王爽汇编5-6

[bx]表示一个内存单元,它的偏移地址在bx中。只有bx可以这样写,ax,cx,dx不可以。
在masm中,mov al,[0]会解释为mov al, 0,为了要表达从内存中读取数据,则要写成mov al, ds:[0]

CPU执行loop指令的时候,要进行两步操作:
1. (cx) = (cx) - 1
2. 判断cx中的值,不为零则转至标号处执行程序,如果为零则向下执行。

在汇编语言中,标号代表一个地址。

段前缀:
mov ax, ds:[bx]
mov ax, cs:[bx]
mov ax, ss:[bx]
mov ax, es:[bx]

 

程序取得所需空间的方法有两种,一是在加载程序的时候为程序分配,再就是程序在执行的过程中向系统申请。

assume cs: code
code segment
dw 0123h,0456h,0789h,0abch,0defh,0fedh,0cbah,0987h
start: mov bx, 0
mov ax,0
mov cx,8
s: add ax, cs:[bx]
add bx,2
loop s
mov ax, 4c00h
int 21h
code ends
end start
加载程序根据什么设置CPU的CS:IP指向程序的第一条要执行的指令呢?也就是说,如何知道哪一条指令是程序的第一条要执行的指令?这一点,是由可执行文件中的描述信息指明的。我们知道可执行文件由描述信息和程序组成,程序来自于源程序中的汇编指令和定义的数据;描述信息则主要是编译、连接程序对源程序中相关伪指令进行处理所得到的信息。
 

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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