汇编语言学习 - 第二章 CPU资源和存储器

本文详细介绍了寄存器作为CPU内部的重要数据存储资源,包括16位和32位CPU中的寄存器类型,并解释了物理地址的形成方式及其特点。

学习就需要坚持不懈。作为刚出踏出校门不到一年的我们,需要积累知识,厚积薄发。

 

1.寄存器是CPU内部重要的数据存储资源,是会变程序员能直接使用的硬件资源之一。由于寄存器的存取速度比内存快,所以,在用会变语言写程序时,要尽量可能充分利用寄存器的存储功能。

   在高级语言(如:C/C++语言)中,也有定义变量为寄存器类型的,这就是提高寄存器利用率的一种可行的方法。

 

2.16位CPU所含有14个寄存器:

   4个数据寄存器(AX,BX,CX,DX)

   2个变址和指针寄存器(SI,DI)

   2个指针寄存器(SP,BP)

   4个段寄存器(ES,CS,SS,DS)

   1个指令指针寄存器(IP)

   1个标志寄存器(Flags)

 

3.32位CPU所含有16个寄存器:

   4个数据寄存器(EAX,EBX,ECX,EDX)

   2个变址和指针寄存器(ESI,EDI)

   2个指针寄存器(ESP,EBP)

   6个段寄存器(ES,CS,SS,DS,FS,GS)

   1个指令指针寄存器(EIP)

   1个标志寄存器(Flags)

 

4.物理地址的形成方式

   物理地址(PA - Physical Address) = 段地址*16(左移四位补零) + 偏移量(Offset)

   对物理地址来说,当段地址变化时,只要对其偏移量进行相应的调整就可对应同一个物理地址,所以同一物理地址可有多个逻辑地址。

 

5.

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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