54、16位MS-DOS编程与MASM汇编基础

16位MS-DOS编程与MASM汇编基础

1. MS-DOS编程基础

1.1 基本概念

在MS-DOS环境下,程序需以16位应用程序运行于实地址模式。实地址模式应用采用16位段和分段寻址。标准输入设备与标准输出设备合称为控制台,输入依靠键盘,输出借助视频显示。

软件中断是对操作系统程序的调用,多数此类程序(中断处理程序)为应用程序提供输入输出功能。INT指令会将CPU标志和32位返回地址(CS和IP)压入栈中,禁用其他中断,并调用中断处理程序。CPU通过中断向量表处理INT指令,该表包含中断处理程序的32位段偏移地址。

1.2 内存模型与指令

  • .MODEL指令 :指定程序使用的内存模型。
  • .STACK指令 :为程序分配少量本地栈空间,实地址模式下栈项默认16位。
  • .386指令 :启用32位寄存器的使用。

1.3 程序结束与返回

程序必须包含结束程序并返回操作系统的语句,可使用 .EXIT 指令,也可调用INT 21h Function 4Ch。

1.4 硬件访问权限

实地址模式程序在MS-DOS、Windows 95、98和Millenium下可访问硬件端口、中断向量和系统内存,但在较新版本的Windows中,此类访问仅授予内核模式和设备驱动程序。

1.5 命令行参数

程序运行时,命令行

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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