逻辑左移，算术左移，逻辑右移，算术右移

2024-05-13 04:38

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逻辑左移: 0101_0101_00
算术左移: 0101_0101_00
逻辑右移: 0101_0101_01
算术右移: 1101_0101_01

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算术右移:0001_0101_01

算术右移的左边补位和符号位有关。符号位是1就补1，符号位是0，就补0.

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逻辑表达式，最小项

目录得到此图的逻辑电路 1.画出它的真值表 2.根据真值表写出逻辑式 3.画逻辑图逻辑函数的表示逻辑表达式最小项定义基本性质最小项编号最小项表达式得到此图的逻辑电路 1.画出它的真值表这是同或的逻辑式。 2.根据真值表写出逻辑式 3.画逻辑图有两种画法，1是根据运算优先级非>与>或得到，第二种是采

UMI复现代码运行逻辑全流程（一）——eval_real.py（尚在更新）

一、文件夹功能解析全文件夹如下其中，核心文件作用为： diffusion_policy：扩散策略核心文件夹，包含了众多模型及基础库 example：标定及配置文件 scripts/scripts_real：测试脚本文件，区别在于前者倾向于单体运行，后者为整体运行 scripts_slam_pipeline：orb_slam3运行全部文件 umi：核心交互文件夹，作用在于构建真

【OpenCV2.2】图像的算术与位运算(图像的加法运算、图像的减法运算、图像的融合)、OpenCV的位运算(非操作、与运算、或和异或)

1 图像的算术运算 1.1 图像的加法运算 1.2 图像的减法运算 1.3 图像的融合 2 OpenCV的位运算 2.1 非操作 2.2 与运算 2.3 或和异或 1 图像的算术运算 1.1 图像的加法运算 add opencv使用add来执行图像的加法运算图片就是矩阵, 图片的加法运算就是矩阵的加法运算, 这就要求加法运算的两张图shape必须是相同的. # 图片加法imp

【Java编程的逻辑】原子变量 CAS 显示锁

原子变量在理解synchronized中有使用synchronized保证原子更新操作，但是使用synchronized成本太高了，需要先获取锁，最后还要释放锁，如果获取不到锁还需要等到。这些成本都是比较高的，对于这种情况，可以使用原子变量。 Java并发包中的基本原子变量类型有以下几种： AtomicBoolean：原子Boolean类型，常用来在程序中表示一个标志位 AtomicIn

【Java编程的逻辑】容器类的总结

抽象容器类用法和特点容器类有两个根接口，分别是Collection 和 Map ，Collection表示单个元素的集合，Map表示键值对的集合。 Collection Collection表示的数据集合有基本的增、删、查、遍历等方法，但没有定义元素间的顺序或位置，也没有规定是否有重复元素。 List：是Collection的子接口，表示有顺序或位置的数据集合，增加了根据

【Java编程的逻辑】堆与优先级队列PriorityQueue

完全二叉树 & 满二叉树 & 堆基本概念满二叉树是指除了最后一层外，每个节点都有两个孩子，而最后一层都是叶子节点，都没有孩子。满二叉树一定是完全二叉树，但完全二叉树不要求最后一层是满的，但如果不满，则要求所有节点必须集中在最左边，从左到右是连续的，中间不能有空的。特点在完全二叉树中，可以给每个节点一个编号，编号从1开始连续递增，从上到下，从左到右完全二叉树有一

【Java编程的逻辑】Map和Set

HashMap Map有键和值的概念。一个键映射到一个值，Map按照键存储和访问值，键不能重复。 HashMap实现了Map接口。基本原理 HashMap的基本实现原理：内部有一个哈希表，即数组table，每个元素table[i]指向一个单向链表，根据键存取值，用键算出hash值，取模得到数组中的索引位置index，然后操作table[index]指向的单向链表。存取的时候依据键的

MySQL逻辑架构和执行流程（一）

MySQL逻辑架构和执行流程 MySQL逻辑架构图第一层（连接层）第二层（核心服务层）第三层（存储引擎）各组件详细介绍ConnectorsConnection PoolSQL_InterfaceParser解析器Optimizer优化器Cache和Buffer缓存Engine存储引擎执行流程 MySQL 逻辑架构图第一层（连接层）连接层不是MYSQL架构特有的，

逻辑回归与线性回归的目标函数和应用场景比较

概述逻辑回归和线性回归是两种常用的预测模型，它们在目标函数和应用场景上存在显著差异。本文将详细比较这两种回归模型，并提供相应的代码示例。线性回归线性回归是一种预测连续数值的模型，其目标是找到特征( X )和目标变量( Y )之间的线性关系。线性回归的目标函数是最小化预测值和实际值之间的平方差，即均方误差（MSE）。目标函数线性回归的损失函数是均方误差： [ J(\theta)

【python pytorch】Pytorch实现逻辑回归

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