小编Ala*_*ane的帖子

好的,所以我知道C++,C#,Java和其他一些语言,我决定接下来学习装配,但我觉得我从一开始就碰到了坚固的砖墙.我只需要有人指出我正确的方向.

以下是问题:

1. 我被告知,从互联网学习装配比从书本学习更好,因为装配取决于你的硬件和书籍大多是过时的.真的吗？

2. 我有一个64位CPU,我正在使用(或至少尝试使用)FASM.我在哪里可以找到必要的文件？

3. 我总是感到困惑,因为我见过的大部分教程都不适合我.那是因为硬件差异吗？我如何找到正确的教程？

4. 我可以在64位计算机上运行x86和x32程序集吗？

5. 能不能请你这么好,给我一个简单的汇编程序(可以在我的电脑上运行),评论中有细分吗？我在我的intel核心i5 CPU上运行64位Windows 10.请.

我已经尝试将代码简化为最低限度,但它仍然无效:

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

AudioRecord rec;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
    rec=  new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC,44100, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT,8192);

    short buff[] = new short[8192];
    int read = rec.read(buff,0,buff.length);
    System.out.print(read);
}

无论如何,总是返回-3.我错过了什么？

我的任务是计算两组中1D二进制数组之间的汉明距离 - 一组3000个数组和一组10000个数组,每个数组长100个项目(位).这就是在100位长的物体上进行3000x10000高清计算.所有这些都必须在最多十几分钟内完成

这是我提出的最好的

#X - 3000 by 100 bool np.array 
#Y - 10000 by 100 bool np.array
hd = []
i=1
for x in X:
    print("object nr " + str(i) + "/" + str(len(X)))
    arr = np.array([x] * len(Y)) 
    C = Y^arr # just xor this array by all the arrays in the other group simultainously
    hd.append([sum(c) for c in C]) #add up all the bits to get the hamming distance
    i+=1

return np.array(hd)

它还需要1-1.5小时才能完成.我该如何更快地完成这项工作？

就像标题中那样。代码构建正确，我可以在 VS 中运行它，但是当我转到输出目录时，没有 EXE。另外，如果我像这样更改输出目录： $(SolutionDir)$(Platform)\$(Configuration)\XXX\ 它甚至不会创建 XXX 文件夹。

CLR 已关闭，输出格式设置为 .exe。我检查了 100 次，我正在寻找正确的目录。更改为 debug/release 或 x64/x32 没有帮助。防病毒软件也与此无关。