问一个简单的概念问题

ouyadi 2004-08-27 11:29:22

为什么在直接寻址的时候比如说
MOV AX，[3100H]
他的物理地址为6000H*10H+3100H=60000H+3100H=63100H
为什么要乘以10H啊？也就是说为什么要向左移四位。谢谢

...全文

160 4 打赏收藏转发到动态举报

写回复

4 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

绝影 2004-08-27

打赏
举报

回复

等于20位的物理地址

绝影 2004-08-27

打赏
举报

回复

基址寄存器的16位值左移4位变成20位，加上偏移地址，等到20位的物理地址。

programfanny 2004-08-27

打赏
举报

回复

在INTEL 8086 中，采用20位地址但寄存器都是16位的，为了达到寻址20位的目
的早期的INTEL专门设计了将段寄存器左移四位与偏移地址相加的寻址方法,从而将原
来的64K的寻址范围扩大到1M(原来的16倍)。后来的80286,386,Pentiun为了保持CPU的
兼容性，在实模式中就保留下了这一套变态的设计方案。
实际上在8086以后的CPU实模式下完全可避开这种寻址方式，方法如下：
进一次保护模式，将某段寄存器的段限改掉，再回到实模式下，使用这一段寄存器
即可存取大于64K的内存，从而避开这种寻址方式。

clumsy 2004-08-27

打赏
举报

回复

>> 基址寄存器的16位值左移4位变成20位....
应该是称作 '段寄存器' 吧?

作者：Ahmad Shadeed 译者：前端小智来源：dev 有梦想，有干货，微信搜索【大迁世界】关注这个在凌晨还在刷碗的刷碗智。本文 GitHub https://github.com/qq449245884/xiaozhi 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。首先，问大家一个问题，你对 JS 的熟练程度有多深？今天，我们来介绍一下 JS 中的33个概念，这些概念中，你可能知道，也有可能不知道，甚至连听都没听过。这些概念是作为前端都应该需要知道的，那我们开始吧。 .

大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]读者问了个关于卷积神经网络核心概念的问题，如下，【问】神经元、权重、激活函数、参数、图片尺寸，卷积层、卷积核，特征图，平均池化，全家平均池化，全连接层、隐藏层，输出层【完整问题】神经元、权重、激活函数、参数、图片尺寸，卷积层、卷积核，特征图平均池化，全家平均池化，全连接层、隐藏层，输出层，这一堆的概念，他们之间分别由什么关联和区别，啊啊啊我嘎了~很好的问题，搞清楚概念很重要。

持续更新中~ 1.一个矩阵有很多特征值和特征向量，任意一个特征值λ和对应的特征向量，都满足Aα=λα！而不是之前傻乎乎的把所有λ和α组合起来，因为那样做是在正交变换。不要混淆了！ 2.零向量不能说特征向量，看定义！α是非零列向量。此外，零向量对任何等式都成立，也没有意义了。 3.对角阵的特征向量是n重的，且特征向量是任意n阶非零列向量。 4.若存在矩阵C使得矩阵A合同于对角阵，则A必为对称矩阵。合同等式两边转置，对角阵转置等于本身即可证。 5.实对称矩阵，必相似对角阵，也合同于对角阵。 6.如果矩阵可以相似

本文探讨了常识性概念图谱的构建及其在智能问答系统中的应用。常识性概念图谱是将人类常识进行系统化和结构化表示的知识图谱，旨在提升机器对常识的理解与应用能力。文章首先介绍了常识性概念图谱的构建过程，包括知识获取、图谱建模与知识融合等步骤。随后，分析了其在智能问答系统中的实际应用效果，强调了常识性知识在提升问答准确性和智能化服务中的重要性。通过实例展示，本文强调常识性概念图谱在未来智能服务中的广泛前景和潜在影响。

在网上也看了很多有关概念建模的理解和表述，但是都很难理解，非常的空洞，所以我决定写这个博客。谈谈我对概念建模的理解，希望大家能够提一些意见，大家一起进步。概念概念数据模型(CDM)中包含概念以及定义，还包括了概念之间地相互关系，概念的维度在概念模型中概念是什么意思呢？既关键，又简单，用户经常被提及的概念。关键是如果没有这一个概念，业务会被极大地改变，甚至不存在。简...

21,498

社区成员

41,617

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章