GDT与分段机制CPU开机时运行于实模式，寻址方式是段寄存器\(\times\)10+偏移寄存器=物理地址，主要原因是因为8086地址线和数据线不匹配导致的。但是这种寻址方式既不安全也不支持现代操作系统所需的、多任务支持、cpu特权模式等。在实模式下，对于基址，变址寻址的寄存器有明确要

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLOv8训练损失、mAP画图功能|支持多结果对比，多结果绘在一个图片（科研必备）

目录plt.annotate()plt.text()实战plt.annotate()plt.annotate()是Matplotlib中用于在图形中添加注释的函数。与plt.text()类似，plt.annotate()可以在指定的位置添加文本注释，并可以指定箭头和文本的样式、颜色、字体大小等属性。plt.annotate()函数的常用参数

代码如下assumecs:codesgdatasegment db'1975','1976','1977','1978','1979','1980','1981','1982','1983' db'1984','1985','1986','

本文记述了用Matplotlib在线性坐标系中绘制一次函数图象的例子。代码主体内容如下：fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,8))#1x=np.linspace(-4,4,100)y=2*x+1#2ax.plot(x,y,color='b')x=np.linspace(-9,9,1

ADMMADMM简介交替方向乘子法（AlternatingDirectionMethodofMultipliers）通常用于解决存在两个优化变量的只含等式约束的优化类问题，其一般形式为：min⁡

出图结果如下：代码如下，按需修改clear;clc;numRows=100;%数据区域，步长，步数numCols=100;ax=-2;bx=2;ay=-2;by=2;hx=(bx-ax)/numCols;hy=(by-ay)/numRows;XXC=ax:hx:bx;%坐标阵，dataYYC=ay:hy:by;CCC=zeros(numRows+1,numCols+1);hold

数据可视化简介可视化介绍数据可视化是指直观展现数据，它是数据处理过程的一部分。把数值绘制出来更方便比较。借助数据可视化，能更直观地理解数据，这是直接查看数据表做不到的数据可视化有助于揭示数据中隐藏的模式，数据分析时可以利用这些模式选择模型可视化库介绍基于

前述已经学习过两条线之间的填充，以下链接可以直达：python画图|竖向填充两条线之间的区域-CSDN博客现在尝试同时在横向和竖向进行填。输入以下代码：importmatplotlib.pyplotasplt#引入matplotlib模块画图importnumpyasnp#引入numpy模块做数学计算t=np.arange(0.0

绘制成图如下：代码如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%创建绘图的数据ax=0;bx=1;ay=0;by=1;nx=100;%数据的x轴点数ny=100;%数据的y轴点数hx=(bx-ax)/(nx-1);hy=(by-ay)/(ny-1);X=ax:hx:bx;Y=ay:hy:by;data=zeros(ny,nx

在Python中，如果你使用的是matplotlib库来绘制图表，你可以使用ax.get_yaxis().set_visible(False)来隐藏y轴的显示。以下是一个简单的例子：importmatplotlib.pyplotasplt#创建一个简单的图表plt.plot([1,2,3],[4,5,6])#获取当前的坐标轴实例ax=plt.gca()#隐藏

MATLAB的heatmap坐标数字密集，希望等间距稀疏打印坐标刻度。XLabels=1:100;%ConverteachnumberinthearrayintoastringCustomXLabels=string(XLabels);%ReplaceallbutthefifthelementsbyspacesCustomXLabels(mod(XLabels,5)~=0)="";%Setth

啥是汇编语言?有啥用?深入了解计算机底层，我们会发现，计算机实际上只能执行一些非常基础的操作，但其速度却非常快。计算机的CPU只能执行机器码，即由一系列0和1组成的指令。不同的0和1组合会触发计算机中的不同电路，从而进行各种操作。由于这些0和1的组合很长，阅读起来不方便，因此通常以1

在数据可视化中，3D图表是一个非常有用的工具，特别是当想要展示复杂的三维数据时，如期权的波动率曲面。Python的matplotlib库提供了生成各种类型图表，包括3D图表。本文将介绍如何使用Python中的matplotlib绘制3D曲面图，适用于不同领域的数据可视化需求。准备工作安

扩展欧几里得算法(exgcd)简介扩展欧几里得算法基于辗转相除法构建，主要用于求方程\[ax+by=c\]最小正整数解步骤1.求方程\(ax+by=gcd(a,b)\)的解我们构造两个方程\[\begin{cases}ax+by=gcd(a,b)\\bx'+(a\%b)y'=gcd(b,a\%b)\end{cases}\]因为由欧几里得算法易于得到\[gc

计算机执行汇编代码的原理汇编语言（AssemblyLanguage）是一种低级编程语言，它与机器语言（MachineLanguage）密切相关。汇编语言由人类可读的指令构成，这些指令会被转化为机器可以理解的二进制代码，即机器码。本文将介绍计算机如何执行汇编代码的基本原理，并通过图文说明帮助理解这一过程

Exgcd和Excrt的一些推导ExgcdExgcd是用来求解二元一次不定方程的算法，即\[ax+by=c\]根据贝祖定理，该方程有解当且仅当\(\gcd(a,b)\midc\)，所以只用求解\[ax+by=\gcd(a,b)\]又因为\[\gcd(a,b)=\gcd(b,a\bmodb)\]可以先求解\[bx'+(a\bmodb)y'=\gcd(a,b)\]变形得\[

通过color_x和t_x控制每个条形的颜色和文本，draw_mybar里的y和left可以控制条形显示的位置。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#数据设置categories=["A","B","C","D"]color_1="#9dc3e4"color_2="#f8cbbd"color_3=

Matplotlib和散点图Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。学习Matplotlib是探索数据可视化领域的重要一步。散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随 自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。交互式散点

暑假模拟赛（尤其是后半段题目难度上升）改题效率很低很低，隧导致咕了很多题没改，现在准备把暑假模拟赛的题只要是赛时没AC的再重新做一做写写题解，所以开启这个“九月补题计划”，简称“9B计划”。（共27场模拟赛）目前进度：1/27。CSP提高19.10A.start200行的大模拟，没什么看头，

importgeopandasasgpdimportmatplotlib.pyplotaspltfromshapely.geometryimportPoint,LineString,Polygon#Createsamplegeometriespoints=[Point(.5,.5),Point(1.5,1.5),Point(2.5,2.5),Point(3.5,3.5),Point(5,5)]lines=[LineString([(5,0

给定整数\(a,b,c\)。求一组整数解\(x,y\)使得：\[ax+by=c\]或报告无解。首先考虑\(c=\gcd(a,b)\)的简单情况，即：\[ax+by=\gcd(a,b)\]当\(c\mid\gcd(a,b)\)时，我们可以将等式两边同时乘\(\dfracc{\gcd(a,b)}\)已得到原问题的解，即\(a\getsa\times

前述已经学习了直方图、3D图、实现图、散点图等多种图形画法，它们都位于常规的直角坐标系，今天我们尝试探索新的方法：极坐标画图。【1】官网教程按照惯例，还是乖乖打开官网教程，链接如下：https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/polar_demo.html打开后我们

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