38、汇编语言中的结构、宏与循环指令详解

汇编语言中的结构、宏与循环指令详解

1. 条件汇编指令

1.1 宏参数处理

在宏定义和使用中,参数的处理至关重要。例如,当使用 mWrite 宏时,如果直接传入多个参数,预处理器会将其解释为多个独立的宏参数。

mWrite "Line three", 0dh, 0ah

上述代码中,预处理器会将其视为三个独立的宏参数,而由于 mWrite 宏可能只期望一个参数,所以第一个逗号后的文本会被丢弃。为了解决这个问题,可以使用字面文本运算符 <> 将字符串括起来,这样预处理器会将括号内的所有文本视为一个单一的宏参数。

mWrite <"Line three", 0dh, 0ah>

1.2 字面字符运算符 (!)

字面字符运算符 ! 的作用是强制预处理器将预定义的运算符视为普通字符。在下面的 TEXTEQU 定义中, ! 运算符防止 > 符号成为文本分隔符。

BadYValue TEXTEQU <Warning: Y-coordinate is !> 24> 

1.3 警告消息示例

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值