输入一个带符号的十进制数字串,以四位十六进制的形式输出该串对应的值

c语言编程题:从键盘输入一个十进制数,将其转换为二进制、八进制和十六进制数,并同时输出。 立即下载
DATA SEGMENT
BUF1 DB  20
    DB   ?
    DB 20 DUP(?)
BUF2 DB  20
    DB   ?
    DB 20 DUP(?)
INPUT DB '记得带符号啊亲,Input:$'
OUTPUT DB 'Output:$'
CTRL DB 0DH,0AH,'$'
SHI DW 0AH         ;不能是DB,用DW,要用字乘法
FUHAO DB ?          ;保存符号
Iint  DW 0
DATA ENDS


STACK SEGMENT
      DB 200 DUP(0)
STACK ENDS


CODE SEGMENT
 ASSUME CS:CODE,DS:DATA,SS:STACK
 
START:
MOV AX,DATA
MOV DS,AX
;输出提示符‘Input:’
LEA DX,INPUT
MOV AH,9
INT 21H
;输入数值
LEA DX,BUF1
MOV AH,10
INT 21H
;输出回车换行
LEA DX,CTRL
MOV AH,9
INT 21H
;把ASCII码化成十进制


MOV CL,BUF1+1    ;获取字符个数
LEA SI,BUF1+2     ;首地址
MOV AL,[SI]
MOV [FUHAO],AL
;转化好的存在Iint中
;因为MUL DL,所以单独处理第一个字符
INC SI   ;从第一个非符号开始
DEC CL   ;这一步别忘了啊
MOV BX,0
MOV Dl,[SI]
MOV DH,0
MOV AX,DX
SUB Al,30H
DEC CL
INC SI
NEXT:
;MOV DL,10   ;用这两行的话,如果是字乘法,那么结果存在DX,AX中,所以导致转化成的16进制为4位时,AX的高字节一部分在DL中,所以老是出错
;MUL 10    
MUL [SHI]  
ADD AH,DL
MOV DL,[SI]
MOV BL,DL
SUB BL,30H
ADD AX,BX
DEC CL
INC SI
CMP CL,0
JNE NEXT
MOV [Iint],AX


CMP [FUHAO],02BH   ;符号为正
JE ZHENG
;符号位负
MOV BX,0FFFFH
SUB BX,[Iint]
ADD BX,01H
MOV [Iint],BX
ZHENG:
;把十进制转化为十六进制
MOV CL,0  ;记录有多少个数据入栈
MOV AX,[Iint]
MOV DX,0
TO:
MOV BX,16
DIV BX    ;AX/(OPS)==>AL,AH
MOV BX,AX ;保存商,用于辗转相除
PUSH DX      ;把余数入栈,所以要把商赋为0
INC CL
MOV AX,BX   ;还原商,用于辗转相除
MOV DX,0    ;消除上次的余数
CMP AX,0
JNE TO




;处理位数
MOV BL,4
SUB BL,CL
MOV CL,BL
CMP CL,0
JBE AAAA    ;小于等于0,则说明已经有4位了
BU0:
MOV AX,0H
PUSH AX
DEC CL
CMP CL,0
JNE BU0


AAAA:
;出栈
MOV SI,0
MOV CL,0
OUTSTACK:
POP AX
CMP AL,9   ;把16进制转化成ascii
JA DAYU9
ADD AL,30H
JMP XIAOYU9
DAYU9:
ADD AL,37H
XIAOYU9:
MOV [SI][BUF2],AL
INC SI
INC CL
CMP CL,4
JNE OUTSTACK
MOV [SI][BUF2],'H'
;输出提示提示符
LEA DX,OUTPUT
MOV AH,9
INT 21H


;输出数值
LEA SI,BUF2
MOV CL,5
PRINT:
MOV DX,[SI]
MOV AH,2
INT 21H
INC SI
DEC CL
JNZ PRINT


MOV AH,4CH
INT 21H
CODE ENDS
END START
2023-ICCV-隐式神经网络实现低光照图像增强(NeRCo)论文解读+代码解析 NeRCo()提出了一种名为NeRCo的隐式神经表示方法,用于合作式低光图像增强。现有的低光图像增强方法存在以下三个限制:不可预测的亮度降低和噪声、度量友好版本和视觉友好版本之间的固有差距,以及有限的配对训练数据。为了解决这些限制,论文提出了NeRCo方法,它以无监督的方式稳健地恢复感知友好的结果。具体而言,NeRCo通过一个可控的拟合函数统一了现实场景中多样的退化因素,从而提高了鲁棒性。对于输出结果,论文引入了来自预训练视觉-语言模型的先验信息,采用语义导向的监督方法。 阅读详情

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