进制转换

十进制到二进制及十六进制转换技巧
本文介绍了高效的十进制转二进制方法,通过将数字分解为2的幂次和来简化计算过程。此外,还详细讲解了如何进一步将二进制数转换为十六进制,采用四比特一组的方式进行转换。

十进制转二进制,一般人都知道短除法取余数的方法,但是如果数据很大的话,我们可能要算好久的,毕竟每次只是除以二,所以十进制转二进制应该算加法,

........2^8      2^7         2^6         2^5    2^4      2^3       2^2       2^1     2^0

 . . .  256     128          64            32      16         8          4            2           1      

我们得到一个十进制数字,应该把它拆分为上面的几个数字相加,然后其指数的序列便是二进制序列.

十进制转十六进制的时候,先按照上述方法将其转换为二进制,然后再按照下面的方法将其转换为十六进制

十六进制(1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F)

 比如二进制序列                     0111001110

从后往前 每四个为一组  不够的往前面补0

                                                                                               0001              1100         1110

然后用类似于十进制转二进制的方法将其分别求和                    1                    C              E

这就是十进制转十六进制的一般方法

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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