Couvre la génération de code pour un compilateur, traduisant un programme Amy à WebAssembly, y compris la gestion de la mémoire et la compilation de correspondance de motifs.
Explore la transition des algorithmes aux programmes par la compilation, en mettant l'accent sur les contraintes et les pratiques de codage compréhensibles par la machine.
Fournit une vue d'ensemble de l'architecture informatique, en se concentrant sur l'architecture de von Neumann et ses composants, y compris les unités de gestion du processeur et de la mémoire.
Explore les sujets avancés de Spark comme les stratégies de partitionnement, l'optimisation de la mémoire et les opérations de shuffle pour une exécution efficace des tâches.
Couvre l'architecture du processeur, l'évolution des performances, les algorithmes vers la transition des ordinateurs, les registres, les instructions, l'unité arithmétique et la gestion de la mémoire.
Explore le langage d'assemblage MIPS, couvrant les appels de fonctions, la gestion de la mémoire et les structures de données, y compris les fonctions récursives, les constructions de programmation, les tableaux et les listes liées.
Couvre les techniques d'allocation des registres, y compris les exemples de graphiques d'interférence, la coloration, le déversement et la coalescence.
Explore l'organisation de la mémoire, la virtualisation, l'attribution dynamique de la mémoire, la pile, le tas et les techniques de virtualisation de la mémoire comme le registre de base et la segmentation.
Couvre la planification dynamique dans les processeurs, en se concentrant sur l'exécution dans le désordre et la gestion efficace des dépendances d'instructions.
Couvre les défis de la compilation pour les processeurs de signaux numériques en raison de leurs caractéristiques architecturales uniques et des irrégularités.
Explore les défis et les solutions pour les processeurs de datacenter, en mettant l'accent sur l'efficacité, les problèmes de cache, la prévision des branches et les optimisations architecturales.
Explore l'importance de NumPy pour l'informatique scientifique, en soulignant l'importance d'optimiser le temps de calcul et l'utilisation de la mémoire.