为什么Java byte 类型的取值范围是-128~127

本文详细介绍了补码的概念,特别是负数的补码计算过程。通过具体的例子解释了如何将一个负数转换为其对应的补码形式,并展示了在8位字节范围内最大和最小补码值的计算方法。

概念:负数的补码是该 数 绝 对 值 的 原 码 按 位 取 反 ,然 后 对 整个数 加 1

步骤:

1.确定byte是1个字节,也就是8位

2.最大的应该是0111 1111,因为第一位是符号位,0表示正数

3.最小的应该是1000 0000,同理,表示负数最小的(1111 1111是最大的负数-1)

4.0111 1111即127

5.1000 0000按照最下面的解释为先减一,得到0111 1111,然后按位取反得到1000 0000,该结果为欲求负数的绝对值,所以结果是-128(和概念反着来求出该负数)

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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