6、数字系统:从十进制到二进制的奇妙之旅

数字系统:从十进制到二进制的奇妙之旅

1. 数字的抽象性与十进制的起源

语言常被视为一种代码,不同语言对同一事物有不同表述,如英语“cat”,在其他语言中有不同说法。而数字似乎具有更强的通用性,无论语言和发音如何,全球大多数人书写数字的方式基本相同,像“1、2、3……10”。数字是我们日常接触的最抽象代码,看到数字“3”,我们不一定马上联想到具体事物,它可能代表孩子生日、电视频道等。

人类计数之初就借助手指,多数文明因此采用十进制。不过,也有基于五、二十或六十的数制,如古巴比伦的六十进制仍用于时间计算。十进制并非天生特殊,只是与人类手部生理结构相关。若人类手指数量不同,计数方式也会改变,“digit”既指手指或脚趾,也指数字,“five”和“fist”词根相似并非巧合。

我们赋予十进制数字特殊意义和名称,如十年为一“decade”,十个十年为一“century”等,这些数字都是十的幂次方,如(10^1 = 10),(10^2 = 100)等。

早期,数字用于计数,如用画鸭子表示鸭子数量,后来为简化,出现划痕标记。当数量增多,划痕标记变得繁琐,于是数制应运而生。如今,早期数制中只有罗马数字仍在常用,如钟表表盘、纪念碑日期等。罗马数字的概念较简单,“X”代表十个划痕,“V”代表五个划痕,现存符号有“I、V、X、L、C、D、M” 。罗马数字曾便于加减运算,但乘除困难,其他早期数制(如古希腊数制)也不适合复杂运算。

2. 印度 - 阿拉伯数字系统

我们现在使用的印度 - 阿拉伯数字系统由印度起源,经阿拉伯数学家传入欧洲。波斯数学家穆罕默德·伊本·穆萨·花拉子米的代数著作推动了其在欧洲的使用。该数制与早期数制有三点不同:

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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