53、标准 MS-DOS 文件 I/O 服务详解

MS-DOS文件I/O服务详解

标准 MS-DOS 文件 I/O 服务详解

在 MS-DOS 编程中,文件和目录的 I/O 操作是非常重要的部分。INT 21h 提供了丰富的文件和目录 I/O 服务,下面将详细介绍其中一些常用的功能。

1. 文件/设备句柄

MS-DOS 和 MS-Windows 使用 16 位整数(句柄)来标识文件和 I/O 设备。有五个预定义的设备句柄,除了句柄 2(错误输出)外,其他句柄都支持在命令提示符下进行重定向。这些句柄始终可用:
| 句柄值 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 0 | 键盘(标准输入) |
| 1 | 控制台(标准输出) |
| 2 | 错误输出 |
| 3 | 辅助设备(异步) |
| 4 | 打印机 |

每个 I/O 函数都有一个共同特点:如果操作失败,进位标志(Carry flag)会被设置,并且错误代码会返回到 AX 中。可以使用这个错误代码来显示相应的错误信息。以下是一些常见的 MS-DOS 扩展错误代码及其描述:
| 错误代码 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 01 | 无效的函数编号 |
| 02 | 文件未找到 |
| 03 | 路径未找到 |
| 04 | 打开的文件过多(没有可用的句柄) |
| 05 | 访问被拒绝 |
| 06 | 无效的句柄 |
| 07 | 内存控制块被破坏 |
| 08 | 内存不足 |
| 09 | 无效的内存块地址 |
| 0A | 无效的环境 |
| 0B | 无效的格式 |
|

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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