数据表示

简介:     软考中涉及到很多码,比如原码,反码,补码,移码。。。。。还是先来看张整体图吧。            首先是原,反,补,这三个要分正负;接着是移码,可以根据补码求。



    软考中涉及到很多码,比如原码,反码,补码,移码。。。。。还是先来看张整体图吧。



  

 




 

    首先是原,反,补,这三个要分正负;接着是移码,可以根据补码求。最后是处理小数的表示问题,和浮点数取代定点数表示小数的方法。


        这些东西在硬件的学习中属于数字电路那部分的基础知识,因为计算机还是用来编码和解码的东西,所以如何更好的用0和1来编码,就会涉及到这部分东西了。






    

目录
相关文章
|
6月前
|
存储 算法 数据处理
数据的表现形式及其运算
在数据科学和信息技术的世界里,数据的表现形式及其运算占据了至关重要的地位。数据的表现形式决定了我们如何存储、访问和处理数据,而数据的运算则决定了我们如何从这些数据中提取有价值的信息。本文将深入探讨数据的几种常见表现形式以及它们的基本运算,并通过代码示例进行说明。
150 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
浅析特征数据离散化的几种方法(上)
什么是离散化? 离散化就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的缩小。例如:
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘
数据特征
数据特征
59 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 Unix
循环编码:时间序列中周期性特征的一种常用编码方式
循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术,常用于时间序列预测。它将周期性特征(如小时、日、月)转换为网络可理解的形式,帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征,而循环编码利用正弦和余弦转换,保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos,每个原始特征只映射到两个新特征,减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效,但在树模型中可能需谨慎使用。
319 5
|
6月前
R语言分析协变量之间的非线性关系
R语言分析协变量之间的非线性关系
|
6月前
|
传感器 大数据 物联网
大数据类型与特征
【4月更文挑战第9天】大数据包含交易、人为、移动及机器传感器数据,特征表现为大量、高速、多样、可变、真实、复杂和有价值。它影响商业决策、市场分析和科学研究,展现巨大潜力。
155 3
|
6月前
stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析
stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析
|
6月前
|
存储 数据处理 索引
数据的表现形式及运算
数据的表现形式及运算
94 0
|
机器学习/深度学习 算法
在对数据进行预处理时,怎样处理类别型特征?
在对数据进行预处理时,怎样处理类别型特征?
|
算法 数据挖掘 开发者
特征量化编码 | 学习笔记
快速学习特征量化编码,介绍了特征量化编码系统机制, 以及在实际应用过程中如何使用。
特征量化编码 | 学习笔记