补码原码反码

1)数值数据的表示 
         我们把一个数在计算机内被表示的二进制形式称为机器数,该数称为这个机器数的真值。机器数有固定的位数,具体是多少位与机器有关,通常是8位或16位。机器数把真值的符号数字化,通常用最高位表示符号,0表示正,1表示负。例如,假设机器数为8位,最高位是符号位,那么在定点整数的情况下,00101110和10010011的真值分别为十进制数+46和-19。 
   (2)原码: 
    一个整数的原码是指:符号位用0或1表示,0表示正,1表示负,数值部分就是该整数的绝对值的二进制表示。 
例如:假设机器数的位数是8,那么:[+17]原=00010001 [-39]原=10100111
值得注意的是,由于所以数0的原码不唯一,有“正零”和“负零”之分。 
   (3)反码 
     在反码的表示中,正数的表示方法与原码相同;负数的反码是把其原码除符号位以外的各位取反(即0变1,1变0)。通常,用[X]反表示X的反码。例如: 
[+45]反 = [+45]原 = 00101101
[-32]原 = 10100000
[-32]反 = 11011111
   (4)补码 
     在补码的表示中,正数的表示方法与原码相同;负数的补码在其反码的最低有效位上加1。通常用[X]补表示X的补码。例如: 
[+14]补 = 10100100
[-36]反 = 11011011
[-36]补 = 11011100 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/liuxiaojieqqq/p/9753690.html

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
### 补码原码反码的概念 #### 原码 原码是最直观的表示方法,最高位作为符号位,0代表正数,1代表负数。数值部分直接采用二进制表示法[^2]。 例如: - 正数 `+5` 的8位原码为 `00000101` - 负数 `-5` 的8位原码为 `10000101` #### 反码 对于正数而言,其反码与其原码相同;而对于负数,则是在保留符号位的前提下对其余各位取反得到反码[^1]。 举例来说: - 正数 `+5` 的8位反码仍为 `00000101` - 负数 `-5` 的8位反码则变为 `11111010` 值得注意的是,在某些旧系统中确实存在使用反码的情况,但由于其实现复杂度较高以及处理零值时可能出现两个不同编码的问题(即正零和负零),因此现代计算机普遍不再单独应用反码而转向更为高效的补码体系[^3]。 #### 补码 为了克服上述提到的反码存在的缺陷并简化硬件设计,引入了补码概念。具体地讲: - 对于正数,其补码同样等于自身的原码; - 对于负数,先求得该数绝对值对应的二进制形式再按位取反最后加一即可获得最终结果。 继续以上述例子说明: - 正数 `+5` 的8位补码依旧是 `00000101` - 而对于 `-5` ,首先写出 `|−5|=5` 的8位二进制表达 `00000101` ,接着将其逐位置否变成 `11111010` 后再加上一位形成 `11111011` 即为其8位补码表示[^4]。 通过这种方式定义的数据表示方案不仅解决了同一个整型数据可能存在多种机器级描述这一潜在隐患,而且使得算术运算更加便捷高效,特别是在涉及减法规程转换成加法操作方面具有明显优势。 ```python def get_complement(value, bit_length=8): """获取给定十进制整数value在指定bit长度下的补码""" if value >= 0: return format(value, '0{}b'.format(bit_length)) else: abs_value = abs(value) binary_str = ''.join(['1' if b == '0' else '0' for b in bin(abs_value)[2:].zfill(bit_length)]) inverted_int = int(binary_str, 2) + 1 return format(inverted_int % (1 << bit_length), '0{}b'.format(bit_length)) print(get_complement(-5)) # 输出:11111011 ```
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