01. 真值, 原码, 补码

1.真值

2.原码

3.补码

4.补码, 原码, 真值互相转化


1.真值

真值就是"我们能直接理解的数值"

比如: 8位无符号二进制数1000 0001, 直接转换为十进制是129, 这个129就是真值

2.原码

原码的本质就是"符号位 + 真值绝对值"的二进制形式, 定点小数一般指"纯小数", 约定小数点的位置在符号位和数值位的第

一位之间; 格式为: "符号位 . 数值位"

- 符号位: 0表示正数, 1表示负数

- 数值位: 直接对应"真值绝对值的二进制小数"

在这里插入图片描述

定点小数的原码存在"+ 0和- 0"两张不同的表示

- +0的原码: 0.000

- -0的原码: 1.000

3.补码

1).补数

a.不管加法还是减法, 有没有一种运算使得减法运算转换为加法运算, 硬件中只需放一个加法器

b.补数是模运算中的核心概念, 本质: "两个数相加等于某个固定的数(模)", 这两个数就互为补数, 它的核心价值就是将减

法运算转化为加法运算

在这里插入图片描述

2).补码就是"补数在计算机二进制系统中的直接表示"; 设模为M, 一个数X补码的一般定义为:

[X]= M + x

a.若X > 0, 则模M作为超出部分被舍去, [X]= X, 因此正数的补码就是其本身

b.若X < 0,[X]补就是|X|以M为模的"补数",: [X]补表示"补码的编码数值本身没有正负, 是无符号数"

在这里插入图片描述

定点小数补码最小值推导

a.对于负数x < 0, 补码的定义是[x]= 2 + x(模为2); 要找到x的最小值, 需要找到负数补码的"最大编码",在n位编码中

负数补码的最高位是1, 若要让x最小, 则补码的小数位应全为0—— 此时补码的二进制形式是: 1.000...0(1 位符号位1 +(n-

1)位小数位0)

b.根据补码定义[x]= 2 + x, 代入计算: "补码1.000...0对应的十进制值是1.0"

因此: x = [x]- 2 = 1.0 - 2 = -1

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a.最大值的推导

在这里插入图片描述

b.最小值的推导

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3).补码的符号位

用补码表示的数, 若其最高位为"0", 则此数为正; 若其最高位为"1", 则此数为负

4.补码, 原码, 真值互相转化

a.根据真值计算补码 -> "真值的绝对值按位取反, 末位加1"

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b.根据补码计算真值,: "根据补码求真值, 计算的结果是真值的绝对值"

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c.更简单的方法计算补码或"真值的绝对值"

"数值部分自低位向高位搜索, 第一个1及其以右的各位0保持不变, 以左的各高位按位取反"

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内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果没有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
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