汇编语言入门(3)

本文介绍了8086处理器的内存寻址机制,包括20位地址总线提供的1MB寻址空间,以及如何通过分段寻址来控制整个内存地址。此外,还解释了段基址和偏移量的概念。

  内存是电脑运作中的关键部分,也是电脑在工作中储存信息的地方。内存组织有许多可存放数值的储存位置,叫“地址”。8086地址总线有20位,所以CPU拥有达1M的寻址空间,这也是DOS的有效控制范围,而8086能做的运算仅限于处理16位数据,即只有0到64K,所以,必须用分段寻址才能控制整个内存地址。完整的20位地址可分成两部份:1.段基址(Segment):16位二进制数后面加上四个二进制0,即一个16进制0,变成20位二进制数,可设定1M中任何一个64K段,通常记做16位二进制数;2.偏移量(Offset):直接使用16位二进制数,指向段基址中的任何一个地址。如:2222(段基址):3333(偏移量),其实际的20位

  地址值为:25553。除了上述营养要充分吸收外,你还要知道什么是DOS、BIOS功能调用,简单的说,功能调用类似于WIN95 API,相当于子程序。汇编写程序已经够要命了,如果不用MS、IBM的子程序,这日子真是没法过了

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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