汇编指令的疑问请教。

其他开发语言 > 汇编语言 [问题点数:50分,结帖人qq_16774199]
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x86汇编语言 从实模式到保护模式 疑问汇总

x86汇编语言 从实模式到保护模式书中,14.4.6 中段长度为什么是0xffffe 。 该段长度是4K,ESP初始值为0000 0000, 0xFFFFFFFF-0xFFFFEFFF = 4KB 实际使用的段界限是0xFFFFE * 0x1000+0xFFF=0xFFFFEFFF 从而得到0...

ARM问答

Q:请问在初始化CPU堆栈的时候一开始在执行mov r0, LR这句指令时处理器是什么模式 A:复位后的模式,即管理模式. 第2问: Q:请教:MOV中的8位图立即数,是怎么一回事 0xF0000001是怎么来的 A:是循环右

armv7实现原子操作的本质——ldrex和strex指令

Linux内核同步机制之(一):原子操作 作者:linuxer 发布于:2014-10-10 17:56 分类:内核同步机制 一、源由 我们的程序逻辑经常遇到这样的操作序列: ... 1、读一个位于memory中的变量的值到寄存器中 ...

C语言面试题汇编

C语言面试题汇编

汇编大小写转换问题

1.大小写转换问题 小写字母的ASCII码值比大写字母的ASCII码值大20H A 16进制 41 二进制01000001 a 16进制 61 二进制01100001 B 16进制 42 二进制01000010 b 16进制 62 二进制01100010 ...

ARM体系结构与汇编100问(一)

Q:请问在初始化CPU堆栈的时候一开始在执行mov r0, LR这句指令时处理器是什么模式 A:复位后的模式,即管理模式. 第2问: Q:请教:MOV中的8位图立即数,是怎么一回事 0xF0000001是怎么来的 A:是循环右移,就是一个0—...

学习汇编语言

6502编程大奥秘原文件作者:xuhonghaiEMAIL:syj22@163.net网站:http://wqxmcode.8u8.com(本文件由SAILOR整理完成)***序一***很荣幸能为xuhonghai先生写的书作序.xuhonghai先生是鲜有的文曲星高手之一,在...

ARM boot, interrupt, lock常用汇编---之---boot汇编

躲不过,出来混,ARM汇编还是要学的。本文将结和bootloader中要用到的汇编语法,语句来学习。

arm体系结构与汇编100问

arm体系结构与汇编100问 第1章 体系结构 第1问: Q:请问在初始化CPU堆栈的时候一开始在执行mov r0, LR这句指令时处理器是什么模式 A:复位后的模式,即管理模式. 第2问: Q:请教:MOV中的8位图立即数,是怎么一...

定时器翻转io口的好处_请教一个 STM32H7 IO 翻转速度的问题

回复: 71请教一个 STM32H7 IO 翻转速度的问题(65536350)出0入0汤圆电梯直达发表于 2018-11-23 14:45:20|只看该作者|正序浏览|阅读模式如题,由于案子需要用到高速的IO通信,还是特殊协议的那种,担心STM32F1和STM32...

几个2410引导程序里面的 汇编语法问题

初学Arm2410引导程序的几个问题,请大家帮我解答一下下面的几个问题,十分感谢!有的问题可能说的不是很清楚,也可能比较幼稚,请大家指正,我再重新发上来!1、BIT_SELFREFRESH EQU (1 请问其中BIT_SELFREFRESH...

请教 u-boot 里面的环境变量的设置 的问题。

请教 u-boot 里面的环境变量的设置 的问题。 我现在已经把 nor flash的驱动加进去了, 自己写了一小段测试代码, 确实是把一段字符串写进入到nor flash里面去了。 但是saveenv却不行, 仔细一查, ...

ARM中断向量表的简单分析

一般编写arm的裸机程序的时候,创建中断向量表就把它放在0x00000000~0x0000001c中,一般都放在这个位置上。但是中断向量表也可以放在0xffff0000~0xffff001c中,知道这是怎么设置的么?开始看到的时候真的有点奇怪,...

.bss段的疑问

一个十几行简单的C程序引发的思考

今天碰到一个很好玩的程序,我纠结了很久才弄明白。。。 下面解释都是在Debug模式下的: #include #include void Fun(); int main() { BYTE *p; p = (BYTE *)Fun; printf("p = %X\n",p);...

操作系统的疑问:操作系统为什么能屏蔽硬件???

1.为什么说:“操作系统充当应用程序和计算机硬件之间的接口...如果我们用汇编语言来写单片机的程序,都是针对某一特定型号的CPU及其外围设备。而操作系统却能在如此众多的机器上跑,不能不说是个奇迹。虽然单片机和PC

THUNK

一种实现Win32窗口过程函数(Window Procedure)的新方法   基于Thunk实现的类成员消息处理函数   JERKII.SHANG (JERKII@HOTMAIL.COM)   MAR.10th - 31st, 2006   Windows是一个

ollydbg 调试疑问 DS:[EAX*4+426464]

哈哈,刚刚开始学习ollydbg 调试,对其中DS 数据的获取有疑惑,请教DS 是不是RData区域的数据,因为EAX 是根据算法获取出的值,(很多这样的DS[]语句)这样的话DS 的内容,是常量值,还是数组值,结构值,或是是其他...

《疯狂的程序员》一

1 天已经七分黑了,屋里却还没开灯。这个全身黑衣服的男子突然像想起什么,从包里掏出烟,抽出一只,递给旁边的人:“兄弟,抽烟么?”――那烟是红塔山。 旁边那人连忙一边摆手,一边说:“不,不。...

Microsoft编写优质无错C程序秘诀

编程精粹─── Microsoft编写优质无错C程序秘诀 Writing Clean Code─── Microsoft Techniques for Developing Bug-free CPrograms Steve Maguire 著姜静波佟金荣译麦中

经典ARM300问

Q:请问在初始化CPU 堆栈的时候一开始在执行mov r0, LR 这句指令时处理器是什么模式 A:复位后的模式,即管理模式. 第2 问: Q:请教:MOV 中的8 位图立即数,是怎么一回事 0xF0000001 是怎么来的 A:是循环右移,就是一...

ARM经典300问

Q:请问在初始化CPU 堆栈的时候一开始在执行mov r0, LR 这句指令时处理器是什么模式 A:复位后的模式,即管理模式. 第2 问: Q:请教:MOV 中的8 位图立即数,是怎么一回事 0xF0000001 是怎么来的 A:是...

单片机延时问题20问及解决方法

关注【电子开发圈】微信公众号,一起学习吧! 电子DIY、Arduino、51单片机、STM32单片机、FPGA…… 电子百科、开发技术、职业经验、趣味知识、科技头条、设备拆机…… ... ...hid=7&sn=ad5d...

【转】ARM经典300问

Q:请问在初始化CPU 堆栈的时候一开始在执行mov r0, LR 这句指令时处理器是什么模式 A:复位后的模式,即管理模式. 第2 问: Q:请教:MOV 中的8 位图立即数,是怎么一回事 0xF0000001 是怎么来的 A:是循环右移,就是一...

单片机的延时与中断问题及解决方法

延时与中断出错,是单片机新手在单片机开发应用过程中,经常会遇到的问题,本文汇总整理了包含了MCS-51系列单片机、MSP430单片机、C51单片机、8051F的单片机、avr单片机、STC89C52、PIC单片机….....

JAVA WEB开发实战

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验(一)——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验(二)——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验(三)——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓,提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

轻松学Linux系列课程

从0开始,Linux云计算系列课程,包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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