ICode9

一、引言 可以看一下王爽老师的《汇编语言》，书上讲得更详细（关注微信号"Java搬砖工小西贝"，回复"汇编"，就免费得到PDF高清版本），我只是总结一下学习，如果有错误可以指出来。 写这篇文章的目的，主要是为了后面的操作系统（

目录 1.CPU2.程序内存需要分段(以8086CPU为例)3.CPU的不同型号4.十六位寄存器（以8086为例，即x86架构）4.1通用寄存器：4.1.1数据寄存器：4.1.2指针寄存器： 4.1.3变址寄存器4.2段寄存器：4.3控制寄存器 5. 三十二位寄存器(80386 ) 1.CPU 编译器是一个程序，它可以将我们所写的程序翻

assume cs:code code segment dw 1,2,3,4,5,6,7,8 ;我们自己定义的数据，而不是指令，d:define w:word start: mov ax,0 ;指令开始执行的地方 mov cx,8 mov bx,0 s: add ax,cs:[bx] add bx,2 loop s mov ax,4C00H

1.bx 用[0]表示一个内存单元时，0表示单元的偏移地址，段地址默认在ds中，单元的长度(类型)可以由具体指令中的其他操作对象(比如寄存器)中指出 [bx]同样也表示一个内存单元，它的偏移地址在bx中 inc bx的含义是bx中的内容加1，执行后bx = 2 2.loop 正如它的意思循环 loop指令的格式是: loop

基于matplotlib.animation的动态绘图方法 matplotlib是python中最基本，也是最常用的画图工具。利用matplotlib不仅可以绘制各种各样的图片，还可以制作一些小动画，下面就来介绍一下matplotlib如何制作动画。 动画的制作是基于matplotlib的animation，对于一条线的绘制，网上的教程很多，这里

NOIP小凯的疑惑 题目描述： 小凯手中有两种面值的金币，两种面值均为正整数且彼此互素。每种金币小凯都有无数个。在不找零的情况下，仅凭这两种金币，有些物品他是无法准确支付的。现在小凯想知道在无法准确支付的物品中，最贵的价值是多少金币？注意：输入数据保证存在小凯无法准确支付的商品

注：若无说明，数值范围均为\mathbf{Z}Z的子集 \large\texttt{欧几里得算法}欧几里得算法若a<b,\gcd(b,a\bmod b)=\gcd(b,a)=\gcd(a,b)a<b,gcd(b,amodb)=gcd(b,a)=gcd(a,b) 若a\geqslant b,a=q\times b+r,0\leqslant r<ba⩾b,a=q×b+r,0⩽r<b r=a\bmod br=amodb 对于a,ba,b的任意公约

文章目录 六、列空间和零空间七、矩阵的秩及求解 A x = 0 Ax=0

最后一步，检测到两个碰撞。可视化这些配置以进一步研究。 使用exampleHelperHighlightCollisionBodies函数来基于索引突出显示主体。 可以看到一个碰撞发生在球体和桌子上。 collidingIdx1 = find(inCollision,1); collidingIdx2 = find(inCollision,1,"last"); % Identify the

Minima \[f(x,y)=(x^2+y-11)^2+(x+y^2-7)^2 \] \[f(3.0, 2.0)=0.0\\ f(-2.8505118, 3.131312)=0.0\\ f(-3.779310, -3.283186)=0.0\\ f(3.584428, -1.84126)=0.0\\ \]%matplotlib inline import numpy as np, torch, torch.nn.functional as F from matplotlib im

计算机是进行数据处理，运算的机器，所以存在两个问题： 处理的数据的位置 处理的数据的长度 这两个问题，必须在机器指令中给出说明（有时候是明确的，有时候是隐式的），否者计算器就无法工作。 定义的描述性符号： reg（寄存器）：ax，bx，cx，dx，ah，al···sp，bp，si，di sreg（段寄存器）：ds，ss，cs，es bx，si，di和bp 总结

​​​​​​​ 在工作中常使用python绘制各类图形，之前通过CSDN学习到了很多，现在在这里对各类绘图工具及用法做一个总结，我将附上代码以及图片效果，以方便大家使用python进行图片绘制。需要注意一下，代码中的数据部分要用上自己处理的结果。 第一步我们导入包matplotlib，才有了后面

教程链接 https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib 第二回：艺术画笔见乾坤 思考题 primitives 和 container的区别和联系是什么？ primaitives是绘图元素； container是容器，存放绘图元素，自身也有一些属性；四个容器的联系和区别是么？他们分别控制一张图表的哪些要素？

 (1) 将下面的程序编译、连接、用Debug加载、跟踪、然后回答问题 assume cs:code,ds:data,ss:stack data segment dw 0123,0456h,0789h,0abch,0defh,0fedh,0cbah,0987h data ends stack segment dw 0,0,0,0,0,0,0,0 stack ends code segment start: mov ax,stack

【几点收获】 1.了解了lines、patches（Rectangle、Polygon、Wedge）、collections、Images这些基本元素的画图方法。 2.对Figure、Axes、Axis、Tick等容器有了一个初步的认识。 3.在构建可视化图表时，也可以通过hist、bar等相应图形的封装，进行直接画图。 【思考题】primitives 和 c

汇编语言_王爽 实验4 [bx]和loop的使用 4.14.3 4.1 编程，向内存0:200~0:23F依次传送数据0～63(3FH)。 代码： assume cs:code code segment mov ax,0020h mov ds,ax mov bx,0 mov cx,40h s: mov ds:[bx],bx inc bx lo

2020年和2021年这2年，是我很难忘的2年，今年接触了太多新的事物，什么都是第一次，嘿嘿嘿，去年学的新东西，就是纯技术，今年学的新东西，学了很多认知型的东西，此外，也是自己的专业大方向转变的一个过程，还是老规矩，先感谢一下2021年帮助我的人吧，ax的老师傅们，今年3月份走的时候，我还记得谢总看我的眼

1.留出法 2.python代码演示 点击查看代码 from sklearn import datasets # 自带数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集划分 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl

        上一次完成了安装程序以及页面展示的代码编写，这次开始进行功能开发，本次开发前两个功能，分别是重新启动计算机以及引导现有的操作系统。         这次是在上次的代码基础上进行功能开发，不过，代码上有所调整，添加了引导程序，为什么会这么做？下面会进行说明。

2020全国卷I第21题(2) 当\(x\geqslant 0\)时，\(\text{e}^x+ax^2-x\geqslant \frac{1}{2}x^3+1\)，求\(a\)的取值范围。 我们的问题是该题改为：当\(x\in\textbf{R}\)时，\(\text{e}^x+ax^2-x\geqslant \frac{1}{2}x^3+1\)，求\(a\)的取值范围。 结果依旧，为什么高考中要加“当\(x\geqslant

本文内容来自于学习麻省理工学院公开课：单变量微积分-相关变率-网易公开课 一、最值问题举例 1、将一根长度为1的线，切成2段， 每一段圈成一个正方形，求所能得到的最大面积 , 计算两端： , 驻点 所以满足条件时应该x越大函数取值越大， 当x->1时， 函数最大 , 驻点 所以满足条件时应

简 介： 利用3D曲面显示可以更好的将三维函数性能可视化展示。利用view_init()设置不同的视角，动态显示曲面的不同方面。 关键词： meshgrid，mgrid，view_init

文字和文字位置 通过plt.text()或ax.text()命令可在图形上添加文字。 Signature: ax.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=<deprecated parameter>, **kwargs) Docstring: Add text to the axes. Add the text *s* to the axes at location *x*, *y* in data coordinates. P

regplot() 绘制两个变量的线性拟合图。 sns.regplot( x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=F

统计分布图 barplot() sns.barplot( x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=<function mean at 0x000001DA64AD3DC8>, ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None,