操作符之那些你不知道的冷知识----移位操作符与位操作符

本文介绍了整数的二进制表示、转换方法,包括原码、反码和补码的概念,以及位操作符如按位与(&),按位或(|),按位异或(^)的使用,移位操作符如左移和右移,以及按位取反(~)的示例。适合初学者了解基础计算机编程概念。

目录

一:在正式介绍之前首先补充一些知识

1.整数的二进制表示形式

2.计算机能处理的为二进制信息(0/1组成)

3.一个十进制的整数转化为二进制数的方法

4.一个二进制数的整数转化为十进制数的方法

 5.一个字节=8bit位        一个整形int的字节数为4=32bit 位   每一个bit位对应一个0(1)的数

二:求一个整数的原码,反码,补码

三:位操作符----->&(按二进制位与),|(按二进制位或),^(按二进制位亦或)

1.&(按二进制位与)

2. |(按二进制位或)

 3. ^(按二进制位亦或)

4.^的一个特殊应用

四:移位操作符 --->左移<<,右移>>

1.左移<< 

2.右移>>  

五: ~(按位取反操作符)

六:本期分享结束,谢谢观看 


一:在正式介绍之前首先补充一些知识

1.整数的二进制表示形式

原码(用来打印整数),反码,补码(整数在内存中存储的形式)

注:正整数的原码,反码,补码是相同的,负整数的原码,反码,补码需要计算

2.计算机能处理的为二进制信息(0/1组成)
3.一个十进制的整数转化为二进制数的方法

除2取余法

:十进制的15转化为二进制的数字为

4.一个二进制数的整数转化为十进制数的方法

各位加权系数之和

如:二进制的1111转化为十进制的数为

 

 5.一个字节=8bit位        一个整形int的字节数为4=32bit 位   每一个bit位对应一个0(1)的数

二:求一个整数的原码,反码,补码

如:写出十进制数15的原码,反码,补码

 如:写出十进制数-15的原码,反码,补码 

三:位操作符----->&(按二进制位与),|(按二进制位或),^(按二进制位亦或)

注:位操作符是对整数补码二进制序列进行操作

1.&(按二进制位与)

计算方法为:两整数对应二进制有0则为0,两个同时为1则为1

举例如下:

2. |(按二进制位或)

计算方法为:两整数对应二进制有1则为1,两个同时为0则为0

举例如下:

 3. ^(按二进制位亦或)

计算方法为:两整数对应二进制相同为0,相异为1

举例如下:

4.^的一个特殊应用

可以在不创建第三个变量的条件下完成量属的交换

如:

补充: 

四:移位操作符 --->左移<<,右移>>

注:移动的为整数补码二进制序列

1.左移<< 

 计算方法为:左边丢弃,右边补0

如:

2.右移>>  

计算方法为:右边丢弃,左边补原来的符号位(正整数补0,负整数补1)

如:

五: ~(按位取反操作符)

操作对象:对应整数补码二进制位取反(1变0/0变1)

如:

六:本期分享结束,谢谢观看 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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