机器文摘第 131 期

你的代码是如何在CPU里执行的？

程序在 CPU 中的运行过程，中央处理器 (CPU) 是强大的引擎，驱动着从简单计算到复杂模拟的一切任务。理解它的架构和执行流程不仅仅是学术兴趣，更是任何深入编程或计算机科学人士的必修课。

这篇博文旨在通过探索 CPU 的架构和执行流程，并用一个实际的代码示例来解释这些概念，从而解释 CPU 的内部工作原理。

详细讲解了 CPU 的主要组成部分：控制单元（CU）负责协调指令的获取、解码和执行；算术逻辑单元（ALU）执行算术和逻辑运算；寄存器临时存储数据和指令；内存包括 RAM、ROM 和缓存；组合逻辑负责处理输入信号并输出结果。

重点介绍了 CPU 操作围绕的取指 - 译码 - 执行循环：取指阶段，CPU 根据程序计数器（PC）从内存中获取指令；译码阶段，确定指令的操作码和操作数；执行阶段，执行指令指定的操作，可能涉及 ALU 或寄存器和内存间的数据移动；最后将结果写回寄存器或内存。

以一个简单的 C 程序为例，展示了程序从编写到运行的整个过程：编译阶段，C 代码被编译为对象文件，再与库链接成可执行文件；加载阶段，加载器将可执行文件从硬盘加载到内存；执行阶段，CPU 从内存中获取、解码和执行指令；输出阶段，程序通过 printf 函数将结果输出到屏幕。同时介绍了程序运行中涉及的内存段、操作系统、硬盘和主板等组件的作用。

huggingface官方出的 mcp 教学课程

《模型上下文协议（MCP）课程》，将指导您理解、使用和构建尖端 AI 应用，这些应用将基于最新的 MCP 标准，利用外部数据和工具。这门免费课程旨在帮助您从 MCP 领域的初学者成长为经验丰富的实践者。

课程内容：

基础单元：从理论上学习 MCP 概念。
用例分配：将学到的概念应用于现实世界的问题。
合作：采用 Hugging Face 及其合作伙伴的最新 MCP 实施和工具。

开源自动化 AI 工具

Terminator，旨在使用类似 Playwright 的 API 与 Windows 上的原生 GUI 应用程序交互，例如解析网站。

通过利用操作系统级的辅助功能 API，Terminator 的 AI 代理速度比基于视觉的方法更快、更可靠，并且可以与后台应用程序交互。

对比传统 OCR 自动化工具，有如下的特点：

速度特别快，比传统方法快很多倍；
即使软件窗口被遮挡或在后台，也能操作；
非常稳定，不容易因为界面变化而失效。

SmolVLM webgpu 版本

smolvlm-realtime-webgpu，这个模型可以识别视频中的物体，识别率相当不错，模型大小只有500M。

现在出了 webgpu 版本，可以直接在网页中运行，实时监测视频流里的物品。

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Book2TTS，一键把电子书变成有声书

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网站汇聚大量在线即开即用的工具，包括 AI、设计、图片处理、办公等。

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