给了一个叫做DNS服务器的东西，然后，DNS服务器给了我们一个IP地址
所以，DNS服务器（），我们可以理解为一个查IP的机子，我们给他一个域名，它就返回给我们一个IP地址
那么IP地址又是什么呢？

IP地址

上网，实际上是一个收发数据、对话的过程
既然是对话，这里就存在两个角色：
我们的电脑、服务器
为了方便，把它们写成A和B，顺便把这个过程抽象成发短信

A想发短信给B问个东西，但是不知道B的电话号码，于是拿起手机，打算问一个人脉很广的同学，这个同学的名字叫DNS
A告诉DNS自己想知道B的号码
于是DNS给A一个号码，A对着这个号码发了个短信
B看到了这条短信，短信还附带了A的号码
于是B向A的号码回了短信

上文的号码就是IP，上文也比较完整地表示了上网的过程

URL结构

实际上，我们上网的时候，输入的东西不止是google.com，有的时候是这样的：
http://pipe.b3log.org/blogs/huanghaozi/articles/2019/10/12/1570872822045
像这样的一长串东西我们有时候叫地址，在写程序的时候，我们更多地说成URL
它是有结构的一串东西：

协议就是应用层的一堆协议，http、https什么的
图里能看到，域名是从右往左看的
请求路径就是请求服务器资源的哪个路径的资源
有时候我们也能看见带一堆?&的URL，比如这个：
https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9305485940163694716%22%7D&n_type=0&p_from=1
这个域名后面那一堆东西是附加参数

这些参数是给服务器程序看的，服务器程序会读取这些参数的值，然后根据这些参数传回给我们不同的信息

Mac地址

帧

数据包

防火墙

抓包

网页

爬虫

关于校园网——路由器配置

关于校园网——IPv6

关于校园网——蒲公英

假装自己是教程的爬虫额外教程(2)——程序的运行

2019-10-12T17:33:42+08:00

语言解释：
魂儿=文件
GUI=图形界面

黑窗口

大家好我是cmd.exe，图里就是我的魂儿
其实我长下面图二这个亚子，你可以用Win键+R输入cmd按enter打开我：

（我的亚子有没有一种很牛批的赶脚？）
（什么？没有？！）
（本宫可是GUI的祖宗！八十年代的电脑整个屏幕都是我的亚子！）
（唉，老了，没什么人知道我了）
我告诉你怎么用我吧，我其实可以当一个操作系统来用哦！（毕竟以前的操作系统就长我这样）
你可以用键盘对着我打字，告诉我你要干蛤，但是我只看得懂命令（毕竟我名字就叫cmd - command嘛）
对了，注意到红框框里这个东西了吗：

这个是我的工作路径，额，意思就是我在偷窥这....啊不...是在这个目录里工作，所以命令里可以有这个工作路径下的文件啊、程序啊，我能操控它们！
对了，改我工作路径用这个命令：

cd 要改到的那个路径

话说能记住嘛....这个很常用的，试几次就会啦！
额，你是初学我嘛？！我赶脚你只需要记住我这一个命令就够了！
因为我能运行很多程序！
前面说了我其实可以当操作系统用，所以我可以运行程序喔，比如：
这个路径下有这样的一个程序：

要运行它，可以这样给我命令：

cd C:\Users\huang\Desktop
CEIC爬虫.exe

就是酱紫的：

先把路径切到CEIC爬虫.exe所在的路径，然后再直接把它名字报给我，我就把它执行啦！你可以随便试一些.exe程序都是这样的

⭐环境变量

我叫PATH，我是系统里的一个重要的环境变量，你可以在这里找到我：

（假装自己是高级的东西）

按编辑按钮可以看到我里面都有啥：

蛤？看了这么久了，你居然不知道我是干什么的？！
呵呵，没有我，你还想在cmd里运行python xxx、pip xxx？你在想Pea***
其实，cmd它就是个庙里的老道，它完全就是因为我这个宝物，才敢那么嚣张！它每次启动不都还得看我一眼！不然它就是个废wu！
上面的图你也看见了，我里面全是各种各样的路径，看！比如这个！

你就不好奇这个目录里有啥吗？

你看cmd就在这个目录里面！
我可有用了，你想想看，你是不是每天都在用这个沙雕作者的投资日记程序啊？！
我可以帮你简化这个过程！
你把那个沙雕作者的程序找一下，我这边是在这里：

把它文件名改成a.exe随便放在一个空的文件夹里，路径最好是全英文的，这个是那个沙雕作者的操作：

然后你把这个图里面这个路径复制一下，然后把我的编辑窗打开：

点新建，然后把刚才的路径粘进去：

一路点确定确定确定，就操作完成了！
什么，你不知道有啥用？！
试试按Win+R键，输入a.exe，然后按enter：

看！神奇的一幕发生了！

它直接运行了你刚才复制改名的那个程序！
嘿嘿，我很厉害吧！效率是不是高了很多？

其实它在cmd里也能直接敲了，根本不用切工作路径：

cmd它忘了告诉你了，.exe后缀的程序可以不用加后缀直接运行的！
所以在那个Win+R那里也可以直接敲a然后enter就运行了

生成的xlsx表格文件在之前赋给我的那个路径下哦！

注册表

我是没什么存在感的注册表，在Win+R输regedit再按enter我就出来了：

其实我就是一堆变量，只是比较多，程序运行的时候可以在我这里存取一些值，嗷对了，我这里存储了所有程序的安装信息，就酱....

编码规则

emmm...我不是什么东西，我是一个规则
计算机存的是一堆二进制数，不是字母也不是汉字，所以对应的，有一套对应的编码规则（也叫字符集）
最常见的就是ASCII码，可以表示很常见的一些符号、数字、字母，但是没有汉字
有很多很多语言，为了能表示所有的语言，人类就又把我设计了一遍，哦不，是很多遍，最常用的应该是这几种吧：

这些基本上都带了人类所有的语言文字，当然，拥有十三亿人口的天朝也有自己的编码规则GB、GBK开头的就是（国标、国标扩）
有时候写程序会遇到无法识别汉字，或者出现乱码的情况，这时候就得考虑我啦！
最好把文件存成UTF-8，解释器也用UTF-8编码，因为支持的语种最多

权限

电脑里对文件最常见的操作就是读、写
文件的写权限通常只能由一个程序占用，占用的时候其他程序就不能再往这个文件里写东西了
读权限倒是无碍
但是，有些文件会对不同用户有不同的权限
Windows系统里，只需要知道管理员权限比较厉害就行了

在有关文件操作的程序中，有时会遇到Permission denied这个错误
这时就需要检查权限、是否有程序正在占用文件...这些问题了

写给同学们看的Python爬虫教程(1)——Pycharm+Anaconda环境搭建及配置

2019-09-28T19:56:31+08:00

概述

Pycharm是真滴好看d===(￣▽￣*)b
...啊不...是好用！

下载地址

Pycharm

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

版本的区别：
Community能白嫖，Professional要钱
Community没有Web开发等功能

Q：Web是个什么鬼？
A：Web=网-->网站前后台开发
Q：那你用的什莫版本？
A：Professional，假装自己很专业（但是这篇文章只讲Community）
Q：为蛤？
A：你萌大概暂时用不上那些功能叭...
Q：（白嫖是什莫？）
A：（就是要钱的反义词...）
Q：（作者的水平？）
A：（非常辣鸡）

Anaconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
这个是清华tuna站提供的下载源，访问比较快，不是官网但提供的安装包相同

Q：清华tuna是什莫？
A：清华大学开源软件镜像站
Q：说了等于没说....
Q：辣这个AnaConda是什莫？莫不是condom？你搞hs？
A：
A：AnaConda就是个集成了很多模块的Python
A：（话说作者你都在想什么hs东西啊喂，这不应该是正常的QA嘛？！）

安装过程

Pycharm

简单的说：下一步--下一步--下一步--安装--完成

哼！明明就是这样...不信你试试...

好叭...
那就是：Next--Next--Next--Install--Finish
且慢！这个页面最好勾上左边这两个勾：

Anaconda

简单的说：Next--I agree--Next--Install--Finish
（这次才不会错了嘞）

记得安装完成后要配置环境变量：
（我能一口气背下来：此电脑右键属性左边高级系统设置高级选项卡右下角环境变量）
（但是直接用Win10的娜妹子就行！）

然后编辑PATH

新建这两个环境变量
就是anaconda的安装文件夹，和这个目录下的Scripts这两个文件夹

然后确定确定确定就OK了

Q：环境变量是什莫？
A：如果没有环境变量，辣你在cmd里敲命令的时候，只能调用工作目录下的程序，环境变量PATH里面有很多路径，顾名思义，环境就是敲命令时能调用的工作目录以外的程序........
A：就比方说cmd是一个世界，环境变量就相当于定义了这个世界的空气、水、温度这些东西...命令能直接取用...
A：说了也听不懂的亚子，得自行体会叭...
（CMD就是个黑窗口，能敲命令，按win+R键，输入cmd，再按enter打开）

配置过程

汉化Pycharm

英语真是一门辣鸡的拼音语言，看着比中文慢多了，严重影响工作效率
为了提高工作效率（绝对不是看不懂），汉化很有必要

我都能想到的事情，别人肯定早就想到并做完了
于是我打开浏览器一搜，果然！出现了！汉化包！

转自平方X原创汉化，直接把二次分享链接晾这了：

链接：https://pan.baidu.com/s/1RIe6IszmiNMVdeQcSc05Fw
提取码：a5jm

然后把这个jar放到安装目录里的lib目录下就OK了
什么？你找不到安装目录？快使用Win10的娜妹子！

粘进去就完事啦

什么？你不是Win10？你没有娜妹子？
自己找！

初次打开Pycharm

打开Pycharm，第一次打开出现的是这个

确定就好，然后同意协议并继续：

然后选主题，下一步

然后start using！！！

然后就可以开始创建项目了：

配置解释器Interpreter

Q：解释器是什么？
A：把Python转成C、Java什么的才能运行，相当于Runtime
Q：说人话！
A：就是要跑你的代码（脚本（外挂）），要用这个才能跑，就是一个叫python.exe的文件
A：把它想成神器就行了

在上一步点完创建项目之后，就会出现下面的窗口，点开上面那个红框

就开始配置anaconda啦！

首先选择Existing Interpreter，点击右边那个点点点

然后把左边选择System Interpreter，找到之前安装anaconda的目录下的python.exe

点确定，卡一会儿，就能点Create啦！打开就是这样的，可能要扫一遍包吧：
（个人赶脚这个每日提示没什莫卵用）

界面就是这样的啦

Helloworld

先随便建个代码文件：

直接叫helloworld吧：

按enter创建完毕了，敲点代码进去：

字很小很蓝瘦，点开菜单里的文件-->设置，左边一栏里点开编辑器-->Font
我喜欢这样设置：

字比较带，听说很多看不懂的数学公式、代码放大就能看懂！
反正我是信了...

下面是带字体效果：

运行一下：

出现了！Hello World!

换tuna的pypi源

我们经常会用pip命令安装很多package，但是官方源在国外，贼慢，所以为了效率，换成国内源很有必要

个人比较喜欢tuna
参考tuna的帮助在cmd里敲就行：
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

Python爬虫做作业

2019-09-05T14:08:01+08:00

序

老师要求每天记录投资日记，要整一堆数据，由于本人懒癌发作，就写了这个爬虫，程序发到班群还蛮受欢迎的

代码

代码有点辣鸡，写得冗长见谅.......

#coding: utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests, datetime, string, os, xlsxwriter

todaytime = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')

wt_book = xlsxwriter.Workbook(todaytime + '.xlsx')
wt_sheet = wt_book.add_worksheet('AllData')

styleA = wt_book.add_format({
    "bold": True, 
    "font_name": 'Microsoft YaHei', 
    "font_size": 12,
    "align" : 'center',
    "locked" : True
})
styleB = wt_book.add_format({
    "font_name": 'Microsoft YaHei Light', 
    "font_size": 14,
    "align" : 'center',
    "num_format": '#,##0.000'
})
styleC = wt_book.add_format({
    "font_name": 'Microsoft YaHei Light', 
    "font_size": 14,
    "align" : 'center',
    "num_format": 'yyyy-mm-dd'
})
styleD = wt_book.add_format({
    "font_name": 'Microsoft YaHei Light', 
    "font_size": 14,
    "align" : 'center',
    "num_format": '0.000%'
})

def writeInit2xlsx():
    wt_sheet.write(0, 0, "日期", styleA)
    wt_sheet.write(0, 1, "名称", styleA)
    wt_sheet.write(0, 2, "开", styleA)
    wt_sheet.write(0, 3, "现", styleA)
    wt_sheet.write(0, 4, "昨收", styleA)
    wt_sheet.write(0, 5, "最高", styleA)
    wt_sheet.write(0, 6, "最低", styleA)
    wt_sheet.write(0, 7, "涨跌", styleA)
    wt_sheet.write(0, 8, "涨跌百分比", styleA)
    wt_sheet.write(0, 9, "成交量（手）", styleA)
    
    wt_sheet.write(13, 0, "Shibor", styleB)
    wt_sheet.write(14, 0, "日期", styleA)
    wt_sheet.write(14, 1, "O/N", styleA)
    wt_sheet.write(14, 2, "1W", styleA)
    wt_sheet.write(14, 3, "2W", styleA)
    wt_sheet.write(14, 4, "1M", styleA)
    wt_sheet.write(14, 5, "3M", styleA)
    wt_sheet.write(14, 6, "6M", styleA)
    wt_sheet.write(14, 7, "9M", styleA)
    wt_sheet.write(14, 8, "1Y", styleA)
    
    wt_sheet.write(17, 0, "Libor", styleB)
    wt_sheet.write(18, 0, "日期", styleA)
    wt_sheet.write(18, 1, "O/N", styleA)
    wt_sheet.write(18, 2, "1W", styleA)
    wt_sheet.write(18, 3, "1M", styleA)
    wt_sheet.write(18, 4, "2M", styleA)
    wt_sheet.write(18, 5, "3M", styleA)
    wt_sheet.write(18, 6, "6M", styleA)
    wt_sheet.write(18, 7, "1Y", styleA)
    
    wt_sheet.set_column('A:B', 14.0)
    wt_sheet.set_column('B:C', 13.4)
    wt_sheet.set_column('C:D', 12.32)
    wt_sheet.set_column('D:E', 13.4)
    wt_sheet.set_column('E:F', 13.4)
    wt_sheet.set_column('F:G', 13.4)
    wt_sheet.set_column('G:H', 13.4)
    wt_sheet.set_column('H:I', 8.735)
    wt_sheet.set_column('I:J', 11.3675)
    wt_sheet.set_column('J:K', 19.7436)
    
def write2xlsx(allData,xrow):
    wt_sheet.write(xrow,0,allData['时间'], styleC)
    wt_sheet.write(xrow,1,allData['名称'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,2,allData['开'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,3,allData['现'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,4,allData['昨收'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,5,allData['最高'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,6,allData['最低'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,7,allData['涨跌'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,8,allData['涨跌百分比'], styleD)
    if('成交量' in allData.keys()):
        wt_sheet.write_number(xrow,9,allData['成交量'], styleB)
    
def writedqs2xlsx(allData, xrow):
    wt_sheet.write(xrow,0,allData['时间'], styleC)
    wt_sheet.write(xrow,1,allData['名称'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,3,allData['点数'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,7,allData['涨跌'], styleB)
    wt_sheet.write_number(xrow,8,allData['涨跌百分比'], styleD)
    
def writeshibor2xlsx(allData):
    wt_sheet.write(15,0,allData['时间'], styleC)
    wt_sheet.write_number(15,1,allData['O/N'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,2,allData['1W'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,3,allData['2W'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,4,allData['1M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,5,allData['3M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,6,allData['6M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,7,allData['9M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(15,8,allData['1Y'], styleB)
    
def writelibor2xlsx(allData):
    wt_sheet.write(19,0,allData['时间'], styleC)
    wt_sheet.write_number(19,1,allData['O/N'], styleB)
    wt_sheet.write_number(19,2,allData['1W'], styleB)
    wt_sheet.write_number(19,3,allData['1M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(19,4,allData['2M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(19,5,allData['3M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(19,6,allData['6M'], styleB)
    wt_sheet.write_number(19,7,allData['12M'], styleB)
    
def get_libor():
    libor = {}
    response = requests.get('https://www.global-rates.com/interest-rates/libor/american-dollar/american-dollar.aspx')
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    allData = soup.find('table', style='width:100%;margin:16px 0px 0px 0px;border:1px solid #CCCCCC;').find_all('td')
    libor['时间'] = datetime.datetime.strptime(soup.find('span',id='lbl_hdr2').string,'%m-%d-%Y').strftime('%Y-%m-%d')
    libor['O/N'] = float(allData[7].string[:7])
    libor['1W'] = float(allData[13].string[:7])
    libor['1M'] = float(allData[25].string[:7])
    libor['2M'] = float(allData[31].string[:7])
    libor['3M'] = float(allData[37].string[:7])
    libor['6M'] = float(allData[55].string[:7])
    libor['12M'] = float(allData[91].string[:7])
    print(libor)
    return libor
    
def get_shibor():
    shibor = {}
    response = requests.get('http://www.shibor.org/shibor/ShiborTendaysShow.do')
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    allData = soup.find('table',class_='shiborquxian2').find('tr').find_all('td')
    shibor['时间'] = allData[0].string
    shibor['O/N'] = float(allData[1].string)
    shibor['1W'] = float(allData[2].string)
    shibor['2W'] = float(allData[3].string)
    shibor['1M'] = float(allData[4].string)
    shibor['3M'] = float(allData[5].string)
    shibor['6M'] = float(allData[6].string)
    shibor['9M'] = float(allData[7].string)
    shibor['1Y'] = float(allData[8].string)
    print(shibor)
    return shibor

class cdjkinfo(object):
    def __init__(self, id, type):
        self.id = id              #ID
        self.type = type            #类型
        
    def get_info(self):
        try:
            content = requests.get('http://hq.sinajs.cn/list=' + self.id).text                  #获取数据
        except:
            print("请检查网络连接！")
            os.system("PAUSE")
        str = content[(content.find('"'))+1:][:content[(content.find('"'))+1:].find('"')]       #整理字符串
        All_data = str.split(',')                                                               #分离数据
        if self.type == 0:                                                                      #股票
            self.name = All_data[0]                                                             #名称
            self.kd = float(All_data[1])                                                        #开
            self.xm = float(All_data[3])                                                        #收
            self.zouz = float(All_data[2])                                                      #昨收
            self.zvgc = float(All_data[4])                                                      #最高
            self.zvdi = float(All_data[5])                                                      #最低
            if self.id == 'sh000001':
                self.igjnll = float(All_data[8])                                                #成交量（单位：手）
            else:
                self.igjnll = float(All_data[8])/100
            self.time = datetime.datetime.strptime(All_data[30] + ' ' + All_data[31],'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif self.type == 1:                                                                    #期货
            self.name = All_data[0]                                                             #名称
            self.kd = float(All_data[2])                                                        #开
            self.xm = float(All_data[8])                                                        #收
            self.zouz = float(All_data[5])                                                      #昨收
            self.zvgc = float(All_data[3])                                                      #最高
            self.zvdi = float(All_data[4])                                                      #最低
            self.time = datetime.datetime.strptime(All_data[17] + ' ' +All_data[1],'%Y-%m-%d %H%M%S')
        elif self.type == 2:                                                                    #外盘期货
            self.name = All_data[13]                                                            #名称
            self.kd = float(All_data[8])                                                        #开
            self.xm = float(All_data[0])                                                        #收
            self.zouz = float(All_data[7])                                                      #昨收
            self.zvgc = float(All_data[4])                                                      #最高
            self.zvdi = float(All_data[5])                                                      #最低
            self.time = datetime.datetime.strptime(All_data[12] + ' ' + All_data[6],'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif self.type == 3:                                                                    #外汇
            self.name = All_data[9]                                                             #名称
            self.kd = float(All_data[5])                                                        #开
            self.xm = float(All_data[2])                                                        #收
            self.zouz = float(All_data[3])                                                      #昨收
            self.zvgc = float(All_data[6])                                                      #最高
            self.zvdi = float(All_data[7])                                                      #最低
            self.time = datetime.datetime.strptime(All_data[10] + ' ' + All_data[0],'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif self.type == 4:                                                                    #美股盘
            self.name = All_data[0]                                                             #名称
            self.xm = float(All_data[1])                                                        #收
            self.vhdp = float(All_data[2])                                                      #涨跌
            self.vhdpPercent = float(All_data[3])                                               #涨跌百分比
            self.time = datetime.datetime.today()
        if self.type != 4:
            self.vhdp = self.xm - self.zouz
            self.vhdpPercent = (self.xm - self.zouz)/self.zouz
            if self.type == 0:
                self.allToday = {"时间":self.time.strftime('%Y-%m-%d'), "名称": self.name, "开":self.kd, "现":self.xm, "昨收":self.zouz, "最高":self.zvgc, "最低":self.zvdi, "涨跌":self.vhdp, "涨跌百分比":self.vhdpPercent, "成交量": self.igjnll}
            else:
                self.allToday = {"时间":self.time.strftime('%Y-%m-%d'), "名称": self.name, "开":self.kd, "现":self.xm, "昨收":self.zouz, "最高":self.zvgc, "最低":self.zvdi, "涨跌":self.vhdp, "涨跌百分比":self.vhdpPercent}
        else:
            self.allToday = {"时间":self.time.strftime('%Y-%m-%d'), "名称": self.name, "点数":self.xm, "涨跌":self.vhdp, "涨跌百分比":self.vhdpPercent/100}
        print(self.allToday)
        
#上证指数
sz = {'id' : 'sh000001', 'type': '0'}

#大连大豆
douyi = {'id' : 'A0', 'type':'1'}
douer = {'id' : 'B0', 'type':'1'}

#纽约原油
nyyy = {'id' : 'hf_CL', 'type':'2'}

#上海原油
shyy = {'id' : 'SC1910', 'type':'1'}

#伦敦金
ldj = {'id' : 'hf_XAU', 'type':'2'}

#沪金
hj = {'id' : 'AU0', 'type':'1'}

#道琼斯
dqs = {'id' : 'int_dji', 'type':'4'}

#USDCNY
usdcny = {'id' : 'USDCNY', 'type':'3'}

writeInit2xlsx()

print("正在获取上证指数")
getsz = cdjkinfo(sz['id'], int(sz['type']))
getsz.get_info()
write2xlsx(getsz.allToday,1)
print('\n')

print("正在获取大连大豆")
getdouyi = cdjkinfo(douyi['id'], int(douyi['type']))
getdouer = cdjkinfo(douer['id'], int(douer['type']))
getdouyi.get_info()
write2xlsx(getdouyi.allToday,2)
getdouer.get_info()
write2xlsx(getdouer.allToday,3)
print('\n')

print("正在获取纽约原油")
getnyyy = cdjkinfo(nyyy['id'], int(nyyy['type']))
getnyyy.get_info()
write2xlsx(getnyyy.allToday,4)
print('\n')

print("正在获取上海原油")
getshyy = cdjkinfo(shyy['id'], int(shyy['type']))
getshyy.get_info()
write2xlsx(getshyy.allToday,5)
print('\n')

print("正在获取伦敦金")
getldj = cdjkinfo(ldj['id'], int(ldj['type']))
getldj.get_info()
write2xlsx(getldj.allToday,6)
print('\n')

print("正在获取沪金")
gethj = cdjkinfo(hj['id'], int(hj['type']))
gethj.get_info()
write2xlsx(gethj.allToday,7)
print('\n')

print("正在获取道琼斯")
getdqs = cdjkinfo(dqs['id'], int(dqs['type']))
getdqs.get_info()
writedqs2xlsx(getdqs.allToday, 9)
print('\n')

print("正在获取USDCNY")
getusdcny = cdjkinfo(usdcny['id'], int(usdcny['type']))
getusdcny.get_info()
write2xlsx(getusdcny.allToday,8)
print('\n')

print("正在获取Shibor")
shibor = get_shibor()
writeshibor2xlsx(shibor)
print('\n')

print("正在获取Libor（可能较慢，请耐心等待）")
libor = get_libor()
writelibor2xlsx(libor)
print('\n')

zixuan1 = input("请输入第一支自选股代码(Enter跳过): ")
if(zixuan1 != ''):  
    firstLetter = zixuan1[0]
    if(firstLetter == '6'):
        zixuan1 = 'sh' + zixuan1
    elif(firstLetter == '3' or firstLetter =='0'):
        zixuan1 = 'sz' + zixuan1
    else:
        print("请输入0，3，6开头的股票代码")
        os.system("PAUSE")
        exit()
    print("正在获取" + zixuan1)
    zixuanA = cdjkinfo(zixuan1, 0)
    zixuanA.get_info()
    write2xlsx(zixuanA.allToday,10)
    print('\n')
    
zixuan2 = input("请输入第二支自选股代码(Enter跳过): ")
if(zixuan2 != ''):  
    firstLetter = zixuan2[0]
    if(firstLetter == '6'):
        zixuan2 = 'sh' + zixuan2
    elif(firstLetter == '3' or firstLetter =='0'):
        zixuan2 = 'sz' + zixuan2
    else:
        print("请输入0，3，6开头的股票代码")
        os.system("PAUSE")
        exit()
    print("正在获取" + zixuan2)
    zixuanB = cdjkinfo(zixuan2, 0)
    zixuanB.get_info()
    write2xlsx(zixuanB.allToday,11)
    print('\n')


wt_book.close()
print("保存成功\n文件名：" + todaytime + '.xls\n')

os.system("PAUSE")

运行效果

课堂笔记——微机原理与接口技术(3)

2019-09-05T14:06:12+08:00

通用数据传送

交换

堆栈操作

换码

标志传送

输入输出

将个人域名绑到pipe的野路子

2019-09-04T18:26:25+08:00

整体思路

首先需要在b3log官服的pipe平台有个blog
建一个github pages留空
写一个html，在其中用frameset指向pipe的blog，做个壳子
将其push到github pages那个repository里
把自己的域名CNAME到github pages

课堂笔记——微机原理与接口技术(2)

2019-09-04T18:10:52+08:00

标志寄存器

* AF：辅助进位

PF：奇偶

OF：溢出

CF：进位

ZF：零

SF：负号
DF：方向
IF：开中断
TF：陷阱（单步）

寻址方式

立即数
寄存器
直接
[数]
寄存器间接
[指针]
寄存器相对
[指针+数]
基址变址
[指针+变址]
基址变址相对
[指针+变址+数]

课堂笔记——通信电子线路(1)

2019-09-02T23:50:22+08:00

通信基本知识

graph LR 输入变换器-->发送设备发送设备-->信道信道-->接收设备接收设备-->输出变换器

输入变换器：将非电量变换为电信号（基带信号）
基带信号：声音频率范围、电话信号频率范围（300~3.4KHz）

graph LR subgraph 发送设备基带信号-->频带信号 end

graph LR subgraph 接收机频带信号-->基带信号 end

graph LR subgraph 输出变换器基带信号-->非电量 end

频带信号：适合信道传输的高频信号
全双工：可同时收发
半双工：不可同时收发
单工：只能收/发

graph LR 编码-->调制调制-->高频放大高频放大-->信道信道-->放大变频放大变频-->解调解调-->译码

电磁波频率：几十KHz~几十GHz
地波：绕射传播，f \le 1.5MHz
天波：反射/折射传播，波长太长会被吸收，太短穿透电离层
$1.5Mhz \le f \le 30MHz$
直线：视距传播，直线传f \ge 30MHz
天线通高频电流，就会产生电磁波

天线长度=波长*1/4

调制的种类

信息在载波信号中的三种形式

V_m 振幅
\theta _t 相位
\omega 角频率

三种模拟信号调制

AM 调幅
FM 调频
PM 调相
例：AM方式

三种数字信号调制

ASK 振幅键控
FSK 频率键控
PSK 相位键控

graph LR 主振器-->缓冲器缓冲器-->高频放大高频放大-->AM调制 AM调制-->高频功放声电变换-->前置放大前置放大-->低频功放低频功放-->AM调制

解调

AM -- 检波
FM -- 鉴频
PM -- 鉴相

高频放大

直接放大
由于放大倍数A受到f的影响：

直接放大信号会导致信号被放大得不均匀，由此引出超外差接收机
超外差接收机

graph LR 天线输入fs-->混频fI 本机振荡fL-->混频fI 混频fI-->放大放大-->分离分离-->输出

由上图可知

f_I = f_L - f_S

其中f_I固定，f_L随天线输入变化，混频后的信号频率固定，因此被放大的时候不会出现放大不均匀的问题

与信号与系统课程的重叠

graph LR fc-->AM调幅 F-->AM调幅 AM调幅-->Out:fc AM调幅-->Out:fc+F AM调幅-->Out:fc-F

调幅数学表达式表达就是原信号与载波信号相乘，即

x(t)y(t)

经过傅里叶变换，为

X(j \omega) + Y(j \omega)

因此高频这门课研究的东西会产生新的频谱，电路处于非线性工作状态

高频小信号：使三极管工作在线性范围内的高频信号
高频使得三极管各极之间的极间电容不可忽略

由于产生了新的频率，因此要选频：

graph LR 有源放大器件-->无源选频网络

选频需要用到滤波器，理想滤波：

实际上达不到这样的矩形的滤波，因此有一个矩形系数K _{r0.1}

K_{r0.1} = {\Delta f _{0.1} \over \Delta f _{0.7}}

{输入信噪比 \over 输出信噪比} = {P _{si} / P _{ni} \over P _{so}/P _{no}}

滤波用到电感，但由于输入的是高频信号，不可忽略电感的阻抗：

品质因数：

Q _0 = {储能 \over 耗能} = {I^2 \omega L \over I^2 r_0}

r _0 = {\omega L \over Q_0}

g _0 = {1 \over \omega L Q_0}

LC谐振比较容易推导，此处直接写结论：

串联

| \omega _0 | = {1 \over \sqrt{LC}}

谐振时的容抗、感抗：特性阻抗 \rho

Q = {\rho \over r _0}

Z = r _0 + r _L + j(\omega L - {1 \over \omega C})

X = \omega L - {1 \over \omega C}

并联

Y = g _0 + j(\omega C - {1 \over \omega L})

| \omega _0 | = {1 \over \sqrt{LC}}

Q = {1 \over g_0 \omega L} = {\omega C \over g _0}

串并联等效

并联转换为串联：

r _1 = {R _2 X _2 ^2 \over R _2 ^2 + X _2 ^2} = {R_2 \over Q^2 +1}

X _1 = {R _2 ^2 X _2 \over R _2 ^2 + X _2 ^2} = {1 \over 1 + {1 \over Q ^2}} X _2

因此，当Q >>1时，有

X _2 = X _1

R _2 = Q ^2 \gamma _1

成立

耦合联接

全部接入：外部联接的元件会对Q有影响
部分接入：通过耦合，防止外部元件对Q影响

课堂笔记——统计信号分析(2)

2019-08-30T20:13:12+08:00

概率分布函数

F(x) = P[X \le x]

注：其中小写的x表示样本点，大写的X表示样本空间

F(x,y)=P[X \le x, Y \le y]

注：二维分布是积事件

概率密度函数

物理上的密度：这部分体积的质量 \over \Delta 体积

概率密度：

X落在这个范围的概率\over \Delta 随机变量

f(x) ={ \partial{F(x)} \over \partial{x} }

f(x,y) ={ \partial^2{F(x,y)} \over \partial{x} \partial{y} }

F(x) = \int _{-\infty} ^x f(x,y) dx

F(x,y) = \int _{-\infty} ^x \int _{-\infty} ^y f(x,y) dxdy

边沿分布

二维联合分布函数，分离出来X和Y单独的分布函数，就是边沿分布
同理于概率密度

F_X(x) = P[X \le x, Y \le \infty]

f_X(x) = \int _{-\infty} ^{+\infty} f(x,y) dy

独立

F(x,y) = F _X(x)F_Y(y)

f(x,y) = f _X(x)f_Y(y)

自学笔记——汇编语言(2)

2019-08-28T11:17:17+08:00

栈

SS（Stack Segment）

SS是存放这个堆栈段所在的地址的一个段寄存器，表示的是栈顶

注意，不可直接把数据写入SS这个寄存器！只能用其他寄存器（如ax）中转！

;示例：
;正确写法
MOV ax,1000H
MOV ss,ax        

;错误写法
MOV ss,1000H

SP（Stack Pointer）

SP是这个栈内游标所在的位置，从栈底下面一个单元开始，随着元素push进来向栈顶方向走

注：栈为空的时候，SP指针指向的是栈底下面的单元，在PUSH指令作用后，SP指针将上移一个单元

通过对SS和SP赋值，可确定栈顶和栈底所在的地址，由此确定一个栈

由此可推理出，给SP赋予的初始值实际上是整个栈的大小，比如要用16个字节，10000H~~1000FH里面定义一个栈，也就是1000里的 0~~F，那么SS就要赋值1000H，SP就赋值16字节，也就是0010H

PUSH

PUSH 16    ;将16入栈
PUSH ax    ;将ax里的数据入栈

POP

POP ax    ;出一个栈顶元素，放进ax里

综合示例

mov ax,0056H ;栈顶在0056H处
mov ss,ax

mov sp, 0080H ;16*8=128字节

自学笔记——汇编语言(1)

2019-08-27T23:58:06+08:00

通用寄存器

8086CPU有14个寄存器，分别是AX、BX、CX、DX、SI、DI、SP、BP、IP、CS、SS、DS、ES、PSW

数据寄存器

AX：Accumulator 累加
BX：Base 基址
CX：Count 计数
DX：Data 数据

指针寄存器（Pointer——指针）

SP：Stack 堆栈指针
BP：Base 基指针

变址寄存器（Index——索引）

SI：Source 源变址
DI：Destination 目的变址

控制寄存器（控制指令）

IP：Instruction Pointer 指令指针（指令不可直接访问，控制指令执行位置）
FLAG：标志寄存器

段寄存器（Segment）

CS：Code 代码段——从中可读出放代码的地方在哪
DS：Data 数据段——从中可读出放数据的地方在哪
SS：Stack 堆栈段——从中可读出放堆栈的地方在哪
ES：Extra 附加段——从中可读出附加段的地方在哪

零散芝士

十六进制表示：0x开头或H结尾
[]表示取括号内地址处的值，这里的地址是偏移地址
L低位，H高位，16位cpu内部的寄存器可通过高低位支持8位程序，比如可以用AL、AH这样表示8位寄存器
段地址就是这个段开头所在的地址，偏移地址就是从开头向后偏移多少的位置
段地址 + 偏移地址拼起来 = 物理地址，具体计算就是段地址左移4位再加上偏移地址，也就是段地址乘16
程序执行的时候，程序段所在的地址存在CS（代码段寄存器）里，偏移地址存在IP里，表示程序运行到哪句，IP里的值会自动增加，让语句一条一条执行

几条汇编指令

MOV

MOV ax,18     ;将18写进ax寄存器

ADD

ADD ax,18     ;将18加到ax寄存器

ADD

ADD ax,18     ;将ax寄存器里的东西减掉18

JMP

JMP 2AE3:0003      ;跳转到段地址2AE3，偏移地址0003处取出语句执行
;JMP会更改CS寄存器和IP寄存器的值以达到跳转的目的

课堂笔记——统计信号分析(1)

2019-08-27T21:51:57+08:00

课程大致介绍

不确定性信号
噪声处理：
信源->发送设备->信道传输->接收设备->信宿
用到概率论、随机过程分析芝士

随机变量基本概念

随机试验E (Experiment)

可重复
独立
结果不确定
结果范围有限

随机事件

一次随机试验

互斥事件

逆事件

基本事件

所有事件情况

样本点s (Sample)

某种可能结果

样本空间S (Samples)

所有可能结果的集合

频数

打n局游戏，赢了nA局

频率

nA/n

概率

打了n->∞游戏

\lim_{n \to \infty}{nA\over n}

概率类型

古典
有限个基本事件，离散
几何
无限个基本事件，连续

概率的公理化定义

(非负性)P(A) >= 0
(归一性)P(S) = 1
(可列可加性)A1~An互斥，

P(U^{n}_{i=1}{A_i})={{\sum}\_{i=1}^{n}{P(A_i)}}

概率空间

(S,F,P):

Samples: 样本空间
F: 时间域
P: 概率

条件概率

P(A|B) = {P(AB)\over P(B)}

P(B)!=0

全概率公式

条件：

U(Bn) = S
B1~Bn互斥

P(A) = \sum^{n}_{i=1}{P(A|B_i)P(B_i)}

贝叶斯公式

P(A|B) 与 P(B|A) 的关系

用 P(A|B) 与 P(B|A) 的定义式，通过其共有的P(AB)衔接出一个等式：

P(B|A)={{P(A|B)P(B)}\over{P(A)}}

再将分母P(A)代入全概率公式，得到贝叶斯公式

P(B|A)={P(A|B)P(B)\over\sum^{n}_{i=1}{P(A|B_i)P(B_i)}}

统计独立

P(AB) = P(A)P(B)

注：三事件两两独立
不可得到
三事件相互独立

课堂笔记——银行经营管理学(1)

2019-08-27T21:11:03+08:00

金融机构

商业银行的产生

货币经营业
存款放高利贷
股份制银行产生
央行产生，垄断货币发行

1694年，英格兰银行，第一家股份制银行、第一家央行

性质

一般企业特征
1. 拥有一定资本金
2. 从事货币信用经营
3. 有收入，也有支出，照章纳税
4. 实行经济核算，以盈利最大化为目的
特殊企业特征
1. 经营对象特殊
2. 为高负债企业
3. 对社会影响特殊
4. 更易冒风险
5. 国家特殊管理
综合性、多功能性质
1. 与央行相比，盈利
2. 与其他金融机构相比，综合、多功能

职能

信用中介
支付中介
金融服务
信用创造

地位

国民经济中枢
业务活动影响全社会货币供给
经济活动信息中心
是是宏观政策重要途径和基础

经营原则

安全性
流动性
盈利性

风险类型

信用风险
又称违约风险，是指银行或债券发行人不能履行按期支付利息、偿还本金的义务。
存款人在存款未到期前，大规模挤提存款、表外业务的交易对手违约等情况发生时，可能会导致银行的资产、负债损失的风险。
利率风险
又称为市场风险，是一种用市场利率变化引起银行资产价格变化或银行业务协定价格跟不上市场价格变化所带来的风险。
流动性风险
是指银行无法在可接受的成本或损失下满足存款人提现支付给合格客户贷款需求的现象。
资本风险
是指银行资本充足率不够，无法发挥最终的清偿力职能的风险。

衡量安全性的标准

贷款/存款
资产/资本
负债/流动资产
有问题贷款/全部贷款

避险策略

课堂笔记——微机原理与接口技术(1)

2019-08-27T00:15:46+08:00

计算机分类

通用计算机

大型机、小型机、微型机等
嵌入式计算机

MCU、ARM、FPGA

书籍及章节划分

《微机原理与接口技术》——科学出版社

一、二<<<<<<<<<<<<<<微机原理
三、四<<<<<<<<<<<<<<汇编语言
五、六、七、八、九<<<<<<接口技术

计算机发展史

帕斯卡加法器、计算尺
手摇计算机
ENIAC（冯诺依曼结构）
一代机：电子管
二代机：晶体管
三代机：集成电路
四代机：大规模集成电路

基本结构

冯诺依曼模型

主要是计算、存储，具体分为五大部分：

运算器——ALU（算术逻辑单元构成）
控制器——通过地址指针控制指令序列
存储器——内存（或主存）
输入———Input
输出———Output

Attention: 数据、程序不加区别存放在存储器

三条总线

AB——Adress Bus——地址总线<---->Ram、Rom、I/O
DB——Data Bus———数据总线<---->Ram、Rom、I/O
CB——Control Bus——控制总线------>Ram、Rom、I/O

Heap内存模型简介

图示表示从低位到高位开辟Heap空间

MOV AX,[0x1000]   ;表示取0x1000地址的值赋入AX寄存器
MOV AX,0x1000     ;表示将0x1000数值赋入AX寄存器

存储

存储单位

1Byte = 8bit
位———bit
字节——Byte
字长——计算机中一个字的所占位数

例如：
当字长为16位，1字=16位=2Byte
当字长为32位，1字=32位=4Byte

寻址

地址指针用来存放正在运行的指令所在的地址，其能够赋入多少位，决定最大能"寻找"多少内存，也就是最多支持多大内存

例如：
若为16位处理器，2^16 = 2^6 K = 64K
若为32位处理器，2^32 = 2^2 G = 4G
若为64位处理器，2^64 = 2^4 E = 16E

ROM和RAM

RAM——Random Access Memory——掉电易失
ROM——Read-Only Memory————掉电非易失
Attention: RAM和ROM的区别已不是其英文全称所指

高位与低位

15 14 13 12 11 10 9 8 <<<>>> 7 6 5 4 3 2 1 0
07——低位
815——高位

课堂笔记——习近平新时代中国特色社会主义思想专题教学(1)

2019-08-26T23:18:27+08:00

共产主义

人与人、人与自然界之间矛盾的真正解决。

共产主义社会

自由人联合体

四进四信

四进

进支部
进社团
进网络
进团课

四信

牢固树立对党的科学理论的信仰
坚定走中国特色社会主义道路实现中国梦的信念
增强对党和政府的信任
增进对以习近平同志为总书记的党中央的信赖

讨论总结：怎么看待香港骚乱？

教育问题，香港年轻人不学习马克思主义相关思想，部分教材有反动倾向，进而导致其年轻人易被洗脑，因此其主要群体为大学生
外国势力干涉，英美从中作梗，企图通过其惯用的颜色革命从香港入手颠覆我国政权
历史遗留问题，香港被英国长时间统治
体制问题，香港处于资本主义社会阶段，港人治港，高度自治，导致政权落入少数人手中
部分群众盲目跟风，激化暴动
引渡条例法案作为导火索诱发暴动
香港实体经济发展水平落后于大陆，经济不稳定，部分香港人对大陆高速发展的局面产生抵触情绪
香港经济的贫富差距

香港骚乱的根本原因

否定党的领导

为什么说“马克思主义是我国大学最鲜亮的底色”？

大学宗旨、意识形态斗争激烈
立德树人--->“大写的人”

共产党一分钟也不能忽视对工人的教育。
马克思主义价值

马克思主义始终是我们党和国家的指导思想，是我们认识世界、把握规律、追求真理、改造世界的强大思想武器。
中国共产党的性质

中国共产党是中国工人阶级先锋队，同时也是中国人民和中华民族的先锋队，是中国社会主义事业的领导核心。

人类发展的三阶段

人对人的依附——奴隶社会思想
人对物的依附——资本主义社会思想
人对自我实现的依附——社会主义社会思想