在51系列中data,idata,xdata,pdata的区别

         从数据存储类型来说,8051系列有片内、片外程序存储器,片内、片外数据存储器,片内程序存储器还分直接寻址区和间接寻址类型,分别对应code、data、xdata、idata以及根据51系列特点而设定的pdata类型,使用不同的存储器,将使程序执行效率不同,在编写C51程序时,最好指定变量的存储类型,这样将有利于提高程序执行效率(此问题将在后面专门讲述)。与ANSI-C稍有不同,它只分SAMLL、COMPACT、LARGE模式,各种不同的模式对应不同的实际硬件系统,也将有不同的编译结果。

       

        data:固定指前面0x00-0x7f的128个RAM,可以用acc直接读写的,速度最快,生成的代码也最小。

 

        idata:固定指前面0x00-0xff的256个RAM,其中前128和data的128完全相同,只是因为访问的方式不同。idata是用类似C中的指针方式访问的。

汇编中的语句为:mox ACC,@Rx.(不重要的补充:c中idata做指针式的访问效果很好)。

       

        xdata:外部扩展RAM,一般指外部0x0000-0xffff空间,用DPTR访问。

        pdata:外部扩展RAM的低256个字节,地址出现在A0-A7的上时读写,用movx ACC,@Rx读写。这个比较特殊,而且C51好象有对此BUG,建议少用。但也有他的优点,具体用法属于中级问题,这里不提。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署实验。
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