字节型数据和字型数据

第三章  寄存器(内存的访问)

问题:

call指令将IP(000H)保存到哪里去了(内存的哪里)     ret可以拿回

通过观察和思考 去猜测设计者为什么设计  ,积累了足够的经验

debug  U R T D E

数据长度? 字节型数据  字型数据  2byte

 字节型数据和字型数据

一个字型数据  存放在内存中 可以由2个连续的地址的内存单元组成

高地址内存单元存放字型数据的高位字节

地地址内存单元存放字型数据的低位字节

机器码                                        汇编指令                                               在内存中的排列

b8  20  4e                                  mov  ax,4E20H                                  字型数据         高位字节  低位字节

问题3.1

对于图3.1:

1、0地址单元中存放的字节型数据是多少?   20H

2、0地址字单元中存放的字型数据是多少?高地址是1——》4E(高位字节)    低地址是0——》20(低位字节)    4E20H

3、2地址单元中存放的字节型数据是多少?12H

4、2地址字单元中存放的字型数据是多少?0012H     00是高位字节  12是低位字节

5、1地址字单元中存放的字型数据是多少?124EH  12是高位字节  4E是低位字节

一个字型数据  存放在内存中 可以由2个连续的地址的内存单元组成

高地址内存单元存放字型数据的高位字节

地地址内存单元存放字型数据的低位字节

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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