JAVA的位运算

本文深入讲解了Java中的位运算概念,包括计算机内部如何表示数字、补码的概念以及各种位运算符的工作原理。通过实例演示了正数和负数的位移操作,并解释了结果的含义。

       在说到位运算符之前,必须了解数字是怎么在计算机中保存的。

       这当然是操作系统的知识了,在这里只是做个肤浅的解释。已方便对于java中位运算的理解。

       在计算机中,数字是用二进制保存的。一个八位的byte类型,可以保存28个不同的数字。我们这个八位的数字中的第一位作为符号位,其它的七位作为数值位。

       0代表正,1代表负。

       那么比如5,它的二进制数就应该是00000101。(用除二取模法即可十进制转二进制)。

       那么-5,它的二进制数字就应该是10000101。

       有趣的是,5在计算机中保存的,就是刚刚这个数,而-5则不是。

       想要知道为什么么?再接下去看之前,建议先去百度百科搜一下补码。

       假设你已经读完了那个,那你应该知道,有三种码,分别是原码、补码和反码。

       对于正数,保存的是原码。

       对于负数,保存的是补码。怎么把原码变成补码呢?按照符号位不变,其他位取反后+1的原理,-5的补码是1111 1011。

       OK,掌握了这些,就足够了。

       位运算有如下几种:

       1 >>,右移:溢出去的位扔掉,空出来的位用符号位填满。

       2 <<,左移 :溢出去的位扔掉,空出来的位用0填满。

       3>>>,无符号右移:溢出去的位扔掉,空出来的位用0填满。

       所以,假如是-5,它在计算机中的二进制数表示为1111 1011。

       (-5>>2)这代表了-5右移两位,则变成了1111 1110。这个数等于多少呢?我们知道这个数字也是一个补码,要变成原码只需要再补一次即可。则再补一次变成了1000 0010。这个数等于-2。

       这就是java的位运算。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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