一个简单问题

zd3824812 2007-06-08 09:28:44
buf db 8
db ?
db 8 dup(?)
具体回答以下是啥意思,为啥有3个db
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mengshijie_1981 2007-06-09
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楼主知道完整的堆栈段定义吗?
STACK SEGMENT
db 200 dup(?)
STACK ENDS

db 200 dup(?)就是分配200个字节的内存空间,如果在db前面加上标号(变量名)也是可以的。
hoverlees 2007-06-08
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错了错了:
-------------------
像这样的:
buf db 8
dw 2807H
就和buf db 8,07H,28H 是一样的了.
嘿嘿,不好意思.
hoverlees 2007-06-08
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buf db 8
db ?
db 8 dup(?)
其实和
buf db 8,?,8 dup(?)是一回事.在内存里是一模一样的.
第二个字节没有一个标号直接引用,要相对buf偏移,就和后者是一回事.

像这样的:
buf db 8
dw 2807H
就和buf db 8,28H,07H 是一样的了.
dongyi940333 2007-06-08
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如果一条数据定义语句中有多个初始值,那么标号仅仅指向第一个字节的偏移,在下例中,如果标号list的偏移是0的话,那么值10在偏移0处, 20在偏移1处,30在偏移2处;
.data
list BYTE 10, 20, 30

并非所有的数据定义都需要标号,如果想继续以list开始的字节数组,就可以在随后的行上定义其他数据

list BYTE 10, 20, 30

BYTE 40, 50, 60

BYTE 70, 80, 90
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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