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高分求解(超简单)2
dingyanwei
2003-09-29 05:15:32
已知一多字节数据存放在内存DATA开始的连续单元中,数据长度在LEN单元,编制程序计算器绝对值并存入原单元。
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高分求解(超简单)2
已知一多字节数据存放在内存DATA开始的连续单元中,数据长度在LEN单元,编制程序计算器绝对值并存入原单元。
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simclock
2003-10-09
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dingyanwei
2003-09-29
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/2315/2315490.xml?temp=.0698511
dingyanwei
2003-09-29
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/2315/2315096.xml?temp=8.977908E-02
dingyanwei
2003-09-29
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老大,我对汇编是真的不懂,以前学过一点也都忘了。我总在vb和.net逛。今天这是受人之托,没办法,我的分也不多了,只能委屈点了。我感觉这题真的很简单。我也是真没有时间去研究了。
谢谢大家了。
simclock
2003-09-29
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估计是想给我们这些初学者一个时间的机会吧:)
W32API
2003-09-29
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你是散分还是。。。?
感觉你不象是个不会做的人噢。
dingyanwei
2003-09-29
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好像没有那么难吧。
http://expert.csdn.net/Expert/topic/2314/2314934.xml?temp=.6444818
SiC光导开关特性分析.pdf
光导开关因其具备开关速度快、传输功率大、同步精度高、触发抖动小、器件结构
简单
、使用寿命长、近乎完美的光电隔离和不受电磁干扰等优良特性在
超
宽带脉冲,
超
快电子等领域表现出诱人的发展潜力和应用前景。 本文首先对光导开关的发展历史做了简要回顾,概述了光导开关的发展状况,介绍了光导开关的两种主要的工作模式,同时对用于制作光导开关的半导体材料进行了简要分析。在对光导开关材料分析的基础上,提出了一种新的异质结碳化硅光导开关器件结构。该结构可以把碳化硅材料的优良特性与光导开关的杰出优点有机结合,可以增大光导开关的有效面积,提高光导开关的耐高压性能,提高开关的重复频率。 其次,建立了光导开关的等效模型,即把光导开关等效为一个时变电阻和间隙电容并联的形式,通过
求解
载流子浓度的分布规律求得了时变电阻的表达式,同时参考经验公式也得到了间隙电容的数值。 针对所建立的等效模型,计算模拟了光导开关在不同条件下载流子浓度的变化规律、激发光的波长、激发光强度、开关电极间隙以及不同偏压对光导开关特性的影响,最后还对光导开关输出进行了频谱特性分析。 光导开关(Photoconductive Semiconductor Switches)即光控光导半导体开关 (OpTIcally Controlled Photoc.onducTIve Semiconductor Switches缩写为PCSS),简而言之,就是通过触发光控制器件电阻大小,从而实现开关的断开与闭合,而触发光由
超
短脉冲激光器提供,通常为皮秒激光器。光导开关(PCSS)因其具备开关速度快、传输功率大、同步精度高、触发抖动小、器件结构
简单
、使用寿命长、近乎完美的光电隔离和不受电磁干扰等优良特性,在大功率微波、THz技术等众多领域,特别是
超
宽
高分
辨率冲击雷达、高精度卫星定位和跟踪系统、导弹拦截系统、激光核聚变系统、电子对抗系统和反隐形技术等领域均表现出诱人的应用前景。
用
超
分辨率扛把子算法 ESRGAN,训练图像增强模型
内容一览:通过硬件或软件方法,提高原有图像的分辨率,让模糊图像秒变清晰,就是
超
分辨率。随着深度学习技术的发展,图像
超
分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用,也愈发广泛。 原创:HyperAI
超
神经 关键词:
超
分辨率 机器视觉 深度学习 将图像或影片从低分辨率转化为
高分
辨率,恢复或补足丢失的细节(即高频信息),往往需要用到
超
分辨率技术。 根据所用低分辨率图像的数量,
超
分辨率技术可分为单幅图像的
超
分辨率 (SISR) 和多幅图像的
超
分辨率 (MISR)。 网友用 AI 技术给视频上色、插帧.
软考高项论文50分秘籍——心法篇
讲师以52分和53分通过论文,2次
高分
通过,方法论经得起考验
高分
3号介绍及PIE使用
高分
3号介绍及PIE使用
论文解读|使用深度卷积网络的图像
超
分辨率
基于稀疏编码的方法中的稀疏编码
求解
器是迭代的,而我们的非线性算子是完全前馈的,更有效;提出的SRCNN方法通过学习低分辨率图像到
高分
辨率图像的端到端映射,减少了额外的预处理和后处理步骤。该方法通过深度卷积神经网络 (CNN)学习低分辨率图像到
高分
辨率图像的端到端映射,输入是低分辨率图像,输出是
高分
辨率图像。此外,所提出的方法具有
简单
和鲁棒性的特点,适用于其他低级视觉问题,如图像去模糊或同步
超
分辨率和去噪。2)建立了基于深度学习的
超
分辨率方法与传统的基于稀疏编码的方法之间的关系,为网络结构的设计提供了指导。
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