掌握PC汇编语言:第3版实用教程

需积分: 0 1 下载量 191 浏览量 更新于2024-07-18 收藏 62.01MB PDF 举报
"《PC汇编语言:第三版》是一本面向个人计算机的实用指南,由John Socha和Peter Norton合著,专为想要深入理解80x86微处理器及其应用的读者设计。这本书主要聚焦于汇编语言,一种低级编程语言,它在DOS时代尤其重要,因为它允许程序员直接与硬件交互,提升程序性能。 本书的第三版强调了在那个时代的实际编程技巧,如构建真实世界的程序,例如一个通用全屏磁盘编辑器,这展示了汇编语言在开发复杂工具时的实用性。作者还指导读者如何将紧凑的汇编代码整合到C和C++程序中,扩展了这些高级语言的功能,并探讨了在保护模式下以及在Windows环境下使用汇编编程的方法。 书中深入讲解了高级技术,如逐步细化(step refinement)和模块化设计,这些都是提高代码质量和可维护性的关键。此外,书中的所有代码示例不仅包括书中理论部分的内容,还提供了超过30个额外的、有价值的汇编程序片段,可以显著节省时间和精力,特别是在与C和C++程序集成时。 《PC汇编语言:第三版》的版权信息显示,此书由Brady Publishing出版,隶属于Prentice Hall Computer Publishing的一部分,于1992年首次发行。它拥有完整的复制权,允许任何形式的部分或全部复制。该书的印刷代码有助于跟踪书籍的印刷版本,以便读者获取最新信息。 《PC汇编语言:第三版》是一本不可或缺的资源,对于那些希望掌握底层编程、提高程序性能并理解计算机硬件工作的程序员来说,无论是学习还是实践,都是一个宝贵的学习材料。"
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。