52、16位MS-DOS编程全解析

16位MS-DOS编程全解析

1. 内存模型与基础设置

在16位MS-DOS编程中,当使用小内存模型时,数据和代码标签的偏移量(地址)为16位。在这种模型下,所有代码都能放入一个16位段,程序的数据和栈也能放入一个16位段。在实地址模式下,栈条目默认是16位的,不过也可以将32位值放在栈上,这会占用两个栈条目。

为了简化16位程序的编码,可以包含 Irvine16.inc 文件,它会向汇编流中插入以下语句,用于定义内存模式和调用约定、分配栈空间、启用32位寄存器,并将 .EXIT 指令重新定义为 exit

.MODEL small,stdcall
.STACK 200h
.386
exit EQU <.EXIT>
2. MS-DOS函数调用(INT 21h)

MS-DOS提供了许多易于使用的函数,用于在控制台显示文本,这些函数通常被称为INT 21h MS-DOS函数调用。该中断支持约200种不同的函数,通过放在 AH 寄存器中的函数编号来识别。

部分函数需要将输入参数的32位地址存储在 DS:DX 寄存器中。 DS 是数据段寄存器,通常设置为程序的数据区。若不是这种情况,可以使用 SEG 运算符将 DS 设置为传递给INT 21h的数据所在的段,示例代码如下:


                
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)在处理时序依赖问题上的强大能力,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题,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。
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