位运算

本文介绍了计算机中数据的不同表示方法,包括二进制、原码、反码、补码等概念及其应用,并详细解释了位运算符的工作原理,如按位与、按位或、按位异或和按位取反等。

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计算机中数据的表示方法

二进制计数的缺点:书写太长,容易出错,一般计算机的数据位数都是4的整数倍,所以,在计算机里通常采用16进制计数法。用数字可以表示各种信息,计算机里只有数值,当你在内存中看到一个数值时,这个数值可能代表各种意义,生活中的数值也可以代表其他意义,如1234可以代表密码,存款额,电报信息,根据上下线索,我们就能够知道这数值代表的意义。


原码、反码和补码

原码
         将最高位作为符号位(以0代表正,1代表负),其余各位代表数值本身的绝对值(以二进制表示)。
            为了简单起见,我们用1个字节来表示一个整数。
            +7的原码为: 00000111
             -7的原码为: 10000111
    问题:
           +0的原码为:             00000000
            -0的原码为:             10000000

反码
           一个数如果为正,则它的反码与原码相同;一个数如果为负,则符号位为1,其余各位是对原码取反。
            为了简单起见,我们用1个字节来表示一个整数。
            +7的反码为: 00000111
             -7的反码为: 11111000
    问题:
           +0的反码为:             00000000
            -0的反码为:             11111111

补码 
    利用溢出,我们可以将减法变成加法。
    对于十进制数,如果从9得到结果5,可以用减法:
         9-4=5
      因为4+6=10,我们将6作为4的补数,将上式的减法改写为加法:
         9+6=15
      去掉高位1(也就是减去10),得到结果5。


      对于16进制数,如果从C得到结果5,可以用减法:
         C-7=5
      因为7+9=16,我们将9作为7的补数,将上式的减法改写为加法:
         C+9=15
      去掉高位1(也就是减去16),得到结果5。

补码
           在计算机中,如果我们用1个字节表示一个数,一个字节有8位,超过8位就进1,在内存中情况为:
           1 00000000
    进位1被丢弃。




补码
      已知一个负数的补码,将其转换为十进制数,步骤:
      1、先对各位取反;
      2、将其转换为十进制数;
      3、加上负号,再减去1。
      例如:
      11111010,最高位为1,是负数,先对各位取反得00000101,转换为十进制数得5,加上负号得-5,再减1得-6。



位运算符

为了方便对二进制位进行操作,Java给我们提供了四个二进制位操作符:
&           按位与
|            按位或
^            按位异或
~     按位取反


按位与
             一个房间里有两个开关控制房间的灯的明暗。当两个开关同时处于打开状态时,灯才能亮。
      开关1              开关2               灯的状态
        关                         关                              暗
      开                          关                              暗
      关                          开                              暗
      开                          开                              亮


按位与
           01101101
           00110111
           00100101
结论:按位与,只有壹(1)壹(1)为1。


按位或
            一个房间里有两个开关控制房间的灯的明暗。当任何一个开关处于打开状态时,灯就能亮。
    开关1              开关2               灯的状态
        关                         关                              暗
      开                          关                              亮
      关                          开                              亮
      开                          开                              亮

按位或
           01101101
           00110111
           01111111
结论:按位或,只有零(0)零(0)为0。


按位异或
            一个房间里有两个开关控制房间的灯的明暗。当两个开关处于不同状态时,灯就能亮。
   开关1              开关2               灯的状态
        关                         关                              暗
      开                          关                              亮
      关                          开                              亮
      开                          开                              暗

按位异或
           01101101
           00110111
           01011010
    结论:按位异或,只有零(0)壹(1)或壹(1)零(0)为1。



按位取反
       ~  01101101
            10010010
   结论:对二进制数按位取反,即0变成1,1变成0。




移位运算符


Java中有三个移位运算符
左移:<<
带符号右移:>>
无符号右移:>>>


数            x         x<<2                 x>>2              x>>>2
17      00010001    00 01000100      00000100 01     00000100 01
-17     11101111    11 10111100      11111011 11     00111011 11



标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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