编写外部中断0的中断服务程序时,按如下编写: void extre0() interrupt n 其中

编写外部中断0的中断服务程序时，可以按照如下部分编写：

void extre0() interrupt n {
// 中断服务程序代码
}

其中，void表示中断服务程序的返回值为空（void），extre0表示中断服务程序的名称，interrupt关键字表示该函数是中断服务程序，n表示中断的号码。

外部中断0通常用于处理来自外部设备的中断请求，例如通过外部引脚发送的信号。编写中断服务程序时，应将处理的代码放在中断服务程序内部。当外部中断0触发时，处理器会自动跳转到中断服务程序的入口处执行相关代码。

在中断服务程序中，可以根据具体需求处理中断请求，例如读取数据、更新状态、执行特定操作等等。由于中断服务程序运行期间，其他代码的执行会被中断，因此中断服务程序通常要尽可能快地完成任务，以确保系统的实时性和响应性能。

编写外部中断0的中断服务程序时，还需注意确保中断的使能和配置，以及合适的中断优先级设置，以便正确地响应中断请求。

总之，编写外部中断0的中断服务程序时，需要按照规定的格式编写函数声明部分，并在函数体中编写具体的中断处理代码，以处理外部中断0的中断请求。

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使用extre tree和random forest做特征选择代码

以下是使用Extra Trees和Random Forest进行特征选择的Python示例代码。假设我们有一个包含特征和目标变量的数据集，并且我们要选择最重要的特征。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier, RandomForestClassifier

# 读取数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')
X = data.drop(columns=['target'])
y = data['target']

# 创建Extra Trees分类器并拟合数据
et_clf = ExtraTreesClassifier()
et_clf.fit(X, y)

# 创建Random Forest分类器并拟合数据
rf_clf = RandomForestClassifier()
rf_clf.fit(X, y)

# 输出每个特征的重要性得分
print('Extra Trees feature importance scores:')
print(et_clf.feature_importances_)
print('Random Forest feature importance scores:')
print(rf_clf.feature_importances_)

# 选择最重要的特征
et_indices = np.argsort(et_clf.feature_importances_)[::-1]
rf_indices = np.argsort(rf_clf.feature_importances_)[::-1]

num_features = 10  # 选择前10个特征
et_selected_indices = et_indices[:num_features]
rf_selected_indices = rf_indices[:num_features]

et_selected_features = X.columns[et_selected_indices]
rf_selected_features = X.columns[rf_selected_indices]

print('Selected features using Extra Trees:', et_selected_features)
print('Selected features using Random Forest:', rf_selected_features)

上述代码将数据集加载到Pandas DataFrame中，然后使用`ExtraTreesClassifier`和`RandomForestClassifier`拟合数据，并输出每个特征的重要性得分。然后，我们选择最重要的前10个特征，并输出它们的名称。