DevBookmark

# 計算機組織與計算機結構(資料統整) 以下為本人大二、大三上修計算機組織與計算機結構的統整資料。  ## ISA 電腦大致可

更新備取進度 :3/21 交大網工(放棄)4/28 中山資工(放棄)5/15 清大資工(報到)6/08 交大數據(放棄)

如何靠自己考取到心目中的理想學校

我是今年考上交大的。由於實在太多高手分享自己的心得了，還有看到全部正取的。所以呢，這裡就不分享心得了，主要分享我找到的資源。希望可以節省不想補習的人的時間。底下分四部分：線上課程、筆記、考古題、結論， - 研究所,考試,資工,請益,資源

# **111資工所重考無補習正取心得 + 筆記考古資源 + 重考兵役QA** ## 前情提要 如果你希望看到詳細的六科準備方法，先離開吧xd 我認為我的準備方法有點偏激不值得參考，我不希望浪費大家的

電機系分為非常多組和所，跟電有關的都在電機的範疇內。電機系主要培養的人才就是工程師，而且是「解決問題」的工程師，會花比較多時間在工作而且比較累，感覺好像也是情有可原了。

借用 ggyy1122 板友的電機領域頻譜分析 #1R5Wq7eo(SENIORHIGH) 再加上一些我的觀點做修改︰ 領域 常見重疊科系 半導體元件 物理、化學、化工、材料 以上俗稱固態 光電 物理、化工、材料

前言

================================================================== 資工系很親切, 說的是任何人都可以入行, 這行有些特別的地方, 那可能就是軟體工程. 台灣所有跟IT有關的產品, 即使是組裝, 都用上軟體來控管生產或增強 產品性能, 幾乎沒有一個老板會說軟體不重要, 因為都是靠軟體在增加

靜態程式分析的複雜程度依所使用的工具而異，簡單的只考慮個別語句及聲明的行為，複雜的可以分析程式的完整原始碼。不同靜態程式分析技術對分析得到的資訊的用途也有所不同，簡單的可以是突顯標識可能存在的代碼錯誤（如lint），複雜的可以是形式化方法，也就是用數學的方式證明程式的某些行為符合其設計規約。

3.6M subscribers in the compsci community. Computer Science Theory and Application. We share and discuss any content that computer scientists find…

134 votes, 114 comments. Im aiming to get my bachelor’s in software engineering and I have seen strong backlash of this degree, and the idea that a…

均一教育平台提供了從國小到高中的數學、自然、電腦科學、語文等科目的免費學習資源，共計有 5 萬部教學影片與練習題，希望讓每一位孩子都能享有優質的學習資源，從中發覺學習的動機與樂趣。

前言

近似演算法的設計及分析過程中都包含一系列的數學證明，以保證其最差情況效率仍可接受[2]。這點也是它與類比退火等啟發式演算法之間的不同之處，啟發式演算法通常能夠找到一個比較好的近似解，但其設計及分析之初往往並不涉及最差情況效率的證明。

Turing Machine / 時間複雜度 / P＝NP？ / NP-Complete 問題

NP完備或NP完全 （NP-Complete，縮寫為NP-C或NPC），是計算複雜度理論中，決定性問題的等級之一。NP完備是NP與NP困難問題的交集，是NP中最難的決定性問題，所有NP問題都可以在多項式時間內被歸約（reduce to）為NP完備問題。倘若任何NP完備問題得到多項式時間內的解法，則該解法就可應用在所有NP問題上，亦可證明NP問題等於P問題，然而目前為止並未發現任何能在多項式時間內解決NP完備問題的方法。

在可計算性理論，如果一系列運算元據的規則（如指令集、程式語言、細胞自動機）可以用來類比任何圖靈機，那麼它便符合圖靈完備（Turing-complete或computationally universal）。這意味著這個系統也可以辨識其他資料處理規則集，圖靈完備性被用作表達這種資料處理規則集的一種屬性。如今，幾乎所有程式語言都是具有圖靈完備性的。這個詞以引入圖靈機概念的數學家艾倫·圖靈命名。

不可计算数——数学中的幽灵，揭示了一个深层次的数学哲学问题,计算数,希尔伯特,图灵机,定理,实数

數學是科學的工具，但是數學並不等於科學。某些數學的本質（無法判定、無法計算、無法預測）並不會影響大自然本身，但是會影響我們用數學來了解、預測大自然的能力。

艾倫·圖靈在1936年用對角論證法證明了，不存在解決停機問題的通用演算法。這個證明的關鍵在於對電腦和程式的數學定義，這被稱為圖靈機。停機問題在圖靈機上是不可判定問題。這是最早提出的決定性問題之一。

無論未來人類發明多少聰明的演算法，永遠都會有一些問題是不可計算，也就不可能被寫成電腦程式

不可判定問題是可計算性理論和計算複雜性理論中定義的一類決定性問題，此類問題無法總是用單一算法得出正確的是/否的答案。停機問題是這類問題的一個代表：對於停機問題，沒有算法能夠正確判定任意程序是否會終止運行。[1]

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法不可解性是指对于某个问题构造一个算法，通过这个算法可以决定任意给定的整系数多项式有无整数零点，很长一段时间，很多可判定问题没有得到解决，即问题本质是不可判定性。

在可计算性理论中，可计算函数（computable function）或图灵可计算函数是研究的基本对象。它们使我们直觉上的算法概念更加精确。使用可计算函数来讨论可计算性而不提及任何具体的计算模型，如图灵机或寄存器机。但是它们的定义必须提及某种特殊的计算模型。

停机问题（英語：halting problem）是逻辑数学中可计算性理论的一个问题。通俗地说，停机问题就是判断任意一个程序是否能在有限的时间之内结束运行的问题。该问题等价于如下的判定问题：是否存在一个程序P，对于任意输入的程序w，能够判断w会在有限时间内结束或者死循环。