汇编语言——3寄存器

1.数据在21F60H内存单元中,可以说为:
数据存在内存2000:1F60单元中
数据存在内存中的2000段的1F60单元中。
2.9段寄存器:
8086COU有4个段寄存器:CS,DS,SS,ES.

2.10 CS和IP
CS为段寄存器,IP为指令寄存器
在8086机中任意时刻CPU将CS:IP指向的内容作为指令执行

CPU实现过程:
1.初始状态:CS = 2000H,IP = 0000H
2.CS,IP的内容送到加法器中:实现操作:物理地址 = 段地址 * 16 + 偏移地址
3.地址加法器中将物理地址送到输入输出电路
4.输入输出控制电路将地址传输到地址总线
5.内存中20000H单元开始存放的机器指令通过数据总线被送到CPU
6.输入输出控制电路将内存的内容送到指令缓冲器
7.获取一条指令后,IP寄存器中的值自动加,以使CPU可以读取下一条指令
8.执行控制器执行指令
指令被执行后,内存中寄存器中的值被改变

数据和指令:
我们可以说:将CS:IP指向的内存地址的内容作为指令

2.11修改CS,IP的指令
MOV可以修改大部分寄存器的值
但是CS和IP的值不能用MOV修改

IMP 段地址:偏移地址。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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