总结:汇编语言(第3版)--第十二章 内中断

本文介绍了计算机CPU处理内中断的基本概念,包括内中断的产生、处理程序、向量表等核心内容。通过实例讲解了如何处理除法错误中断及编程实现0号中断的方法。

第十二章  内中断

任何一个通用的 CPU ,比如 8086,都具备一种能力,可以在执行完当前正在执行的指令之后,检测到从 CPU 外部发送过来的或内部产生的一种特殊信息,并且可以立即对所接收到的信息进行处理。这种特殊的信息,我们可以称其为:中断信息。中断的意思是指,CPU 不再接着(刚执行完的指令)向下执行,而是转去处理这个特殊信息。

注意,我们这里所说的中断信息,是为了便于理解而采用的一种逻辑上的说法。它是对几个具有先后顺序的硬件操作所产生的事件的统一描述。“中断信息” 是要求 CPU 马上进行某种处理,并向所要进行的该种处理提供了必备的参数的通知信息。因为本书的内容不是微机原理与接口或组成原理,我们只能用一些便于理解的说法来描述一些比较复杂的机器工作原理,从而使学习者忽略一些和我们的学习重心无关的内容。但笔者又需要对这些问题有一个严谨的交代,所以,有了这些补充说明的文字。如果你不理解这些文字所讲的东西,就不必去理解了。

中断信息可以来自 CPU 的内部和外部,本章主要是讨论来自 CPU 内部的中断信息。涉及内容有以下内容:

1、内中断的产生

2、中断处理程序

3、中断向量表

4、中断过程

5、中断处理程序和 iret 指令

6、除法错误中断的处理

7、编程处理 0 号中断

8、安装

9、do0

10、设置中断向量

11、单步中断

12、响应中断的特殊情况

希望我的总结可以帮助大家,感谢阅读我的博客!

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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