采用段页式存储管理的系统中,若地址用32位表示,其中10位表示短号,页的大小为4KB,则允许每段的最大页号是

时间: 2023-09-26 11:13:34 浏览: 190
由于页的大小为4KB,则每个页可以存储2^12=4096个字节的数据。因此,一个段最多可以分配2^32/2^12=2^20=1,048,576个页面。 由于地址用32位表示,其中10位表示短号,因此剩下的22位用来表示页内偏移地址。因为一个页可以存储2^12个字节的数据,所以22位可以表示2^22个字节,即4MB。因此,一个页的页号可以用22位二进制数来表示。 因此,每段的最大页号为2^20-1=1,048,575,即一个段最多可以分配1,048,576个页面,页号从0到1,048,575。
相关问题

给定任意一个手机号码,将它做如下处理就能得到该手机号码的短号: 将手机号码的最后 5 5 位保留,再前面加上一个 6 6 . 例如: 13811111111 的短号为 611111

好的,你的问题是如何将手机号码转换为短号。给定一个手机号码,我们可以将最后的 5 位数字提取出来,然后在前面加上 "66",就可以得到该手机号的短号。下面是一个 Python 实现的例子: ```python def get_short_number(phone_number): # 提取手机号码的最后 5 位数字 last_five_digits = phone_number[-5:] # 将 "66" 和最后 5 位数字拼接起来 short_number = "66" + last_five_digits return short_number ``` 例如,对于手机号码 13811111111,调用 `get_short_number("13811111111")` 函数,会得到短号 "6611111"。

手机短号c语言

手机短号通常是指3-6位数字的短信接入号码,是由运营商分配的。在C语言中,可以使用字符串类型来存储和操作短号。例如: ``` #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char short_number[7] = "12345"; // 假设短号为 12345 printf("短号是:%s\n", short_number); printf("短号长度是:%ld\n", strlen(short_number)); return 0; } ``` 这个程序定义了一个字符串变量 `short_number`,并将其初始化为 `"12345"`。使用 `strlen` 函数可以获取字符串的长度,输出结果为 `5`。

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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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