汇编语言 将datasg段中:第一个字符串“PyThoN”中的小写字母变成大写,第二个字符串“AnDroId”中的大写字母变成小写。

时间: 2024-04-22 11:23:11 浏览: 14
以下是将datasg段中第一个字符串“PyThoN”中的小写字母变成大写的汇编代码: ``` assume cs:codesg, ds:datasg datasg segment db 'PyThoN$' datasg ends codesg segment start: mov ax, datasg mov ds, ax mov si, 0 loop1: mov al, [si] cmp al, '$' je end1 cmp al, 'a' ; 判断是否是小写字母 jb not_lower cmp al, 'z' ja not_lower sub al, 32 ; 转换成大写字母 mov [si], al not_lower: inc si jmp loop1 end1: mov ah, 4ch int 21h codesg ends ``` 以下是将datasg段中第二个字符串“AnDroId”中的大写字母变成小写的汇编代码: ``` assume cs:codesg, ds:datasg datasg segment db 'AnDroId$' datasg ends codesg segment start: mov ax, datasg mov ds, ax mov si, 0 loop1: mov al, [si] cmp al, '$' je end1 cmp al, 'A' ; 判断是否是大写字母 jb not_upper cmp al, 'Z' ja not_upper add al, 32 ; 转换成小写字母 mov [si], al not_upper: inc si jmp loop1 end1: mov ah, 4ch int 21h codesg ends ``` 注意:这里使用了汇编中的ASCII码表,其中A~Z对应的ASCII码值为65~90,a~z对应的ASCII码值为97~122,大写字母和小写字母的ASCII码值相差32。

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datasg segment msg1 db 'Please enter a string: $' msg2 db 'Please enter a character: $' msg3 db 'The character count is: $' str db 100 DUP('$') char db ? count dw ? datasg ends stacksg segment stack dw 1000 dup(0) stacksg ends codesg segment assume cs:codesg, ds:datasg, ss:stacksg start: mov ax, datasg mov ds, ax ; 输出提示信息:Please enter a string mov dx, offset msg1 mov ah, 09h int 21h ; 读取用户输入的字符串 lea dx, str mov ah, 0Ah int 21h ; 输出提示信息:Please enter a character mov dx, offset msg2 mov ah, 09h int 21h ; 读取用户输入的字符 mov ah, 01h int 21h mov [char], al ; 计算字符出现次数 mov cx, 0 mov si, offset str mov al, [char] cld loop1: lodsb ; 读取 si 指向的字符到 al,并将 si 自增 cmp al, 0 ; 如果 al 是字符串结尾的 0,则跳出循环 je done cmp al, [char] ; 比较 al 和要计数的字符 jne loop1 inc cx ; 如果相等,则将计数器 cx 自增 jmp loop1 done: mov [count], cx ; 输出结果:The character count is mov dx, offset msg3 mov ah, 09h int 21h ; 输出字符出现次数 lea ax, [count] call print_word ; 输出换行符 mov dl, 0Dh mov ah, 02h int 21h ; 退出程序 mov ah, 4ch int 21h print_word: push ax push dx push bx mov bx, sp mov cx, 10 next_digit: xor dx, dx div cx push dx cmp ax, 0 jne next_digit print_digit: pop dx add dl, '0' mov ah, 02h int 21h cmp sp, bx jne print_digit pop bx pop dx pop ax ret codesg ends end start这个程序在DOS环境中运行时,输出一直是177,请问问题出在哪里

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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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