汇编语言第一章小结

  最早的语言——机器语言由二进制“0”和“1”组成,在一堆“0”和“1”之间找出错误的数字十分难。 汇编语言由此而生。汇编语言是在硬件之上直接工作的编程语言。汇编语言的主体是汇编指令。程序员通过写汇编语言,经过编译器处理,成为机器能读懂的机器码,再由计算机执行。

汇编语言由以下3类指令组成:

①汇编指令:机器码的助记符,有对应机器码。

②伪指令:由编译器执行,无对应机器码,计算机不执行。

③其他符号:如+、-、*、/等,由编译器执行,无对应机器码。

冯·诺依曼理论是现代计算机体系的重要理论基础。计算机的5大组成部分分别是输入设备、存储器、控制部件、计算部件、输出设备。

内存地址空间的大小受CPU地址总线宽度的限制,CPU对于存储器都相连同时CPU对它们进行读或写的时候通过控制总线发出内存读写命令,所有的物理存储器被看作一个由若干个存储单元组成的逻辑存储器。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/g56355/p/9708857.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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