汇编经典程序——将一个字节数据以十六进制形式显示
法一:
由于0-9的ASCII码=实际值+30h,A-Z的ASCII码=实际值+37h,故直接加对应的数即可
;该程序将一个字节数据以十六进制形式显示(直接加对应数值).model small
.stack
.data
hex db 4bh.code
.startup;显示高位mov al,hexmov cl,4shr al,clmov dl,al call disp;显示低位mov dl,hexand dl,0fh ;将高位置0call disp.exit 0;显示字符的子程序
disp PROCcmp dl,9jbe next ;如果小于等于9,就直接加30h,如果是字母,就需要另外加7
zimu:add dl,7h
next:add dl,30h;显示mov ah,02hint 21hret
disp ENDP end
法二:
用查表的方式来实现
;该程序将一个字节数据以十六进制形式显示(以查表方法).model small
.stack
.data
hex db 4bh
ascii db 30h,31h,32h,33h,34h,35h,36h,37h,38h,39hdb 41h,42h,43h,44h,45h,46h.code
.startupmov bx,offset ascii ;取得表的偏移地址,为换码做准备;显示高位mov al,hexmov cl,4sar al,clxlat ;al<--ds:[bx+al]mov dl,almov ah,02hint 21h;显示低位mov al,hexand al,0fh ;高位为0xlat mov dl,almov ah,02hint 21h.exit 0
end
参考资料:钱晓解《汇编语言程序设计》第4章例4.1
相关文章:
汇编经典程序——将一个字节数据以十六进制形式显示
法一: 由于0-9的ASCII码实际值30h,A-Z的ASCII码实际值37h,故直接加对应的数即可 ;该程序将一个字节数据以十六进制形式显示(直接加对应数值).model small .stack .data hex db 4bh.code .startup;显示高位mov al,hex…...
Remix 开发小技巧(五)
文章目录 类型安全的 Fetcher 钩子一切从资源路由开始RPC 只是使用内置的 URL 获取使用 Zod 验证您的 RPC下一步是自定义提取器钩子 黑暗模式主题切换“最佳用户体验”是什么意思?第一个要求第二个要求第三个要求第四个要求 类型安全的 Fetcher 钩子 RPC 是一种远程…...
hive抽取mysql里的表,如果mysql表没有时间字段如何做增量抽取数据
如果MySQL表中没有时间字段,你可以通过其他方式实现增量抽取数据,以下是一些常见的方式: 使用自增主键:如果MySQL表中有自增主键,你可以记录上一次抽取数据时最大的主键值(即上一次抽取数据的结束位置&…...
20和遍历以及迭代器有关的一些东西
知识点有点散,只能这样记录了 1、这边是和遍历有关的: class Person:def __init__(self):self.result 1def __getitem__(self, item):self.result 1if self.result > 6:raise StopIteration(停止遍历)return self.resultpassp Person() for i in…...
前端工程化(editorconfig+ESLint+Prettier+StyleLint+Husky、Commitlint)
前言 致谢:有来技术大大 通过学习有来技术大大的文章和结合自己的实践,写一篇笔记记录一下 所使用的工具: ide项目风格(editorconfig)代码检查(ESLint)代码风格(Prettier)样式风格(StyleLint)git提交规范(Husky、Commitlint) 一、ide项目…...
UI自动化测试:Selenium+PO模式+Pytest+Allure整合
本人目前工作中未涉及到WebUI自动化测试,但为了提升自己的技术,多学习一点还是没有坏处的,废话不多说了,目前主流的webUI测试框架应该还是selenium,考虑到可维护性、拓展性、复用性等,我们采用PO模式去写我…...
【排序算法】详解冒泡排序及其多种优化稳定性分析
文章目录 算法原理细节分析优化1优化2算法复杂度分析稳定性分析总结 算法原理 冒泡排序(Bubble Sort) 就是从序列中的第一个元素开始,依次对相邻的两个元素进行比较,如果前一个元素大于后一个元素则交换它们的位置。如果前一个元素小于或等于后一个元素…...
使用 Go 和 Wails 构建跨平台桌面应用程序
由于多种原因,Electron 曾经(并且仍然)大受欢迎。首先,其跨平台功能使开发人员能够从单个代码库支持 Linux、Windows 和 macOS。最重要的是,它对于熟悉 Javascript 的开发人员来说有一个精简的学习曲线。 尽管它有其缺…...
花2个月时间学习,面华为测开岗要30k,面试官竟说:你不是在搞笑。。。
背景介绍 计算机专业,代码能力一般,之前有过两段实习以及一个学校项目经历。第一份实习是大二暑期在深圳的一家互联网公司做前端开发,第二份实习由于大三暑假回国的时间比较短(小于两个月),于是找的实习是…...
【Python学习笔记】字符串
1. 字符串定义 可以用双引号 、 单三引号、双三引号,下面的定义都是正确的 "你好" 你好 """你好"""其中三引号可以 直接写内容有多行 的字符串。如下 letter 刘总:您好!您发的货我们已经收到&am…...
【AUTOSAR中断管理】TC3XX中断系统介绍
摘要 这段文本主要介绍了AURIX TC3XX的中断系统(Interrupt Router,简称IR)以及中断注册的过程以及举例说明中断机制。 AURIX TC3XX 中断系统(Interrupt Router)介绍 流程图描述中断路由器(IR)处理服务请求并与服务提供者交互。 中断系统的作用是将service request进行…...
Unity实现摄像机向屏幕中间发射射线射击物体
1.创建一个准星放在屏幕中间 外部找个PNG透明图,拖到Unity文件夹,右上角改成精灵sprite2d 2.添加到UI画布 3.写脚本 首先,我们需要引入一些 "工具",就像我们在玩游戏时要先下载游戏客户端一样。这里的 "工具&quo…...
测试时数据增广(TTA)与mmdetection3d中的实现
1. 测试时数据增广 测试时数据增广(TTA)在测试时使用数据增广技术获取同一数据的多个“变体”,使用同一网络在这些“变体”以及原始数据上进行推断,最后整合所有结果作为该原始数据最终的预测结果。 TTA类似于集成学习,…...
深入探索BP神经网络【简单原理、实际应用和Python示例】
人工神经网络(Artificial Neural Networks)是一种受到生物神经网络启发的机器学习模型,它的应用范围广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。其中,BP神经网络(Backpropagation Neural Network&a…...
【LVGL】SquareLine Studio入门基础操作
1.SquareLine Studio基础 在这篇文章中将介绍SquareLine Studio的基础操作、解释如何加载一个项目、布局结构。 启动软件后,可以加载之前的项目、创建项目、加载一个示例。 这里以打开示例audio_mixer为例,可以双击该项目打开或者选中该项目点击右下角的【创建】按…...
【单片机】19-TFT彩屏
一、背景知识--显示器 1.什么是TFT (1)LCD显示器的构成:液晶面板驱动器【电压驱动】控制器【逻辑控制】 (2)液晶面板大致分为:TN,TFT,IPS等 (3)驱动器是跟随…...
高质量!推荐一些免费自学网站
大家好,我是 jonssonyan 说到自学网站,大家第一印象肯定是”菜鸟教程“、”w3school“、B 站大学。这些教程当然非常的好,而且适合入门学习,但是存在一些缺点,第一,知识点比较分散,没有一个整体…...
Linux之open/close/read/write/lseek记录
一、文件权限 这里不做过多描述,只是简单的记录,因为下面的命令会涉及到。linux下一切皆是文件包括文本、硬件设备、管道、数据库、socket等。通过ls -l 命令可以查看到以下信息 drwxrwxrwx 1 root root 0 Oct 10 17:06 open -rwxrwxrwx 1 root roo…...
3D调研-摄像头
参考资料: 来源1:https://leap2.ultraleap.com/leap-motion-controller-2 来源2: Gemini 2 _双目结构光相机_机器人感知-奥比中光官网 来源3: 国内外深度相机大盘点,仅用于学习科普!--机器视觉网 来源4&…...
光耦合器继电器与传统继电器:哪种最适合您的项目?
在电子和电气工程领域,继电器的选择可以显着影响项目的性能和安全性。两种常见类型的继电器是光耦合器继电器和传统机电继电器。每个都有其优点和缺点,因此选择过程对于项目的成功结果至关重要。 光耦合器继电器:基础知识 光耦合器继电器&…...
L1-064 估值一亿的ai核心代码 (分数20)字符串处理
•无论用户说什么,首先把对方说的话在一行中原样打印出来;•消除原文中多余空格:把相邻单词间的多个空格换成 1 个空格,把行首尾的空格全部删掉,把标点符号前面的空格删掉; •把原文中所有大写英文字母变成…...
如何用Bypass Paywalls Clean突破付费墙限制?技术解析与实战指南
如何用Bypass Paywalls Clean突破付费墙限制?技术解析与实战指南 【免费下载链接】bypass-paywalls-chrome-clean 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/by/bypass-paywalls-chrome-clean 在数字内容付费墙日益严密的今天,Bypass Payw…...
面相对象高级(static)
##静态(static)1.static修饰成员变量:类变量:有static修饰,属于类,在计算机里只有一份,会被类的全部对象共享因为属于类,需要通过类名就可以调用:类名.静态变量##### 实际…...
火山引擎语音合成SDK实战:从快速调用到高级参数调优
1. 火山引擎语音合成SDK初体验 第一次接触火山引擎的语音合成SDK时,我正为一个智能客服项目发愁。客户要求系统能够用不同音色、不同情感的语音播报订单状态,而市面上大多数TTS服务要么太贵,要么效果生硬。直到同事推荐了火山引擎的解决方案&…...
华为HMS Scan Kit Customized View Mode:打造品牌专属扫码界面的实战指南
1. 为什么选择Customized View Mode? 扫码功能已经成为现代App的标配,但很多开发者面临一个两难选择:要么用系统默认的扫码界面显得千篇一律,要么完全自己开发一套又耗时耗力。华为HMS Scan Kit的Customized View Mode正好解决了这…...
如何用QtScrcpy实现低延迟Android投屏?5个技巧带你解锁高效多设备控制体验
如何用QtScrcpy实现低延迟Android投屏?5个技巧带你解锁高效多设备控制体验 【免费下载链接】QtScrcpy Android实时投屏软件,此应用程序提供USB(或通过TCP/IP)连接的Android设备的显示和控制。它不需要任何root访问权限 项目地址: https://gitcode.com/…...
Graphormer开源模型价值:替代传统QSAR方法的深度学习新范式
Graphormer开源模型价值:替代传统QSAR方法的深度学习新范式 1. Graphormer模型概述 Graphormer是微软研究院开发的基于纯Transformer架构的图神经网络模型,专门为分子图(原子-键结构)的全局结构建模与属性预测而设计。这个创新模…...
Phi-4-mini-reasoning效果展示:含单位换算、科学计数法的复合型数学题求解
Phi-4-mini-reasoning效果展示:含单位换算、科学计数法的复合型数学题求解 1. 模型能力概览 Phi-4-mini-reasoning是一款专注于推理任务的文本生成模型,特别擅长处理需要多步逻辑推导的问题。与通用聊天模型不同,它更专注于"问题输入→…...
MyBatis-Plus 大表分页 count () 性能瓶颈深度解析
在使用MyBatis-Plus进行大表分页查询时,你是否通过日志发现,分页插件总会先执行一条count()语句,且这条count()在千万级数据下耗时极长,严重拖慢整体响应?本文将从源码层面剖析MyBatis-Plus分页count()的执行机制&…...
cv_resnet101_face-detection_cvpr22papermogface保姆级教程:GPU显存占用监控与自动释放策略
cv_resnet101_face-detection_cvpr22papermogface保姆级教程:GPU显存占用监控与自动释放策略 1. 引言 如果你正在使用基于ResNet101的MogFace人脸检测模型,可能会遇到一个常见问题:GPU显存占用越来越高,最终导致程序崩溃。尤其是…...
