32位微机原理与接口技术实验教程-高级篇

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"PITD+实验教程(高级篇).pdf 是一本专注于32位微机原理、接口技术和驱动程序开发的高级实验教程,由西安唐都科教仪器公司出版。内容涵盖Windows环境下32位汇编语言编程、Windows系统的I/O接口技术、NT驱动程序开发以及PCI总线接口技术与WDM设备驱动程序的编写。书中还提供了丰富的实验项目,旨在帮助读者深入理解和实践相关技术。" 在本教程中,读者将学习到以下关键知识点: 1. **32位汇编语言**:教程介绍了Win32汇编语言的基础知识,包括基本语法、指令集以及如何在Windows环境下进行程序设计。实验内容涉及分支、循环、字符串处理、子程序设计以及程序优化,旨在提高读者的汇编编程能力。 2. **Windows编程**:涵盖了Windows对话框和窗口的编程实验,使读者能够掌握创建和管理Windows应用程序的基本技巧。 3. **Windows系统的I/O接口技术**:详细讲解了Windows NT系统概述,以及如何入门NT驱动程序开发。同时,讨论了驱动程序与应用程序的通信机制,I/O设备控制驱动的开发,以及I/O控制应用的实现,这些都是理解操作系统内部工作原理的关键。 4. **PCI总线接口技术**:教程深入解析了PCI总线的结构、配置方法,并介绍了WDM(Windows Driver Model)驱动程序。读者将学习如何编写和应用PCI设备驱动,以及如何利用DriverWorks工具来创建这些驱动。 5. **PCI总线扩展卡应用实验**:提供了一系列实验,包括I/O、存储器、中断和综合应用,这些实验让理论知识得以实际操作,帮助读者熟悉PCI总线扩展卡在实际系统中的应用。 此外,教程还包括了搭建Win32汇编IDE编译环境的方法,以及驱动程序的加载过程,特别是NT驱动和WDM驱动的加载机制,这些对于理解驱动程序生命周期至关重要。书末还提供了实验程序清单,便于读者查阅和参考。 通过本教程的学习,读者不仅可以深化对32位微机原理的理解,还能掌握高级接口技术和驱动程序开发的核心技能,为从事相关领域的研究或开发工作打下坚实基础。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行