当前位置: 首页 > article >正文

《计算机组成原理》第二章(1)数值数据的表示(定点数篇)

文章目录《计算机组成原理》第二章(1)数值数据的表示定点数篇一、一些基本概念1、机器的数值分类2、机器的数值的各种进制二、开始计算1、总的互相换算的技巧2、2进制、8进制、16进制 — 10进制3、2进制—8进制、2进制—16进制4、8进制—16进制5、10进制转任意制三、重点机器码1、无符号数的编码2、有符号数编码1原码2反码3补码4原码、反码、补码的整体计算流程5移码6总结四码四、数据扩展零扩展、符号扩展1、概念2、零扩展 和 符号扩展3、C语言里数据强制类型转换4、位截断《计算机组成原理》第二章(1)数值数据的表示定点数篇这一章主要就是计算、单位换算所以废话不多说直接重点概念 和 讲计算技巧即可。这里默认大家已经基本大概知道二进制、八进制、十六进制、浮点数…这些最基础的东西了另外这一章讲的是数值型的数据的表示和运算数据除了数值型还有非数值型一、一些基本概念1、机器的数值分类数值型数据主要分为【无符号数】和【有符号数】【无符号数】就是没有正负号即是正数像计算机里的内存地址、数组下标无需考虑负数情况【有符号数】就是有正负号又分为【定点数】和【浮点数】【定点数】就是小数点固定的数也分为【整数】和【纯小数】【整数】小数点固定在最右边数学里整数一般忽略最右边小数点但是计算机里要考虑【纯小数】小数点在最左边0.xxx这样理解为整数部分是0【浮点数】也叫“带小数”小数点不固定xxx.xxx这样我们可以理解为整数部分不为0的带小数还分为【单精度】和【双精度】【单精度】【双精度】那么为什么机器里的二进制数值是这几种呢他们又是如何在机器里表示的难道、-、.、这些符号可以在机器里表示出来吗对应的就是机器数里的【机器码】了2、机器的数值的各种进制各个进制的专业表示方法如果英文单词记不住就这样“十D、二B、八O、十六H”——“师弟2B欧巴石榴红”然后对应C语言的标识符就十就是数所以没有前缀其他进制都有前缀而且都带有0二进制是B就0b、八进制是O两个圆圈不好看就一个0、十六进制就16岁小孩太小了不让玩推特x…当然你有更好的记忆方法可以不按我的二、开始计算1、总的互相换算的技巧2、2进制、8进制、16进制 — 10进制二进制的幂次方表记熟了以后方便快速换算三个进制转换成10进制的规则1N进制就是每一位的【这一位数值 * N^位】相加之和搞定小数部分的次方是负数、整数右边第一位是【第0位】小数左边第一位是【第-1位】2也可以把8进制、16进制都换成2进制来转换二进制还有一个技巧是我个人总结的跟大家分享一下【定点整数部分】当连着几位都是1111…没有0的时候十进制就是【2^最高位 - 1】比如【1111】就是【2^4 - 1 16 -1 15】注意此时不包括0按正常数数的位数那么同理如果中间有0的情况你就先根据最高位【2^最高位 - 1】来假设全都是1然后再减去有0的位数不就行了比如【11110000】就是【(2^8 - 1) - (2^4 - 1) 255 - 15 240】当然像这种中间1和0断开得这么乱的就没办法用我的方法了你还是老老实实按原来的规则全都展开我的方法只适用于1或0连续挨着的情况—–【定点小数部分】当小数点后面连着都是1111…没有0的时候十进制就是【1-2^(后面最低位)】其实是跟上面定点整数的计算差不多的只不过小数部分是看最后面是第几位比如0.111就是【1-2^(-3) 0.875】3、2进制—8进制、2进制—16进制因为8进制就是0-8嘛16进制0-16那二进制就1和0两个数通过排列组合我们可以发现238也就是三位的二进制刚好有8种排列组合可以对应8个数2416也就是四位的二进制刚好有4种排列组合可以对应16个数刚好复习计算机网络的通信原理学过的可以回想一下8种状态的码元是不是对应 3bit16种状态码元对应 4bit。没学过的跳过当我没说。所以2进制转换8进制时3位一组前后不够3位的补02进制转16进制时4位一组前后不够4位的补0。然后每一组按照2进制转10进制规则即可得出每一位的值合起来就行了技巧就是三位的时候牢记每一组是421、四位的时候牢记每一组是8421换回二进制则是反着来即可每一位的数都先组成2进制八进制就配421、十六进制配8421然后再用二进制变回去4、8进制—16进制以2进制为桥梁先转成2进制再转成8或16进制即可5、10进制转任意制记住两个公式【除基取余】和【乘基取整】【除基取余】是针对整数部分一直对被除数除【进制数】除到被除数成为0为止所有的余数【从下到上】代表二进制【从左到右】【乘基取整】是针对小数部分一直对小数结果乘【进制数】乘到小数结果的小数部分为0为止所有结果的整数部分【从上到下】代表小数部分的【从左到右】结合起来提示当出现无限循环小数的时候是在所难免的这种情况达到题目要求的精度即可另外记住并非所有10进制都可以用2进制表示例题总结把下面表背熟背烂拓展二进制幂次方的表记熟了还有利于计算机网络的IP地址子网掩码的计算学过计算机网络的可以简单看看例题出现的很少每一年基本只可能出一道但是这种纯加减乘除的送分题不能不要三、重点机器码首先在讲一下【真值】和【机器数】的概念真值就是我们正常生活表达的数值2、-193…机器数就是把正负号、数值全都用二进制1/0来表示后面会讲通常机器数都是1个字节(8位)的二进制来表示当出现溢出最小或最大可表示范围的时候才可能用2个字节(16位)或更多位。1、无符号数的编码​ 首先无符号数我们可以知道是没有【符号位】的而且也【不表示小数】所以对应二进制编码是多少位——对应的数值就是是多少那么无符号整数的范围就如我前面二进制转换十进制的技巧最小值是全是0最大值是全是1而全是1的十进制结果就是【2^n-1】 所以无符号数表示范围是【0~2^n-1】另外无符号数不能直接运算因为一旦【溢出】结果就会错误这里计算技巧是逢二进位一当进位超出最大表示范围就会溢出溢出就会直接舍掉溢出的最高位导致结果错误例题2、有符号数编码1原码对于有符号数的第1种表示就是原码他为了表示正负号就在最高位在加了1位——原码表示规则正数符号位是0、负数符号位是1其他位正常按十进制换成的二进制形式表示就行****——原码符号位表示真值0的方式、缺点因为**原码表示的0、-0会有两种不同的表达形式但实际的真值的-00而且原码的首位是符号位参与运算会导致结果出错**所以计算机里并不是把原码直接作为运算的形式——原码的可表示范围对于【原码】的n位编码可表示的范围是如下图和无符号数范围的区别就在于——有符号数是有负数的最小值是包括符号位全是1最大值是符号位是0后面都是1定点数有正负符号所以最高位不能算数值可表示的数值要算【n-1】位——原码在计算机的用处补充重点原码因为【不利于减法】和【有两种0表示法】的缺点无法直接用于计算它真正的意义只是表示【浮点数的尾码】后面会学2反码​ 为了解决【原码不利于减法运算】的问题人们又想到了发明【补码】但在学习补码之前我们先学习【反码】因为**【反码】的意义就是作为【原码】—【补码】的 “中间过渡码”**——反码表示规则使用转换规则也很简单正数【反码】【原码】【补码】三者一样负数【反码】【原码】符号位不变数值位全取反——反码的表示真值0的方式另外反码和原码的符号位一样所以对于真值0也有两种表示方法不过区别在于**【原码-0】是【首位1、后面全0】【反码-0】是【首位1后面全取反为1】**——反码的可表示范围——反码在计算机的用处补充重点然后【反码】连加法运算都不方面更不可能适合运算了目前计算机不用它计算他的意义仅仅就是作为【原码】—【补码】的 “中间过渡码”3补码既然【原码】、【反码】都不能用于计算那只能靠【补码】了【补码】的意义就是用【补数之间的加法】等价替换【真值之间的减法】这样就从【被减数 - 减数 结果】变成【被减数的补数 减数补数 结果的补数】——补码表示规则使用转换规则也很简单正数【补码】【原码】【反码】三者一样负数【补码】【反码】最后一位1 【原码】符号位不变后面全取反最后一位1——补码转换真值、原码的重要技巧重要技巧(1)【补码】转【原码】不需要先减1再数值位取反大家知道【原码】怎么转换【补码】之后肯定觉得【补码】变回【原码】就是按原路返回先减1再把数值位取反但是不用减法永远都是最麻烦的记住了 【补码】——【原码】都是符号位不变数值位取反后加1例子(2)【补码】转【真值】不需要先转制成原码补码的符号位可以直接参与计算规则是【符号位】是1首位就是负数【符号位】是0首位就是正数。【符号位】和其他位都直接按二进制转十进制规则相加即可但是别忘了正数情况不用正数的补码就是原码例子该例子首位符号位是1而且是第6位则第一位是-2^6其他位正常分别是 25、23 所以结果就是【-2^6 2^5 2^3 -24】(3)【X补码】转【-X转码】就是【X补码】连同符号位一起取反然后末尾加1自己试一下就知道了比如X1001补码0,1001-X-1001补码1,0111——补码的表示真值0的方式——补码可表示的范围记住反正就是最小值范围比【原码】和【反码】多1个多这个的原因是**【原码】和【反码】都用了两个二进制数来一个真值0**【补码】只用一个二进制数000…000来表示一个真值0而且【补码】的 “ 首位符号位 ” 既可以表示符号、也可以表示数值参与计算然后 100…0(N1位) 就是比 11…1(N位) 多1自己算一下就知道了那同样是8位、16位…多余的1000…00这个二进制就可以多表示一个最小值——补码在计算机的作用只有【补码】可以在计算机用来计算留意所以换个说法说【有符号数(主要指定点整数)】都是【补码】表示这句话背熟——补码原理不感兴趣可以不看不重要【十进制抽象概念理解】类似钟表一样对于负数可以用【其表示范围最大值】-【该负数】【补数正数】其中这个**【补数正数】来等价这个【负数】**【加减法正式运算概念代入理解】挑重点N位的十进制的【补数】是【999…9 - 该数 1】N位的二进制的【补数】是【111…1 - 该数 1】十进制的减法用补数表示是**【被减数的补数 减数的补数 结果的补数】二进制的减法用补数表示同样也是【被减数的补数 减数的补数 结果的补数】**结合上面两个概念**十进制里的(999…9 1)就是【模】二进制里的(111…1 1)也是【模】本质上就是用十进制或二进制的的1000…0这个【模】来求补数**之所以拆要拆开是因为要考虑到【减法借位】的问题所以拆成十进制里的(999…9 1)、二进制里的(111…11)——补码例题4原码、反码、补码的整体计算流程这里引用一个我觉得总结的很好的一个b站评论具体例子总结5移码——移码表示规则真值2^N(N是真值的位数不包括机器码的符号位相对机器码是N-1)补码的符号位取反即可——移码表示真值0的形式和补码一样只有一种表示形式注意——移码表示的范围也和补码一样——移码的原理也可以不看——移码在计算机的作用就是用来比较真值大小、还有作为浮点数的阶码后面会讲6总结四码【搭配定点小数】本质差不多——例题四、数据扩展零扩展、符号扩展1、概念各个类型的数据有指定的位数范围而ALU、通用寄存器也有不同的固定的位数当各个数据存放到ALU和通用寄存器时就要把多余的空位补齐这就叫数据扩展当然还有像C语言里【short短整型】转变成【int整型】或【long长整型】也都要扩展2、零扩展 和 符号扩展那到底怎么扩展呢规则如下无符号数用零扩展多出来的位用【0】补满有符号数用符号扩展多出来的数用【符号位】补满**原理是计算机里的数是补码补码负数扩展位都是1换回原码就都是0了没区别**注意无符号转成有符号数而且还涉及长短位变化的时候要留意这个顺序一定是【先转换位数变化】【再定义是无符号、还是有符号】3、C语言里数据强制类型转换无符号数就是加个【unsigned】人话总结**无符号和有符号**机器码一点不变但有符号会把【首位】当符号无符号会把【首位】当数值参与计算**长整数变短整数**位截断直接暴力截断要短整数要几位就把这几位前面的都去掉**短整数变长整数**零扩展 或 符号扩展4、位截断位截断就是长整数变短整数但是注意位截断很容易发生错误如下例题—-

相关文章:

《计算机组成原理》第二章(1)数值数据的表示(定点数篇)

文章目录《计算机组成原理》第二章(1)数值数据的表示(定点数篇)一、一些基本概念1、机器的数值分类2、机器的数值的各种进制二、开始计算1、总的互相换算的技巧2、2进制、8进制、16进制 —> 10进制3、2进制—>8进制、2进制—>16进制4、8进制—&…...

BlueCms渗透实战:从零搭建到漏洞挖掘(附PHPStudy环境配置避坑指南)

BlueCms渗透实战:从零搭建到漏洞挖掘(附PHPStudy环境配置避坑指南) 在网络安全领域,渗透测试是一项至关重要的技能,而选择一个合适的靶场环境进行练习则是每个新手必经的第一步。BlueCms作为一个经典的开源内容管理系统…...

CI/CD是什么?如何搭建?

一、CI/CD 是什么?1️⃣ CI(Continuous Integration,持续集成)核心思想:频繁提交代码 自动构建验证👉 每次你 git push 后,系统会自动做这些事:安装依赖(npm install&am…...

【AI合规福利】2026全国18地大模型+算法备案补贴全汇总(附官方链接+申报避坑)

对于AI企业而言,大模型、算法备案是合规运营的必经之路,但备案过程中人力、审核等成本较高。好消息是,全国多省市已出台真金白银的备案补贴政策,最高单次补贴100万元,部分地区免申即享!本文整理2026年最新1…...

OpenClaw 完整安装教程!

📝 面试求职: 「面试试题小程序」 ,内容涵盖 测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试,命中…...

从协议栈到应用层:拆解fdbus如何用一套API搞定车载IPC/互联网/RPC通讯

从协议栈到应用层:拆解fdbus如何用一套API搞定车载IPC/互联网/RPC通讯 在智能汽车电子架构快速迭代的今天,座舱域控制器的多核异构计算环境对进程间通信(IPC)提出了前所未有的挑战。传统方案往往需要针对不同场景采用多重技术栈—…...

大模型时代:掌握未来,从了解AI大模型开始!AI大模型学习与实践完全指南

一、初聊大模型 1、什么是大模型? 大模型,通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑,这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息,学习到了世界的知识。这些大脑(模型&#x…...

DBC/LDF与Excel互转工具V1.52保姆级教程:从安装到矩阵对比全流程

DBC/LDF与Excel互转工具V1.52实战指南:从零掌握汽车电子数据转换 在汽车电子开发领域,DBC和LDF文件是CAN/LIN总线通信协议的核心载体,而Excel则是工程师最熟悉的数据处理工具。当需要批量修改信号参数或对比协议版本差异时,频繁在…...

深度剖析!网络空间安全专业就业全景,从入门小白到职场精英,一文详解!

此前,教育部网站发布《2024年度普通高等学校本科专业申报材料公示》,根据公示统计2024年度拟新增专业535个,涉及353所高校。 其中,申报数量TOP2专业是网络空间安全(37个)。 截至2024年6月,我国…...

[具身智能-78]:ROS2 DDS的发布者、订阅者、服务服务器、服务客户端、动作服务器、动作客户端,它们是节点的能力,分别运行在各自的节点中。

在 ROS 2 的架构中,节点 (Node) 是基本的执行单元和拥有者。这里提到的所有通信角色(发布者、订阅者、服务服务器/客户端、动作服务器/客户端)本质上都是节点内部的功能模块或对象。它们不是独立的进程,也不是独立运行的线程&…...

Unsloth新手入门:从环境搭建到第一个微调项目

Unsloth新手入门:从环境搭建到第一个微调项目 1. Unsloth简介与核心优势 Unsloth是一个开源的LLM微调和强化学习框架,旨在让大语言模型的训练变得更加高效和易用。这个框架最吸引人的特点是它能显著提升训练速度并降低显存消耗。 根据官方数据&#x…...

避坑指南:北醒TFmini-S雷达连接上位机,数据曲线不显示?可能是这个鼠标操作惹的祸

北醒TFmini-S雷达上位机波形图消失的深度排查与交互优化指南 当你在深夜赶工,盯着北醒TFmini-S雷达的上位机界面,明明距离数值在跳动,波形图区域却像被施了隐身咒——这种抓狂时刻我经历过太多次。作为工业自动化领域的常用传感器&#xff0c…...

[具身智能-77]:ROS2 节点是什么?是线程吗?是进程吗?它与线程、进程的关系?

这是一个非常核心且容易混淆的概念。为了让你彻底理解,我们需要把逻辑概念(ROS 2 定义的)和物理实体(操作系统定义的)分开来看。1. 直接回答你的问题ROS 2 节点是线程吗?不是。 节点是一个逻辑上的功能模块…...

再生资源行业数字化平台建设实践:快鹭AI从痛点分析到微服务架构落地

引言:一个被严重低估的技术密集型场景 在多数技术人眼中,再生资源(俗称"废旧回收加工")行业似乎与高科技毫无关联。然而,当我们深入这个年规模超万亿的产业,却发现这里存在着极其复杂的数据流、业…...

Gradle 是一个开源的、高度灵活的自动化构建工具。它的主要作用是帮助开发者自动化地完成软件的编译、测试、打包、发布和部署等一系列流程。

Gradle 是一个开源的、高度灵活的自动化构建工具。它的主要作用是帮助开发者自动化地完成软件的编译、测试、打包、发布和部署等一系列流程。它最初被设计用于构建 Java 生态系统(如 Java、Kotlin、Groovy、Scala)的项目,但现在也支持 C/C、P…...

在持续学习场景下,OpenClaw 如何平衡新知识吸收与旧知识遗忘?是否采用经验回放或正则化方法?

在持续学习的漫长道路上,一个模型要面对的核心矛盾,其实和我们人类颇为相似:一边要如饥似渴地吸收新东西,另一边却要拼命抓住那些正在从指缝中溜走的旧记忆。OpenClaw 作为在这个领域探索的模型之一,它所采用的策略&am…...

有参转录组gene_counts.txt文件所有结果为0问题排查

head -5 ./ref/genomic.gtf#先检查 GTF 结构 grep -v "^#" ./ref/genomic.gtf | cut -f3 | sort | uniq | head -20#先检查 GTF 结构 grep -v "^#" ./ref/genomic.gtf | grep -m 3 "gene_id"#检查 BAM/GTF 染色体名是否一致 samtools idxstats .…...

小白必看!Glyph镜像快速部署指南,轻松实现长文本智能问答

小白必看!Glyph镜像快速部署指南,轻松实现长文本智能问答 1. 为什么你需要Glyph镜像? 1.1 长文本处理的痛点 想象一下,当你需要分析一本300页的小说、一份50页的商业报告,或者一个上万行的代码库时,传统…...

STM8 CAN硬件滤波器配置详解:标准帧与扩展帧位映射

1. STM8单片机CAN滤波器配置原理与工程实践1.1 CAN通信中的接收过滤需求在工业现场总线应用中,CAN网络常采用多节点广播式通信架构。与传统点对点通信不同,CAN协议中报文标识符(Identifier)不表示物理地址,而是承载报文…...

基于L1范数、NS及MRTS剪枝算法的VGG16模型压缩与NIST测试报告

基于L1范数、NS及MRTS剪枝算法的VGG16模型压缩与NIST测试报告 摘要 本报告旨在基于指定论文实现三种经典剪枝算法(L1范数剪枝、NS剪枝、MRTS剪枝),对VGG16卷积神经网络进行模型压缩,并在NIST手写数字数据集上进行测试。首先详细阐述三种剪枝算法的原理,然后给出完整的Py…...

02. 你必须真正理解的核心概念 大模型学习(基础篇)

1. Prompt 是什么 Prompt 就是你输入给模型的内容。 但在真实系统里,Prompt 往往不是一句话,而是一整组内容的组合,例如: system instruction历史消息当前用户问题检索出来的文档片段输出格式约束 一个糟糕的 Prompt Tell me abou…...

AI开发新范式——规范驱动开发(SDD):OpenSpec如何为AI Agent注入项目记忆【SDD实践篇】

1. 为什么AI开发需要"项目记忆"? 想象一下你刚加入一个新项目,面对几十万行代码和一堆文档时的茫然感——这就是AI助手在增量开发时的日常困境。我去年用Cursor开发一个电商推荐系统时就深有体会:每次让AI添加功能,它都…...

OpenClaw健康助手:Qwen3-32B解析智能手表数据生成周报

OpenClaw健康助手:Qwen3-32B解析智能手表数据生成周报 1. 为什么需要本地化的健康数据分析 去年体检报告上的几项异常指标让我意识到,虽然戴着智能手表记录了海量数据,但这些数字从未真正转化为 actionable insights。尝试过几个主流健康应…...

Z-Image-Turbo模型效果对比:不同采样算法与步数下的生成质量

Z-Image-Turbo模型效果对比:不同采样算法与步数下的生成质量 最近在玩图像生成模型,发现一个挺有意思的现象:同一个模型,用不同的“配方”去生成,出来的图片效果天差地别。这“配方”里,最关键的两味料就是…...

DataX动态传参实战:如何灵活配置数据同步任务(含案例解析)

DataX动态传参实战:如何灵活配置数据同步任务(含案例解析) 在企业级数据同步场景中,频繁修改配置文件已成为数据工程师的痛点。DataX作为阿里巴巴开源的高效数据同步工具,其动态传参功能能显著提升复杂场景下的配置效率…...

用Python实现五子棋AI:从蒙特卡洛树搜索到Alpha-Beta剪枝的完整实战指南

用Python实现五子棋AI:从蒙特卡洛树搜索到Alpha-Beta剪枝的完整实战指南 五子棋作为经典的双人策略游戏,其AI实现一直是算法与工程结合的绝佳试验场。本文将带您从零开始构建一个完整的五子棋AI系统,不仅涵盖蒙特卡洛树搜索(MCTS&…...

mPLUG视觉问答体验:无需联网,上传图片问问题,AI帮你分析细节

mPLUG视觉问答体验:无需联网,上传图片问问题,AI帮你分析细节 1. 引言:让图片开口说话的智能助手 想象一下这样的场景:你正在整理旅行照片,看到一张复杂的街景照片,想知道画面中有多少个人、他…...

【开题答辩全过程】以 基于python的天气预测可视化系统为例,包含答辩的问题和答案

个人简介一名14年经验的资深毕设内行人,语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。感谢大家的…...

污水口水质在线监测系统方案

水污染治理工作中,实现排水口、入河口等场景的监测是第一步。建立高效可靠的污水口水质在线监测系统,能够快速识别异常故障信息,从而快速定位诊断采取措施,确保水污染得到及时管控,避免污染事故扩大。通过水利水文网关…...

华为设备实战:3种代理ARP配置全解析(路由式+VLAN内+VLAN间)

华为设备代理ARP配置实战指南:从原理到场景化部署 在复杂的企业网络环境中,代理ARP(Proxy ARP)技术常常是解决特定连通性问题的"秘密武器"。作为网络工程师,你是否遇到过这样的场景:两个 logica…...