已知SS=0FFA0H,SP=00B0H,先执行两条把1234H和5678H分别进栈的PUSH指令,再执行POP BX指令,试画出堆栈区和SP内容变化的过程示意图(标出存储单元的地址)。

时间: 2024-02-17 15:00:54 浏览: 62
首先,堆栈指针 SP 的值为 0x00B0,堆栈段 SS 的值为 0xFFA0。现在执行两条 PUSH 指令,分别将 0x1234 和 0x5678 压入堆栈。 堆栈的变化示意图如下: ``` +----------+ | ... | +----------+ | 5678 | +----------+ <- SP = 0x00B2 | 1234 | +----------+ <- SP = 0x00B0 ``` 现在,执行 POP BX 指令将栈顶元素弹出到 BX 寄存器中。执行 POP BX 指令后,堆栈的变化示意图如下: ``` +----------+ | ... | +----------+ | 5678 | +----------+ <- SP = 0x00B2 ``` 此时,BX 的值为 0x1234。
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<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_gravity="center_vertical"> <ImageView android:id="@+id/item_img" android:layout_width="60dp" android:layout_height="60dp" android:layout_marginLeft="20dp"/> <LinearLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginLeft="20dp" android:orientation="vertical"> <TextView android:id="@+id/item_title" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:textColor="#FF000B0B" android:textSize="24dp" /> <LinearLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="horizontal"> <TextView android:id="@+id/item_content" android:layout_width="0dp" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="1" android:textColor="#FFA0A1A1" android:textSize="15dp" /> <TextView android:id="@+id/subscript" android:layout_width="40dp" android:layout_height="wrap_content" android:textColor="#FFA0A1A1" android:textSize="8dp" /> </LinearLayout> </LinearLayout> </LinearLayout>根据上方代码,将id为item_content和id为subscript的TextView放在同一行,要求subscript放在右侧,两个TextView占满程序页面的width。给出代码

可以将两个TextView放在一个水平方向的LinearLayout中,让item_content的layout_weight为1,subscript的layout_width为40dp,代码如下: ``` <LinearLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="horizontal"> <TextView android:id="@+id/item_content" android:layout_width="0dp" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="1" android:textColor="#FFA0A1A1" android:textSize="15dp" /> <TextView android:id="@+id/subscript" android:layout_width="40dp" android:layout_height="wrap_content" android:textColor="#FFA0A1A1" android:textSize="8dp" /> </LinearLayout> ```

cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])

这段代码定义了两个颜色映射(colormap):`cm_light` 和 `cm_dark`。`cm_light` 是一个由三种颜色组成的映射,分别是浅绿色(#A0FFA0)、浅红色(#FFA0A0)和浅蓝色(#A0A0FF)。`cm_dark` 是一个由三种颜色组成的映射,分别是绿色(g)、红色(r)和蓝色(b)。这些颜色映射可以用于在 matplotlib 中设置图表中的颜色。
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分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

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