大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于计算机原理视频教程，CPU的工作原理是什么这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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CPU中央处理器是集成的一块芯片CPU内部的结构是非常复杂的~不过再复杂的东西也由简单的原理构成
1，晶振：这个东西是所有电子芯片活动的必须能量，就像心脏一样以一定的频率提供动力，晶振自己只是一个频率发生器，他的作用就是产生时序电路能让CPU一步一步的工作，晶振一般在主板上~没探究过CPU里面有不
2，指令集：指令集在哪里?就是cpu的系统，全部是1和0，比如11100011，当这个硅片里面的二极管是这样的时候，他采取相应的指令动作。CPU的组成是什么是运算器和控制器，这里的算法是非常复杂的，他对一个操作的执行是用一条指令来完成的，所有的指令和叫指令集，所以指令集的多少也是说明CPU的能力好不好，打个比方，INTELP4支持的SSE说明他支持多媒体的处理。可以说晶振(晶振频率非常高比如200MHZ)一次振动，指令执行一个，最简单的算法比如2+3=5需要3个指令完成，1秒200000000=200MHZ次的计算，应该知道他的运算速度多快了吧
3，BIOS；CPU的运算器很好理解，但是控制这些运算的东西，也是CPU里面的最复杂的地方，其实BIOS不是CPU的东西，但是必须和他一起工作才能体现CPU的控制作用，其实说简单点，CPU里面的一条指令就是把（控制总线）这个图像的点（数据总线）送到什么位置然后显示出来，但是如果没有东西来调用他，他是不会执行这条指令的，所以在CPU的指令系统之上，WINDOWS这样的操作系统之下，主板上的BIOS系统能够人性化的控制CPU的部分参数
老哥，你的问题很广泛啊。
你的问题是想学习电脑技术，那么你对电脑不是很懂或者是想进一步提升，你是想需要有人介绍一个学习的思路，或者想让人手把手教？我根据我的理解来回答。
首先跟你讲一个概念，我们一般人说的电脑是指的个人PC，比如台式机，笔记本等；但是电脑技术则涉及到的领域相当广泛，比如维修、办公操作、组装、设计、编程等等，所以首先你要知道你想要什么。我下面分享一下我的看法。
1、对电脑原理的了解，是电脑入门的基本功
这里我推荐看书，基本的计算机组成原理、冯诺依曼原理等等，这些都不知道就不要谈深入了；如果只是想把电脑维修学的精，看书是要的，网上随便一本《计算机原理》就行，如果只是装个B想要快餐式的知识，那么网上随便几分钟视频看看就行。简单故障诊断和组装都不是问题了。
2、学习办公操作、设计类的
这里的定位是办公白领，计算机原理建议看一下，不看也问题不大；办公操作主要是学软件，软件丰富多彩，需要根据你的方向来看，比如你是普通的财务，那么你用的最多的就是财务软件，金蝶等；如果你是平面设计，那么用的PS、AI、FLASH等最多；所以核心是你想干什么。但是，电脑软件，最基础的日常使用必须要会，这里注意一下，大多数都是指的windows，windows熟了之后mac也是差不多的。如果想深入成为专业，那么看书《操作系统原理》。或者网上搜索：windows使用技巧
最后，理一下思路，电脑是我们的工具，看书是了解工具最认真的办法；其次是我们要用我们的工具干什么，这个才是重点。
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作为一个从业十几年的程序员来分析下计算机木马原理，计算机木马原来称呼为特洛伊木马，主要流传于古希腊，攻城不对久攻不下，于是让人专门制作了一个体积非常大的马，把士兵装进去然后攻城的时候故意仍在城墙边上，结果城里的人当成战利品把木马弄成城里，结果半夜藏在里面的士兵出来，偷偷把城门打开了，随即把城池拿下，就是典型的特洛伊木马案例，电脑的木马原理和这个最接近。近些年发生在国内的大规模的木马中毒事件，熊猫烧香病毒，就是典型的木马入侵案例，木马对计算机系统和网络都有相当大的危害。
一个传统意义上的木马主要分成两部分：服务器，控制器。服务器就是植入到电脑中的病毒，随时听候控制器的指示，一旦收到信号指令就是按照控制器的做法开始，最原始的做法是扫描可以使用的网络端口，开启一个端口方便控制器进入，一旦门口打开电脑里面的所有隐私都会被收集到，至于破坏到什么程度取决于控制者的个人需求。
当然一个木马不可能正大光明就能进入到宿主机机器上，传统的传播途径主要有文件下载，网页文件下载，邮件附件，聊天过程中文件传输。经常下载文件的时候需要特别小心了，特别是有些男生经常下载一些影片，视频里面也有可能夹杂着木马病毒，平时邮箱里面看到的一些陌生邮件的附件或者网址不要轻易点开，可能在点开的瞬间你就中招了，陌生的文件不要轻易点开，确认文件安全之后才去点击，因为木马病毒即使当时点开侵入电脑之中不一定当时发作，需要等到控制器指令然后才开始行动，有些木马的潜伏期相当长，平时藏得很深。
中了木马有什么直接的感觉，一般的木马启动之后，都会扫面电脑上文件，一般会导致电脑非常卡顿，而且会有无缘无故的黑屏或者重启现象，硬盘灯一直处于闪动状态，有时还会导致cpu占有率非常高，一旦存在这种现象可能距离中毒不远了，可以装上杀毒软件杀下毒。
常见的木马都有什么类型，木马从程序角度理解应该属于一个进程，毕竟时刻等待控制器指令，需要处于一直等待状态上，能够满足这种一般是进程，最土的做法是自己建立一个进程，然后等待时机开始做事。但这种最容易被发现，比较先进一点的木马会在利用dll，hook等方法现有进程里面创建一个线程，同样能达到创建进程的效果，这种对于急速要求也是最高的，当然有些木马为了简化功能，根本不存在控制器一旦入侵了计算机就开始做同样的事情，这种属于简单广告传播或者盗取某些账号密码来使用，拿到某些结果直接通过邮件方式传递出去，还有一些木马第一次植入不做任何的坏事，就是为了迎接下一次的密码配合，为下一次的木马做好充分的准备，在安全领域会有层出不穷的木马制造者也有各种各样的木马检测手段，无硝烟的战争无时无刻的在进行中。
木马防护最主要的是不要轻易点击陌生的文件，不要轻易下载哪些明知道存在木马病毒可能性的文件。尽量安装上杀毒软件，如果不想长期开启可以每隔一段时间清理下木马和病毒，然后关掉。
在网络世界中没有绝对的安全。
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！
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好了，关于计算机原理视频教程和CPU的工作原理是什么的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
