37、X86-64 架构与编程基础详解

X86-64 架构与编程基础详解

1. RIP 相对寻址限制

RIP 相对寻址存在一定限制,目标操作数必须位于 RIP 寄存器的 ± 2GB 地址窗口内。不过,对于大多数程序而言,这一限制通常不会造成影响。在代码生成期间,汇编器一般会自动计算 RIP 相对位移值。这意味着,我们可以直接使用如 mov eax,[MyVal] 这样的指令,而无需操心位移值计算的具体细节。

2. X86 - 64 与 X86 - 32 的差异
  • 立即值大小限制 :除 mov 指令外,X86 - 64 模式下立即值的最大大小为 32 位。若指令操作的是 64 位宽的寄存器或内存操作数,指定的 32 位立即值在使用前会被符号扩展为 64 位。以下是一些使用 64 位寄存器和立即操作数的指令示例:
mov rax,100
0000000000000064h
48 C7 C0 64 00 00 00
Machine Code
Instruction
DesOp Result
48 05 C0 C8 00 00 00
add rax,200
000000000000012Ch
mov rcx,-2000
FFFFFFFFFFFFF830h
48 C7 C1 30 F8 FF FF
48 81 C1 E8 03 00 00
add rcx,1000
FFFFFFFFFFFFFC18h
mov rdx,0ffh
00000000000000FFh
48 C7 C2 FF 00 00 00
48 81 C
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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