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[PC] 推荐书:《穿越计算机的迷雾》

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发表于 2018-4-26 08:10:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者是李忠,出版社是电子工业出版社。没买到正版,买了个盗版。
说实话,个人感觉《穿越计算机的迷雾》比《编码》写得好。或者说,比《编码》更适合我。
这本书从电开始讲起(第一章),紧接着就讲怎样用电表示数,也就是用开关来二进制(第二章),第三章就讲了全加器。这里有一点和《编码》不一样:《编码》中先讲了半加器,然后用半加器构建全加器,是严格按照从底层到顶层的顺序讲的,而《穿越》则直接讲了抽象的全加器。在讲完全加器后,却又荡开一笔,开始写电磁及其应用(第四章。我觉得主要是为了引出继电器),逻辑学以及用继电器构建逻辑电路(第五章)。第五章非常关键!因为第五章中作者介绍了香农的《继电器和开关电路的符号化分析》。简而言之,就是对于一个有输入有输出的电路,只要我给出了想要什么样的输入对应什么样的输出,就能够给出内部电路的表达式,进而根据表达式连接出实际的电路!荣耀属于伟大的香农!但如果没有这本书,我恐怕一辈子也不会去翻阅一下香农的论文。
在有了香农创造的思想武器后,作者才开始讲使用逻辑电路构建具体的全加器(第六章)。在《编码》中,半加器的连接(其实是所有电路的连接)是很考验细心耐心和烧脑的事情,然后有了香农的方法,简直手到擒来。
第七第八章就在前面继电器、数理逻辑、逻辑电路的基础上,讲振荡器,R-S触发器,用两个R-S触发器构建上升沿触发器,用R-S触发器构建乒乓触发器,用乒乓触发器构建计数器,用上升沿触发器构建循环移位寄存器和寄存器(取决于数据输入端是分开的还是合在一起的)...第九章提了一下晶体管,第十章十一章就开始用这些部件构建全自动加法机(包括寄存器,运算器,内存。本质上已经是一台包括CPU和内存的完整的计算机了)。由于有了香农的方法,这些部分虽然要动动脑,但总体上还是能应付得了的。
第12章讲了一点汇编的东西,以介绍现在计算机的大体特征。本以为在第12章讲通用计算机时又会出现像《编码》一样的断层,但是...好吧确实有点断层,毕竟现在的计算机太复杂了,不是前面做的模型能概括的。不过在后面依然非常有收获。之前我一直有个疑问:既然寄存器和内存都是用上升沿触发器做的,那为什么寄存器比内存快那么多?在第13章中找到了答案:出于成本和技术实现考虑,现代计算机的内存是电容的(触发器做的寄存器需要很多很多晶体管)。电容会自动失电,所以需要高频刷新,减慢了它的速度。所以寄存器叫静态存储器,内存叫动态存储器。流水线和高速缓存技术让我明白了为什么现代CPU中需要那么多晶体管:由于采用多级缓存技术,CPU要预测内存中哪块地址会被用到,好把这块地址中的内容取到缓存中;流水线技术允许CPU在一个时钟周期内同时运行多条指令(A线的取指令和B线的译码和C线的执行同时执行)。另外高速缓存也是放在CPU里面的。第14章让我明白了所谓端口就是设备的一个寄存器,设备会从这个寄存器里取数据或者把数据写入这个寄存器;而软件会通过CPU从这个寄存器中取数据或写数据。这个寄存器其实就在设备的扩展卡中。后面几张内容多而杂,难以总结,但非常值得一读。
同样是讲计算机的原理与构造,与《编码》相比,这本书至少有如下优点:
1. 切入主题节奏快。《编码》前面有大量篇幅讲了各种不同的信息编码方式:手电筒,布莱叶盲文,一点一点过渡到二进制,铺垫得太长了;《穿越》第一章讲电,第二章讲用电表示数,直入主题,我比较喜欢。
2. 最重要的就是讲了香农的把数理逻辑与电路联系起来的方法。这个方法是如此简单有效又用,当我搞懂这个方法的时候,内心的愉悦之情想啤酒沫一样从胸中溢出,让我忍不住想引吭高歌。《继电器和开关电路的符号化分析》是香农的硕士毕业论文。伟大的香农!这个方法是一把锋利的刀,纠结的电路连接在它面前都被清理得干干净净。非常不理解为什么《编码》中不讲这个方法。
3. 书中历代学者的成果的结合与传承体现得非常明显:亚里士多德的经典逻辑+代数=布尔的数理逻辑+电路开关=香农的电路符号化分析。一步一步看下来,不但理解了最终的成果,也发自内心仰慕一代一代智慧的头脑创建的精神伟业。
4. 书中涉及人物,都有小传或轶事,读来兴味盎然。
如果非要说这书有什么缺点的话,嗯...废话比较多算一个。计算机知识其实就像一块压缩饼干,虽然营养很好,但大多数人的牙口和胃口消受不了,所以作者写点名人轶事什么的,相当于往干货里面掺点水,软化一下饼干,便于咀嚼和吸收。但是你小时候闲得学驴叫显然不算这种水,应该是饭里落了片渣渣,应该挑出去。不过相对于一碗饭来说,一点渣渣显然不是什么大事,尤其是这样大补的饭。
总的来说,《编码》像一位老者,他是慈祥的,智慧的,也和我有点代沟;《穿越》则像是你鬼灵精怪的小伙伴。他聪明好学,鬼点子多,和我的心态比较接近。
预计这本书今年内会二刷。




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发表于 2018-7-23 15:39:30 | 显示全部楼层
感谢分享。文章写得有点乱,排版再做好一些就好了
专注于 Spark 分布式快速处理基因数据。提问前请先搜索《提问的智慧》
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