我的词条 之 偏移量

计算机 汇编语言中的偏移量定义为:把 存储单元实际地址与其所在段的 段地址之间的距离称为段内偏移,也称为“ 有效地址或偏移量”。
中文名
偏移量
外文名
Offset
段地址左移四位,与 有效地址相加,就构成了 逻辑地址。一般而言, 段地址是cpu自己独立编制的,但是偏移量是程序员编写的。偏移量就是程序的 逻辑地址与段首的差值。
在早期的8086中 地址线是20位的,而 段地址是16位。在十六进制下就是4位。这样一个 段寄存器就不能完整的描述出内存的地址。所以就和 通用寄存器配用。偏移量存在 通用寄存器中, 段地址则存在 段寄存器中。而地址首的五位(十六进制下,二十 地址线是五位)有个特点,即末尾总是零,所以就取前四位当做 段地址。正好是 段地址的存储空间大小。所以在上图中,按照地址存储时的分法,倒过来组合,即左移四位(二进制下,十六进制是一位。),比如 段地址为1001H(H十六进制之意),左移一位(乘以16),即补零变为10010H,假设 偏移地址是1010H,则实际物理地址就是11100H了。形象来说, 段地址是头,偏移量是实际位置相对头的位置。
实模式中,内存比 保护模式中的结构更令人困惑。内存被分割成段,并且,操作内存时,需要指定段和偏移量。
段- 寄存器这种格局是早期硬件电路限制留下的一个伤疤。 地址总线在当时有20-bit。然而20-bit的地址不能放到16-bit的 寄存器里,这意味着有4-bit必须放到别的地方。因此,为了访问所有的内存,必须使用两个16-bit 寄存器
这一设计上的折衷方案导致了今天的段-偏移量格局。最初的设计中,其中一个 寄存器只有4-bit有效,然而为了简化程序,两个寄存器都是16-bit有效,并在执行时求出加权和来标识20-bit地址。
偏移量是16-bit的,因此,一个段是64KB。下面的图可以帮助理解20-bit地址是如何形成的:
段-偏移量标识的地址通常记做 段:偏移量 的形式。
例如: 线切割工艺中,计算钼丝偏移量,即钼丝的直径.
词条标签:
中国通信学会
内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、人、交通标志,实现安全驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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