W3Cschool从零开始学C语言笔记(1-2)位、字节及排列组合

本文探讨了C语言的应用场景,特别是在与硬件交互的程序开发中,如设备驱动和操作系统。此外,详细解析了计算机存储单位,包括位、字节及其换算关系,以及不同字节数的排列组合可能性。

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一、
二、C语言的应用场景:

跟硬件打交道的程序都可以使用c语言开发,比如设备的驱动、操作系统等。

三、位、字节、排列组合
1.什么是位(bit)?
在这里插入图片描述
2.什么是字节?

1个字节=8位

在这里插入图片描述

字节与位的关系:1Byte(B)=8bit,总共有256中排列组合
字节与KB的关系:1KB=1024Byte
1M=1024KB
1G=1024M
1T=1024G

3.排列组合:

n个位共有:2的n次方种不同排列组合
题目:
1G=?bit--------------------->1024*1024*1024*8bit
20M=?Byte------------------->20*1024*1024B
2T=?bit--------------------->2*1024*1024*1024*1024*8bit
4Byte总共有多少种排列组合?--->2^32
2Byte总共有多少中排列组合?--->2^16

在这里插入图片描述

笔记图片:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

内容概要:本文详细介绍了OCR(光字符识别)技术,从定义出发,阐述了它是如何让计算机“看懂”图片里的文字,通过扫描仪等设备读取文本图像并转换成计算机可编辑的文本。文中列举了OCR在办公、图书馆、交通、金融等领域的广泛应用实例,如快速处理纸质文件、车牌识别、银行支票处理等。接着回顾了OCR的发展历程,从20世纪初的萌芽到如今基于深度习的智能化时代,期间经历了从简单字符识别到复杂场景下的高精度识别的演变。技术层面,深入解析了OCR的关键技术环节,包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理,每个环节都采用了先进的算法和技术手段以确保识别的准确性。最后探讨了OCR在未来可能面临的挑战,如复杂场景下的识别准确率、特殊字体和语言的支持以及数据安全问题,并展望了其与人工智能融合后的广阔前景。 适合人群:对OCR技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望了解该技术在各行业应用的专业人士。 使用场景及目标:①帮助用户理解OCR技术的基本原理和发展历程;②展示OCR在多个行业中的具体应用场景,如办公自动化、金融票据处理、医疗病历管理等;③探讨OCR技术面临的挑战及未来发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅涵盖了OCR技术的基础知识,还深入探讨了其背后的技术细节和发展趋势,对于想要深入了解OCR技术及其应用的人来说是非常有价值的参考资料。
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