Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как записать значение с плавающей запятой в файл в симуляторе MARS MIPS?

Я делаю проект конвертера единиц измерения в симуляторе MARS MIPS. Мне также нужно хранить результаты преобразований в файле. Результатом преобразования является число с плавающей запятой, которое мне нужно сохранить. я использую код

###############################################################
# Write to file just opened
li   $v0, 15       # system call for write to file
move $a0, $s6      # file descriptor 
move $a1, $f0       
li   $a2, 30       
syscall            # write to file

Я знаю, что $a0 не содержит значения с плавающей запятой, но я не знаю, что делать? .Пожалуйста, помогите мне в решении этой проблемы

mips32 mips mars-simulator mips64
26.03.2016

Ответы:


1

Новичок здесь, но позвольте мне попробовать. Я думаю, что значение с плавающей запятой должно быть в разделе .data, например.

 .data
 writer: .float 1.5
27.03.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..