【汇编语言实战】创建并遍历全部二维数组

本文详细展示了C语言和汇编语言中如何使用嵌套循环遍历并打印二维数组。C语言通过`printf`函数逐个元素显示,而汇编语言通过内存地址操作实现相同功能,最后输出了相同的数组结果。

C语言描述:

#include <stdio.h>
int main()
{
	int a[2][3]={1,2,3,4,5,6};
	for(int i=0;i<2;i++)
	{
			for(int j=0;j<3;j++)
			{
				printf("%d",a[i][j]);
			}
			printf("\n");
	}
}

汇编语言:

include irvine32.inc
.data
arr dword 1,2,3,41,52,63
     dword 7,8,9,10,11,12
row dword 2
col dword 6


.code
main proc
mov ebx,offset arr ;起始位置
mov esi,0 ;行数,一开始为0


outloop:
mov edi,0 ;列数,每次外循环时将列数置0
innerloop:
mov edx,esi
imul edx,col
add edx,edi ;edx=行数*总列数+当前列数
mov eax,[ebx+edx*4]
call writeint

inc edi ;列自增
cmp edi,col ;将列与总列数作比较
jl innerloop ;若小于,则内循环
inc esi
call crlf
cmp esi,row
jl outloop ;否则外循环

main endp
end main

输出结果:

在这里插入图片描述

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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