CSAPP第二章作业节选

2.61:

A:!(~x);

B:!(x)

C:!~((x & 0xff000000)>>24)

D:!(x & 0xff)

2.71:

A:并没有扩展符号位,只是得到了一个unsigned的结果

B:int temp=(word<<((3-bytenum)<<3)) ;

return temp>>24;

2.87:

A值:① 208 ② -7/1024③ 13/(2^17) ④ -4096 ⑤ 768

B位:① 011101010 ② 100001100 ③ 000000001(最小正数) ④ 111110000 ⑤ 011110000(向+∞舍入)

B值:① 208 ② -7/256③ 17/1024 ④ -∞ ⑤ +∞

这个是我做完对了一下答案,发现有些和答案不一样,也不知道答案是如何得出来的,我感觉是答案存在一定的问题的


更新答案:

A值:① 208 ② -7/1024③ 5/(2^17) ④ -4096 ⑤ 768

B位:① 011101010 ② 100000111 ③ 000000001(最小正数) ④ 111101111 ⑤ 011110000(向+∞舍入)

B值:① 208 ② -7/1024③ 1/1024 ④ -248 ⑤ +∞


某个来源的标准答案:

2.88:

A:无法保证总是为1;对于int转float,如果int的最高位的1(不包括符号位的1)与最低位的1之间只有22个0或者1时,可以精确转换,否则就会涉及舍入问题,但是对于double而言,int转double是一定可以做到精确转换的;例如x=0101 1001 1000 1011 0111 1010 0011 0101

B:无法保证总为1;右边先进行x+y再转成double型,在两个int型相加的过程中可能会出现结果溢出的情况,而左边是已经先转为了double型再相加是不会出现溢出的;只要x+y的值大于0x7fffffff或者小于0x80000000时就会导致左右不相等

C:永远为真;对于加法而言,原本x,y,z均为32位以内的二进制数,相加之后所得到的位数不会超过53,而double类型所能精确表示的为最高位的1(不算符号位)与最低位的1之间有51位二进制数的二进制数;所以相加的结果不会超过double所能精确表示的范围;

D:无法保证总为1;两个32位二进制数相乘的结果最多可能到达64位,如果是三个相乘最多可能到达96位,而double所能精确表示的范围为正负2的53次方之间的整数;在计算过程中,左侧和右侧表达式所相乘的顺序不同,所以可能会在某两个数相乘时无法精确表示而导致两边相乘结果不同;例如x=0x1fffffff y=0x2fffffff z=0x3ffffff

E:无法保证总为1;题目中涉及了除法操作,这就有可能涉及到分母为0的情况;例如dx=0,dy=0x1。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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