汇编语言 实验13 第三题

汇编程序示例
本文展示了一个使用汇编语言编写的简单程序实例。该程序依次显示了四条励志格言,通过设置不同的偏移量来指向字符串并打印。此代码有助于理解如何在汇编中进行字符串操作及屏幕输出。
assume cs:code

code segment
	s1: db 'Good,better,best,','$'
	s2: db 'Never let it rest','$'
	s3: db 'Till good is better','$'
	s4: db 'And better,best.','$'
	s : dw offset s1,offset s2,offset s3,offset s4
	row: db 2,4,6,8

strat:
	mov ax,cs
	mov ds,ax
	mov bx,offset s
	mov si,offset row
	mov cx,4
ok:
	mov bh,0
	mov dh,ds:[si];到row的数据位置,依次获得[si],即2、4、6、8
	mov dl,0
	mov ah,2
	int 10h

	mov dx,[bx];到s的数据位置,依次获得s1、s2、s3、s4的位置数据
	mov ah,9
	int 21h
    inc si  ;递增si、bx
	add bx,2
	loop ok

	mov ax,4c00h
	int 21h
code ends
end strat	
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值