二进制与ASCII转换工具开发解析

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0 下载量 131 浏览量 更新于2024-12-13 收藏 13KB RAR 举报
资源摘要信息:"该文件集包含了与二进制到ASCII码转换有关的资源。'ASD.rar_ASD'文件标题暗示了这可能是一个与自动化软件开发(ASD)相关的压缩存档。'描述'表明文件内容涉及二进制到ASCII的转换,这通常是指将二进制数据转换为可读的ASCII字符。'标签'中的'asd'可能是一个项目标识或者是一个自定义的标签。压缩包子文件的文件名称列表中的项目显示了不同类型的文件,其中包含用于不同程序和平台的文件,如汇编语言源代码(.asm)、项目备份文件(.bak)、二进制文件(.hex)、日志文件(.lnp)、列表文件(.LST)、8051微控制器的汇编语言文件(.M51)以及对象文件(.OBJ)。这些文件可能是在编写一个程序,该程序能够将二进制数据转换为ASCII码,并且该程序支持多种开发环境和编译器。" 接下来,对文件名称列表中的每个文件进行详细的知识点解析: 1. Conversion_bin_ascii.asm 这个文件名表明它是一个汇编语言源代码文件,用于实现二进制到ASCII的转换算法。汇编语言是一种低级编程语言,与计算机的机器语言紧密相关,但用可读的文本符号来表示机器指令。因此,该文件可能包含了用于特定处理器架构(如x86、ARM、MIPS等)的指令集,以实现二进制数据的逐位或逐字节转换。 2. Conversion_bin_ascii_uvproj.bak 这似乎是一个项目备份文件,具有.uvproj扩展名,指向一种特定的集成开发环境(IDE),即用于基于微控制器的系统开发的Keil uVision。.bak扩展名表明这是一个备份副本,可能用于在项目发生错误或需要回滚更改时恢复。该文件可能包含了源代码文件、项目设置、配置选项以及其他必要信息,以便在Keil uVision IDE中重建项目。 3. Conversion_bin_ascii 这个文件名比较简洁,没有扩展名,因此无法准确判断它代表什么类型的内容。它可能是上文提到的 Conversion_bin_ascii.asm 文件的一个版本,或者是一个编译后生成的可执行文件,又或者是另一个项目文件,如头文件(.h)或数据文件等。 4. Conversion_bin_ascii.hex 这个文件是一个十六进制文件,通常包含微控制器编程所需的二进制代码。十六进制文件是二进制数据的一种表示方式,易于阅读且便于通过编程器加载到微控制器或存储器中。这个文件可能包含了由源代码文件(Conversion_bin_ascii.asm)编译而来的机器码。 5. Conversion_bin_ascii.lnp .lnp 扩展名通常与日志文件相关,可能记录了编译、链接或其他开发过程中的事件和消息。它可能包含了与Conversion_bin_ascii项目相关的详细操作信息,对于调试和理解程序运行期间的行为非常重要。 6. Conversion_bin_ascii.LST .LST 扩展名表示一个列表文件,通常由汇编器或编译器生成。它包含了源代码的详尽列表,包括每条指令对应的机器码、符号表、错误和警告消息等信息。它对于开发者理解程序结构和调试非常有帮助。 7. Conversion_bin_ascii.M51 这个文件似乎是一个专用于8051微控制器系列的汇编语言源文件,.M51扩展名用于表明这是一个8051汇编程序。8051是一款广泛使用的经典微控制器,特别是在嵌入式系统和工业控制领域。 8. Conversion_bin_ascii.OBJ .OBJ扩展名通常表示一个对象文件,它是编译器从源代码文件生成的中间产物。对象文件包含编译后的代码和数据,但尚未经过链接器处理形成最终的可执行程序。 9. Conversion_bin_ascii.plg .plg扩展名可能与插件(plugin)或项目日志(project log)相关。它可能是一个专门用于记录项目信息的文件,例如编译器插件生成的日志、IDE插件日志或其他与项目构建和分析相关的输出。 10. Conversion_bin_ascii.uvopt .uvopt 扩展名指向一个配置文件,用于在Keil uVision开发环境中保存项目设置。该文件可能包含了项目的编译选项、调试配置、内存布局以及其他项目特定的参数。 总体来说,该文件集描述了一个二进制到ASCII码转换程序的开发过程,并提供了在不同开发阶段生成的文件。这些文件涉及汇编语言编程、项目管理、代码编译和微控制器编程等方面的知识。开发者需要具备相应的编程技能和对开发环境的熟悉程度,以确保程序的正确开发和部署。

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集,18列数据 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\asd.csv', delimiter=",",skiprows=1) # 划分数据, 使用17列数据来预测最后一列 X = dataset[:,0:17] y = dataset[:,17] # 归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=17, activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型, 选择MSE作为损失函数 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型, 迭代1000次 model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=32) score= model.evaluate(X_train, y_train) print('Test loss:', score) # 评估神经网络模型 score= model.evaluate(X_test,y_test) print('Test loss:', score) # 预测结果 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\testdata.csv', delimiter=",",skiprows=1) X = dataset[:,0:17] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # pred_Y = model.predict(X) print("Predicted value:", pred_Y) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # y_true是真实值,y_pred是预测值 # 计算均方误差 y_true = dataset[:,-1] mse = mean_squared_error(y_true, pred_Y) # 计算决定系数 r2 = r2_score(y_true, pred_Y) # 输出均方误差和决定系数 print("均方误差: %.2f" % mse) print("决定系数: %.2f" % r2) import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(y_true, pred_Y) # 添加x轴标签 plt.xlabel('真实值') # 添加y轴标签 plt.ylabel('预测值') # 添加图标题 plt.title('真实值与预测值的散点图') # 显示图像 plt.show()请你优化一下这段代码,尤其是归一化和反归一化过程

2023-06-07 上传