数据的求和、求均

注:原博客账号密码丢失,故将本科期间的笔记搬运至此

在首地址为buf的内存中,连续存放者20个单字节无符号数,将它们相加,得到16位的结果,并将它存到首址为res的单元。请自行设计数据,比如设计它们为0~9及90~99,那么求和后的结果应为990(03DEH),继续求这批数据的平均值,最后将运算结果——和、商、余数分别存放到res1(字)和res2(字节)res3(字节)等3处
 

DATAS SEGMENT
    ;此处输入数据段代码
    buf db 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99
   res1 dw ?
   res2 db ?
   res3 db ?  
DATAS ENDS

STACKS SEGMENT
    ;此处输入堆栈段代码
STACKS ENDS

CODES SEGMENT
    ASSUME CS:CODES,DS:DATAS,SS:STACKS
START:
    MOV AX,DATAS
    MOV DS,AX
    ;此处输入代码段代码
      ;宏 显示一个字符
dispchar macro char
         mov ah,2
         mov dl,char
         int 21h
         endm
    ;宏定义完成

    ;宏 显示字符串
dispmsg   macro message
          mov ah,9
          lea dx,message
          int 21h
          endm
    ;宏定义完成

    ;宏 显示十六进制数的四位
disphex   macro hexdata
          local disphex1
          push ax
          push bx
          push cx
          push dx
          mov bx,hexdata
          mov cx,0404h
disphex1: rol bx,cl
          mov al,bl
          and al,0fh
          call htoasc
          dispchar al
          dec ch
          jnz disphex1
          pop dx
          pop cx
          pop bx
          pop ax
          endm
    ;宏定义完成

    mov cx,lengthof buf
    mov bx,0h
    lea si,buf

again: 
    mov al,byte ptr [si]
    cbw 
    adc bx,ax

    inc si
    loop again

    mov word ptr res1,bx
    disphex bx
    mov ax,bx
    mov cl,lengthof buf
    div cl
    mov res2,al
    mov res3,ah
    disphex ax

    MOV AH,4CH
    INT 21H 

    ;子程序十六进制转ASCII
 HTOASC proc
        push bx
        mov bx,offset ASCII
        and al,0fh
        xlat ASCII
        pop bx
        ret
ASCII db 30h,31h,32h,33h,34h,35h,36h,37h,38h,39h
      db 41h,42h,43h,44h,45h,46h
HTOASC  endp    
CODES ENDS
    END START
--------------------- 
作者:D??? 
来源:CSDN 
原文:https://blog.csdn.net/qq_31424383/article/details/53319581 
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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