有i程序代码如下:NUMBBER EQU 81H DATA DB

时间: 2023-07-15 17:11:02 浏览: 48
抱歉,这段程序代码有误。应该是: ```assembly NUMBER EQU 81H DATA DB ? ``` 其中,`NUMBER` 定义了一个常量,值为 `81H`,表示十进制数 129。`DATA` 定义了一个字节的内存空间,用来存储数据。`?` 表示未初始化,即初始值未知。如果需要赋初值,可以将 `?` 改为具体的数值。 请注意,在汇编语言中,通常使用 `EQU` 指令来定义常量。它不会分配内存,只是简单地将指定的符号替换为指定的值。因此,`NUMBER` 只是一个符号,不占用内存空间。而 `DATA` 则是一个标签,它指向内存中的一个字节。
相关问题

有程序代码如下:NUMBBER EQU 81H DATA DB 49H ... XOR DATA,NUMBER 上述语句执行后,DATA中的内容是什么

在这段代码中,`NUMBER`被赋值为`81H`,`DATA`被赋值为`49H`。`XOR`指令将`DATA`和`NUMBER`进行异或运算,并将结果存回到`DATA`中。 在二进制表示中,`49H`为`01001001`,`81H`为`10000001`。这两个数进行异或运算后,得到的结果为`11001000`,即`C8H`。因此,执行完这段代码后,`DATA`中的内容应该是`C8H`。

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1412基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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