21h 中断，只是因为 Linux 是 32 位操作系统，所以采用了 eax、ebx 等寄存器。 第七章 X86 汇编指令集汇总 一.数据传输指令 它们在存贮器和寄存器、寄存器和输入输出端口之间传送数据. 1. 通用数据传送指令. 1）MOV 传送字或字节. MOV SX 先符号扩展,再传送. MOV ZX 先零扩展,再传送. MOV SX reg16,r/m8 为表的索引值 (0-255,即 0-FFH); 返回 AL 为查表结果. ( [BX+AL]->AL ) 2. 输入输出端口传送指令. IN I/O 端口输入. ( 语法: IN 累加器, {端口号│DX} ) OUT I/O 端口输出. ( 语法: OUT {端口号│DX},累加器 ) 输入输出端口由立即方式指定时, 其范围是 0-255; 由寄存器 DX 指定时,其范围是 0-65535. 3 扩展形式内联 汇编。 3. 扩展形式内联汇编 前面介绍基础形式内联汇编思路方法，只涉及到嵌入汇编指令在高级形式中，我们将可以 指定操作数，它允许我们指定输入输出寄存器[内联使用这些寄存器作为存储输入输出变量]和涉 及到clobbered寄存器列表[clobbered registers:内联汇编可能要改变其内容寄存器]，也并不 是定要要显式指明使用具体寄存器我们，也可以

架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴别 处理器、支持超线程（HT）技术的芯片组、基本输入输出系统、BIOS 和操作系统。实 际性能会根据您所使用的具体软硬件配置的丌同而有所差异。有关详细信息，包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术，请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入输出系统、BIOS、虚拟机监视

................................................................................. 4 实验 4：表单与 PHP 输入输出 ................................................................................................. 中的正则表达式的使用 5、 熟悉 PGP 中条件语句、循环语句和函数的使用。 PHP 语言程序设计（1240513109）实验指导书（v1） 5 实验 4：表单与 PHP 输入输出 实验目的：掌握通过表单及 URL 向 PHP 传递数据以及 PHP 的输出。 实验要求：实验报告中粘贴网页代码和运行结果截图。 时间：100 分钟 实验内容： 1、 熟悉 HTML

任务执行方式 多模块协同，逐步执行复杂任务 单输入文本生成输出，处理单一任务 研究能力 处理复杂学术、法律、市场研究，支持多轮分析 生成创意内容，提供建议，适度推理分析 输入输出格式 支持图像、PDF等多种格式输入输出 主要依赖文本输入输出 模块协作 多个模块协同工作（探索者、整合者、推理者等） 单一模型，无模块化协作 DeepResearch 探索者 整合者 思考者 表达者 技术协同：多步推理，快速输出

BP算法 10 2.感知机算法 感知机（Perceptron）是二分类问题的 线性分类模型。 用 ? ∈ ??×? 表示数据集，用 ? 表示标 签。 需要学习的目标函数是 从一堆输入输出中学习模型参数?和?。  1 w b 2 w iw N w 1x 2x ix N x . . . . . . f y 输入 权重 偏置 求和 求和 输出 ?( ?，? = ? − 1。 若判别函数?T?? + ? < 0，且?? = +1，则? = ?+??，? = ?+1。 再选取另一个训练样本(??, ??)，回到2。 终止条件：直到所有数据的输入输出对都不满足2中的(i)和(ii)中之一，则退出循环。 12 2.感知机算法 算法演示 分类问题 单层感知机只能处理 线性问题，无法处理 非线性问题！！ 13 2.感知器算法 01

e, size]，不同于卷积层要 求输入输出是四维张量。 in_features指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size, size]中的size。 out_features指的是输出的二维张量的大小，即输出的二维张量的形状为 [batch_size，output_size]，当然，它也代表了该全连接层的神经元个数。 从输入输出的张量的shape角度来理解，相当于一个输入为[batch_size

passwd Change your password. pwd Display the current working directory. Architecture Shell n 输入输出重定向： >：重定向输出 <：重定向输入 n 管道：将某一个程序的输出直接送入到另一个程序，作为输入，符号为“|” 命令1|命令2 |命令3… n 后台执行命令：执行shell命令时，如果在命令后加一个“&”，则回车后 即可实现对该进程的资源控制。groups可以限制blkio、cpu、cpuacct、cpuset、devices、 freezer、memory、net_cls、ns九项子系统的资源。 blkio 这个子系统设置限制每个块设备的输入输出控制。例如磁盘、光驱以及usb等。 cpu 这个子系统使用调度程序为cgroup任务提供cpu的访问。 cpuacct 产生cgroup任务的cpu资源报告。 cpuset 如果是多核心的cpu，

PyWebIO, 发布 0.3.0 2 使用手册 CHAPTER1 特点 • 使用同步而不是基于回调的方式获取输入，无需在各个步骤之间保存状态，使用更方便 • 代码侵入性小，对于旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑 • 支持多用户与并发请求 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 __name__ == '__main__': bmi() 7 PyWebIO, 发布 0.3.0 如果没有使用 PywWebIO，这只是一个非常简单的脚本，而通过使用 PywWebIO 提供的输入输出函数，你可 以在浏览器中与代码进行交互： 8 Chapter 3. Hello, world PyWebIO, 发布 0.3.0 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio

1.2.3 2 使用手册 CHAPTER1 特性 • 使用同步而不是基于回调的方式获取输入，代码编写逻辑更自然 • 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 status)) break if __name__ == '__main__': bmi() 如果没有使用 PyWebIO，这只是一个非常简单的脚本，而通过使用 PyWebIO 提供的输入输出函数，你可以 在浏览器中与代码进行交互： 7 PyWebIO, 发布 1.2.3 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80)

1.1.0 2 使用手册 CHAPTER1 特性 • 使用同步而不是基于回调的方式获取输入，代码编写逻辑更自然 • 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 status)) break if __name__ == '__main__': bmi() 如果没有使用 PyWebIO，这只是一个非常简单的脚本，而通过使用 PyWebIO 提供的输入输出函数，你可以 7 PyWebIO, 发布 1.1.0 在浏览器中与代码进行交互： 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80)