运算符

本文深入讲解位运算符的使用,包括AND(&)、OR(|)、XOR(^)、NOT(~)以及移位运算符(<<、>>)。通过实例展示如何对二进制位进行操作,解释了位运算符在编程中的应用。

位运算
位运算符作用在所有的位上,并且按位运算
假设a = 60,b = 13;它们的二进制格式表示将如下:

A = 0011 1100
B = 0000 1101
-----------------
A&b = 0000 1100
A | B = 0011 1101
A ^ B = 0011 0001
~A= 1100 0011

& 相对应位都是1,则结果为1,否则为0
| 相对应位都是0,则结果为0,否则为1
^ 相对应位值相同,则结果为0,否则为1
〜 按位取反,即0变成1,1变成0,~A=11000011
<< ,>> 左右移位:<<2,左移两位 A>>2=001111
’ >>>
左操作数的值按右操作数指定的位数右移,移动得到的空位以零填充00001111;

赋值运算符
+= 加和运算:C+=A -->C=C+A;
-= 减和运算:C-=A–>C=C-A;
*=;/=;
取余运算符/mod
A%B=A/B的余数
<<==;|=;

正则表达式
正则表达式定义字符串的模式,搜索,编辑处理
this\s +is\s+text :\s+ 可以匹配多个空格

更多/Java菜鸟

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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