以下ARV指令有一句是错误的，请指出;其错误原因，并解释每行语句的含义。 1) Add RO.R1.52 2) MOV RO,R2.LSIL #3 3) BL SUBRI 4) MOV PCIR 5) TST R3,#0x02 6) MRS RO, SPSR 7) STMFD SP!.(RO-R3,LR)

第一条指令应该为 "ADD R0, R1, R2"，52 是错误的数字。因此，第一条指令是错误的。下面对每行指令进行解释：

1. ADD R0, R1, R2：将R1和R2的值相加，结果保存在R0中。

2. MOV R0, R2, LSL #3：将R2左移3位，并将结果保存在R0中。

3. BL SUBRI：跳转到标签为SUBRI的函数，并将返回地址保存在LR中。

4. MOV PC, LR：将返回地址（保存在LR中）复制到PC中，从而跳转回函数调用的位置。

5. TST R3, #0x02：将R3和0x02进行按位与操作，并将结果进行测试（测试结果不会保存）。

6. MRS R0, SPSR：将当前程序状态寄存器的值（SPSR）保存在R0中。

7. STMFD SP!, {R0-R3, LR}：将R0~R3和LR的值保存在栈中，并将栈指针（SP）减少4*5=20个字节。

相关问题

以下ARV指令有一句是错误的，请指出;其错误原因，并解释每行语句的含义。 1) Add RO,R1,52 2) MOV RO,R2.LSIL #3 3) BL SUBRI 4) MOV PCLR 5) TST R3,#0x02 6) MRS RO, SPSR 7) STMFD SP!.(RO-R3,LR)

第四条指令应该为 "MOV PC, LR"，字母 L 和 R 的位置写反了。因此，第四条指令是错误的。下面对每行指令进行解释：

1. ADD R0, R1, #52：将R1和52相加，结果保存在R0中。

2. MOV R0, R2, LSL #3：将R2左移3位，并将结果保存在R0中。

3. BL SUBRI：跳转到标签为SUBRI的函数，并将返回地址保存在LR中。

4. MOV PC, LR：将返回地址（保存在LR中）复制到PC中，从而跳转回函数调用的位置。

5. TST R3, #0x02：将R3和0x02进行按位与操作，并将结果进行测试（测试结果不会保存）。

6. MRS R0, SPSR：将当前程序状态寄存器的值（SPSR）保存在R0中。

7. STMFD SP!, {R0-R3, LR}：将R0~R3和LR的值保存在栈中，并将栈指针（SP）减少4*5=20个字节。

平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码实现

以下是 MAPE、ARV、RRMSE 的 Python 代码实现：

import numpy as np

def mape(y_true, y_pred):
    """
    计算平均绝对百分比误差（MAPE）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

def arv(y_true, y_pred):
    """
    计算平均相对变动值（ARV）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred) / np.abs(y_true))

def rrmse(y_true, y_pred):
    """
    计算相对均方根误差（RRMSE）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)))

其中，`y_true` 是实际值，`y_pred` 是预测值。可以将真实值和预测值传入这些函数中，以计算出对应的误差指标。