实验要求是排序后去掉最大值最小值,然后把剩下的求平均数. 排序可以用之前的冒泡排序,关键的问题是求平均数.因为ARM没有除法,应该怎么求平均数呢? 最简单的方法就是减法了,用被除数一直减除数,看减了多少次就可以了. 然而要四舍五入,因为寄存器都是整数,保留余数再和除数的一半比较,如果大于就进一,小于等于就忽略 所以把被除数加上除数的一半(向下取整)再循环减除数就行. AREA EXAMPLE,CODE,READONLY ENTRY MOV R2,R0 LOOP_1 CMP R1,R0 BGE L

要做的事情:一共十二个月的json数据(即12个json文件),json数据的一个单元如下所示.读取这些数据,并求取各个(100多个)城市年.季度平均值. { "time_point": "2014-01", "area": "***", "aqi": "71", "pm2_5": "47", "pm10": "69&

ARM7TDMI(-S)指令集及汇编 ARM 处理器是基于精简指令集计算机(RISC)原理设计的,指令集和相关译码机制 较为简单,ARM7TDMI(-S)具有 32 位 ARM 指令集和 16 位 Thumb 指令集,ARM 指令集效率 高,但是代码密度低,而 Thumb 指令集具有更好的代码密度,却仍然保持 ARM 的大多数 性能上的优势,它是 ARM 指令集的子集.所有 ARM 指令都是可以有条件执行的,而 Thumb 指令仅有一条指令具备条件执行功能.ARM 程序和 Thumb 程序可相互

http://blog.csdn.net/qqliyunpeng/article/details/45116615 一. 带点的(一般都是ARM GNU伪汇编指令)   1. ".text".".data".".bss" 依次表示的是 “以下是代码段”, “以下是初始化数据段”, “以下是未初始化数据段”. 2.".global" 定义一个全局符号,通常是为ld使用.比如经常看到的 .global _start 3."

一. 带点的(一般都是ARM GNU伪汇编指令) 1. ".text".".data".".bss" 依次表示的是"以下是代码段", "以下是初始化数据段", "以下是未初始化数据段". 2.".global" 定义一个全局符号,通常是为ld使用.比如经常看到的 .global _start 3.".ascii".".byte"

完成几个小代码练习?让自己更加强大?学习新知识回顾一下基础? 1.输入数组计算最大值 2.输出数组反向打印 3.求数组平均值与总和 4.键盘输两int,并求总和 5.键盘输三个int,并求最值 /* 要求:输入一组数组,计算出最大值. */ public class cesi{ public static void main (String[] args) { int[] array = {5, 15, 100, 999, 1000}; int max = array[0]; for (int

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr

求数据的第一主成分 (在notebook中) 将包加载好,再创建出一个虚拟的测试用例,生成的X有两个特征,特征一为0到100之间随机分布,共一百个样本,对于特征二,其和特征一有一个基本的线性关系(为什么要有一个基本的线性关系?是因为含有一个基本的线性关系,这样对数据降维的效果会更加的明显) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.empty((100,2)) X[:,0] = np.random.uniform(0. ,

create or replace procedure proc_generate_report(in_date in varchar2) is  v_retCode varchar2(20);  v_retMsg  varchar2(500);begin  v_retCode:= '';  v_retMsg:= '';  insert into view_for_report  select t.id,         max(w.wid) wid,         max(w.wname)

汇编语言每行的语法:     lable: instruction  ; comment 段操作: .section           格式: .section 段名 [标志］     ［标志］可以是如下:             a 允许段         w 可写段         x 可执行段     常见段名: data,bss, text, rodata段,我们也可以定义我们自己的段.     .data: 已初始化数据段     .bss: 未初始化数据段     .text:代码

Arm指令,32位的指令集,一共有16条的基本指令,每条指令都可以按条件执行, 指令都是32bit的,高四位是条件码[31:28], Thumb指令,16位的指令集,执行效率比arm指令集要低,但是节省了系统的存储空间,兼容了16位的数据总线宽度的应用体系. thumb指令,相比较与arm代码,储存器的功耗也较低. thumb指令,基本都是无条件的,一共有18条基本指令,全部指令都是16bit. Thumb-2指令,由16bit.32bit的指令混合组成,一共有16条基本指令, BIC:ARM指

第一节 可编程器件的编程原理 1. 可编程器件的特点 1 . CPU在固定频率的时钟控制下节奏运行 2 . CPU可以通过总线读取外部存储设备中的二进制指令集,然后解码执行 3 . 这些可以被CPU解码执行的二进制指令集是CPU设计的时候确定的,是CPU的设计者(ARM公司)定义的,本质上是一串由1和0组成的数字.这就是CPU的汇编指令集 2. 从源代码到cpu执行过程 第二节 指令集对cpu的意义 1. 汇编语言与C等高级语言的差异 汇编无移植性,c语言有一定可移植性,jave等更高级的语言移

abort .abort: 停止汇编 .align abs­expr1, abs­expr2: 以某种对齐方式,在未使用的存储区域填充值. 第一个值表示对齐方式,4, 8,16 或 32. 第 二个表达式值表示填充的值. if...else...endif .if .else .endif: 支持条件预编译 include .include "file": 包含指定的头文件, 可以把一个汇编常量定义放在头文件中. comm .comm symbol, length:在 bss 段申请一

〇.概述 1.所需资料 窗口函数实现组内百分比.累计值.累计百分比:https://blog.csdn.net/weixin_39751959/article/details/88828922 2.背景 需求:不同场景不同规则下各区间内基线值的计算和MQ发送 计算位于场景列表内的各场景组合(scene),满足不同规则(rule)某区间dataRange(如20%-80%)的基线平均值 其他场景,计算平均数作为基线值 一.概述 1.输入信息 传入参数: {"rules": [{"

总结:对象调用方法,与在main 里直接输出没什么大的区别,少用方法, 乱搞++++ package com.c2; import java.util.Scanner; public class DD { // 求数组的平均值即 :a[i]/a.length public static void main(String[] args) { Scanner c = new Scanner(System.in); int a[] = new int[4]; DD b = new DD(); // D

考虑下面的需求,在一段时间内,间隔一段时间,取一个平均值,把所有的平均值取出来,怎么办?思路:在存储过程中,拼接sql语句.根据起始时间和结束时间,while循环每次加一段时间.DROP PROCEDURE IF EXISTS `get_avg`;DELIMITER ;;CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `get_avg`(in iStartTime datetime, in iEndTime datetime)BEGIN declare vSql varc

查jx_score表的平均值,以哪次考试(testid)和科目分组(courseid) select testid, courseid, round(avg(`jx_score`.`score`),2) AS `average` from `jx_score` group by `jx_score`.`testid`,`jx_score`.`courseid`

这篇的内容是一系列针对在Python中从零开始运用机器学习能力工作流的辅导第一部分,覆盖了从小组开始的算法编程和其他相关工具.最终会成为一套手工制成的机器语言工作包.这次的内容会首先从数据准备开始. —— 来自Matthew Mayo, KDnuggets 似乎大家对机器学习能力的认知总是简单到把一系列论据传送到越来越多的数据库和应用程序界面中,接着就期待能有一些神奇的结果出现.可能你对在这些数据库里究竟发生了什么有自己很好的理解—— 从数据准备到建模到结果演示呈现等等,但不得不说你依然需要依赖

vue中用vue-reouse请求来的数据,会被封装一层,如下图res:

<计算机网络>谢希仁著第四版课后习题答案答: 数据长度为100字节时 传输效率=100/(100+20+20+18)=63.3% 数据长度为1000字节时, 传输效率=1000/(1000+20+20+18)=94.5%

private List<gson.DataBean>arrGson;//请求的数据 //请求数据的方法 public void initData() { RequestQueue mQueue = Volley.newRequestQueue(getApplicationContext()); String url ="http://www.fashions88.com/you/HBooks88/GetBooks88Data.php?&Type=NewBook";