汇编语言程序从设计到最后执行需经过哪几个步骤

Posted 2023-05-16

1、在纸上完成程序初稿；
2、在ide环境中编辑录入程序；
3、编译程序并检查修改编译错误；
4、链接程序形成可执行文件，并继续修改可能影响生成可执行文件的错误；
5、运行程序并检查修改逻辑错误直至实现程序所需要的功能。 参考技术A 汇编语言程序设计步骤：
1、
分析问题，抽象出描述问题的数据模型
2、
确定问题的算法思想
3、
画出流程图或结构图
4、
分配存储器和工作单元（寄存器）
5、
逐条编写程序
6、
静态检查，上机调试
例：编程查找考生的最高分，假设所有考生分数已存入计算机内存。
1、
分析问题
根据条件、特点、规律
→数学模型
本例分数已给定为0~200之间的整数集合（考虑加试分）
，记为s，找maxs（注：
简单问题不一定写数学模型）
。
2、
确定算法思想
最好利用现成算法和程序设计方法，若无，则需根据实践经验总结算法思想。如本例，
从成绩单第一分数往下看，边看边比较，记住较高分，舍弃较低分，直至看完，最高分存于
脑中。归纳算法思想：建立数据指针并指向数据区首地址。将第一数取入寄存器（如al）
，
与下一数比较，若下一数大则将其取入寄存器，否则调整指针，再与下一数比较，重复上述
过程，直至比较完毕，寄存器中即最高分。
读分数用mov指令，比较用cmp指令，分析判断用条件转移指令。
3、
画流程图或结构图
有逻辑流程、算法流程、程序流程等，复杂问题需画模块结构。本例简单，只画出程序
流程图（用模块化结构的n-s流程图表示）
：
本例的n-s流程图
图中初始化包括：设一个计数器，将分数个数减一后送计数器，每比较一次减一，至
零查找结束；建立一个指针指向数据区。
开始
初始化
取第一数到寄存器
与下一数比较
下一数大？
是
否
取大数到寄存器
修改指针，计数次数减一
返回到循环体开始，直到计数次数为0退出循环
结束
4、
分配存储器空间和工作单元（寄存器）
定义数据段、堆栈段、代码段等。工作单元一般用寄存器。本例：分数放数据段，建100
字节堆栈空间，bx作数据指针，cx作计数器，al放最高分。
5、
逐条编写程序
data
segment
fen
db
85,90,60,75,87,35,80,78,96,82……
；存分数
max
db
?
；存最高分
data
ends
stack
segment
para
stack
‘stack’
db
100
dup(?)
；100字节堆栈
stack
ends
code
segment
assume
cs:code,ds:data,ss:stack
start
proc
far
push
ds
mov
ax,0
push
ax
；为了返回dos
mov
ax,data
mov
ds,ax
；置数据段寄存器
mov
bx,offset
fen
；置数据指针
mov
cx,max-fen
；置计数器初值
dec
cx
；n个分数比较n-1次
mov
al,[bx]
；取第一个分数
lop:
inc
bx
；调整指针
cmp
al,[bx]
；与下一数比较
jae
next
；大于等于则转
mov
al,[bx]
；否则取下一数
next:
loop
lop
；计数器减一,
；不为零转lop
mov
max,al
；存放最高分
ret
；返回dos
start
endp
code
ends
end
start
6、
静态检查，上机调试
选用指令尽量字节少，使其执行速度快。易错处应重点查，如比较次数、转移条件等。
确信无错后方可上机调试。

解读 | 数据分析的发展和演变经过哪几个阶段

作者: Deepesh Nair

编译: Mika

本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权

近年来，我们在信息技术领域取得了巨大进步，在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里，数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的，市场中扮演什么角色，以及将如何重塑商业业务。

对于那些已经意识到其潜力的人群来说，科技是一种福音，然而对于那些无法跟上其快速发展的人群来说，这也是一种考验。如今，几乎每个行业都离不开数据分析。

在本文中将总结近年来数据分析的发展和演变，简化各种术语，对一些常见应用场景进行解释。让我们开始吧！

数据分析1.0 → 商业智能需求

这是数据仓库的兴起时期，客户（业务）和生产过程（交易）被集中到巨大的存储库中，如eCDW（企业整合数据仓库）。在对商业现象的客观理解方面取得了真正的进展， 从而让管理者在做出决策时能够基于对事实的理解，而不是仅凭直觉。

这个阶段中数据通过ETL和BI工具收集、转换和查询。分析类型主要分为描述性（发生了什么）和诊断性（为什么会发生）。

然而，这个阶段的局限在于数据仅在公司企业内部使用，即商业智能活动只能处理过去发生的事情，而不能对未来趋势进行预测。

数据分析 2.0 →大数据 

随着各大企业都纷纷走出舒适区，试图用更广泛的方法进行更复杂的分析时，前一阶段的数据分析局限性变得更加突出。

企业都开始通过外部资源获取信息，比如点击流、社交媒体、互联网等，与此同时对新工具的需求也越发明显。不可避免地，“大数据”一词出现了，为了区分那些纯粹来自公司内部系统的小数据。

在这个阶段，公司希望员工能够通过快速处理引擎帮助处理大量数据。他们没预想到的是，因此应运而生的新兴的群体，即如今所称的“开源社区”将产生巨大的影响力，这也是数据分析 2.0时代的标志。

在社区前所未有的支持下，大数据工程师，Hadoop管理员等角色在就业领域发展壮大，并且对每个IT企业都至关重要。科技公司急于开发新的框架，这些框架不仅能够收集、转化处理大数据，而且还能在集成预测性分析。而且，进一步通过描述性和诊断分析的结果检测趋势、聚类和异常，并预测未来趋势，这也使其成为重要的预测工具。

在今天的技术生态系统中，我个人认为“大数据”这个术语已经被大量使用，甚至滥用。从技术上讲，如今“大数据”指的是所有数据，或者只是指数据。

数据分析 3.0→ 功能强大的数据产品

开创性的大数据公司开始投资数据分析，从而支持面向客户的产品，服务和功能。它们通过更好的搜索算法、购买建议以及针对性广告吸引用户访问其网站，所有这些都是由数据分析所驱动的。大数据现象迅速蔓延，如今不仅是科技公司在通过数据分析开发产品和服务，几乎每个行业的公司都是如此。

另一方面，大数据技术的普及带来了好坏参半的影响。在科技巨头收获大量利润取得成功的同时，大多数企业和非科技公司却因为忽略数据而失败惨重。因此，数据科学领域应运而生，旨在使用科学方法、探索过程、算法等从各种形式的数据中获得知识和分析见解。

实际上，数据科学领域是跨学科的，它被定义为“结合统计、数据分析、机器学习等相关方法的概念”，从而用数据“理解和分析实际现象”。换句话说，良好的数据加上出色的训练模型能够产生更好的预测结果。新一代的量化分析师被称为数据科学家，他们拥有计算和数据分析技能。

科技行业在数据科学的帮助下迅速发展，并充分利用预测性和规范性对未来趋势进行预测。企业间也开启了数据分析的竞争，公司不仅通过改善内部决策等传统方式，而且还在不断开发更有价值的产品和服务。这是数据分析 3.0时期的精髓。

如今数据分析产生了巨大转变。公司正以超乎想象的速度发展，在内部设立更多的研发部门，比如数据科学家、数据工程师、解决方案架构师、首席分析师等人员构成的数据分析团队。

数据分析 4.0 → 自动化功能

主要有四种分析类型：描述，阐述过去; 诊断，利用过去的数据研究现在; 预测，通过基于过去数据的见解来预测未来; 规范，通过模型指导最佳行为。

虽然数据分析3.0包含了上述所有类型，但它强调的是最后一种，并且引入了小规模自动化分析的概念。

通过机器学习创建更多模型，从而让预测变得更加细化和精确。但是，部署这类定制模型的成本和时间是十分昂贵的。最终，通过智能系统实现自动化的数据分析4.0时代到来了。

毫无疑问，人工智能、机器学习、深度学习将带来深刻的影响。机器翻译、智能回复、聊天机器人、会议助理等功能将在未来几年内得到广泛应用。数据挖掘技术、机器学习算法都已取得了大量成果，自动化分析将成为数据分析的新阶段。

数据分析 5.0 → 接下来会是什么

我们可以将自动化理解为，人与智能机器的强强联合，从而实现更好的成果。

与其思考“人类的哪些工作将被机器取代？”我宁愿乐观地考虑，在机器的帮助下，企业能取得哪些新成就？我们该如何在灾难易发地区，通过人工智能程序减少伤亡人数；或者如何在贫困地区建立人工智能驱动的电子学校等。

总而言之，我对数据分析的发展充满自信，关键在于我们能否积极地接受和应对其带来的影响。

原文链接：

https://towardsdatascience.com/the-evolution-of-analytics-with-data-8b9908deadd7

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