忙的两周

微机课程设计与8259中断处理问题解决

最近两周在忙多相流的检测literature review,还有这周要做的8086跟8253、8355、8259,点阵等的课程设计,所以没看C和指针这么久了,有些失落感。

今天正式开始做课程设计,第一个题目是跟中断有关的,公共端口还有8253跟8255,自己的思路总体来说没怎么错,却调了一上午也调不出来,到了下午的时候,跟我一组的小付让我把8259的输出端口TRQ2改成IRQ3,结果竟然行得通了。但是没弄明白到底是怎么一回事,可能是它实验板里面的接线只是接了IRQ3吧。这里不得不佩服一下小付,今天很多error都是他给我指出来的,虽然程序不是他写的,但是他对主要问题的洞察能力真的是我不能望其项背的啊!而我自己的思维总是一团一团的,没能把问题的要点给分析出来,或者是天赋吧。

虽然背后说老师总有些不道德,但我还是对我们的微机老师没有一点好感。自以为是,偏执,看低学生,或者是我们这些不学习的学生给他给炼成那样的吧。就说上面我遇到的这个问题吧,其实是他没给我们说清楚这到底是怎么一回事,而且与给出来的原理图也不一样。算了,见贤思齐,见不贤而内自省。

转载于:https://www.cnblogs.com/frechei/archive/2013/03/25/2981635.html

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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