因为计算机硬件只认识两种物理状态（用0和1表示），因此数据的正负号在机器里就用一位二进制0或者1来区分。在计算机用一个数的最高位存放符号, 0代表符号“+”，以1代表符号“-”。 ...②、机器数的大小受机器字长的限制。机器内部设备一次能表示的二进制位数叫机器的字长，一台机器的字长是固定的。...②、反码 反码：正数的反码与其原码相同；负数的反码是对其原码逐位取反，但符号位除外。 ...还有 +0 和 -0 的表示，在原码和反码都有两种形式，但是补码却只有一种： [+0]=[0000 0000]原=[0000 0000]反=[0000 0000]补 [-0]=[1000 0000]原=...为了解决这个问题，我们给这套规则规定一个范围，原来是0～99的正数，现在既然要用部分正数来代替负数了，那就要规定一个范围来使得一个数只代表一个含义，正好一人一半，0～49这个区间就代表正数，50～99的区间就用来代表各自补数的负值
但是，你搜遍了所有俯拾即是而且准确无误的答案，却仍然选择来看这篇毫不起眼的文章，原因只有一个，只因为你还没有得到你想要的东西。...1~255，一共255的字符，再加上最前面的0，一共256个字符。现在，我们要用一个8位二进制数字来表示一个负数，可是二进制里没有负号，谁都知道二进制里只有0,1，再无其他符号。...那么现在问题来了，前面的正数编码应该是没有错的，00000000代表0, 00000001代表1，这些都符合我们的习惯，那么出错的是在后面的负数编码上，我们到底该如何编码对应负数编码它才能正确呢，因为我们知道...所以我们的结论是，一个正数对应的负数（也就是俩相反数），这两个数的二进制编码加起来必须等于0才对，所以我们只要知道其中一个数的编码x，然后用0-x就是他对应的数的编码，这样的话，从0~127，我们用（0...，既然10000000第一位是1，代表负数，那么我们规定它是一个负数，那么10000000就代替了-128，而且，它只自己一个人，也就是只有-128，没有正数128。
2、原码的结构 假设我们使用n位二进制数来表示一个带符号整数，其中： 最高位(符号位)：用来表示数值的符号。0表示正数，1表示负数。 其余(n-1)位：用来表示数值的绝对值。...但不同之处在于，反码是通过对原码中数值位进行“取反”来获得的： 正数的反码与原码相同。 负数的反码是其原码中除符号位外的所有位进行取反(0变成1，1变成0)。...补码的主要思想是将负数通过对原码取反后加1来表示，使得计算机能够以相同的硬件结构实现加、减运算。 2、补码的结构 在补码表示中，采用n位二进制数，其中： 最高位(符号位)：0表示正数，1表示负数。...二、移码的表示方式 移码的基本想法是通过“偏移”来转换数值。在n位移码中，采用一个偏移量(K)对数值进行编码。偏移量是一个正数，通常取决于数值的范围。...三、移码的优缺点 1)优点 统一处理正负数：移码的表示方式使得正数和负数都可以用相同方式处理，方便进行加减运算。 避免了零的多重表示：在移码中，0只有一种表示方式，避免了原码和反码那种两种零的情况。
虽然我们可以使用一个热编码来对使用1023列的具有1024个级别的列进行编码，但是使用二进制编码，我们可以通过使用10列来完成。 让我们说我们的FIFA 19球员数据中有一列包含所有俱乐部名称。...一个热编码意味着创建651列，这意味着大量的内存使用和大量的稀疏列。 如果我们使用二进制编码器，我们将只需要像29的10列。...▍哈希散列编码器 可以将哈希散列编码器视为一个黑盒函数，它将字符串转换为0到某个预定值之间的数字。...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。 我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。...D.上下车点间的中心纬度和经度 这些是我们新创建的列： ? ? 原因一：结构化数据 ▍自动编码器 有时人们也使用自动编码器来创建自动特征。 什么是自动编码器？
然而，我们日常生活接触到的大部分数字却是十进制编码，例如手机号码、工牌号、学号。那为什么计算机要使用二进制数制？二进制数据如何进行运算，以及计算机做了哪些优化来如何提高运算的效率？...在计数的过程中，当某一位满 10 时，就需要向它临近的高位进一，即逢十进一； 二进制是程序员更熟悉的进位方式，也是随着计算机的诞生而发展起来的，它只有 0 和 1 两个符号。...例如，+1110 和 -1110 用 8 位二进制表示就是： 0000, 1110（符号作为编码的一部分，最高位 0 表示正数） 1000, 1110（符号作为编码的一部分，最高位 1 表示负数） 从中我们也可以看出无符号数和有符号数的区别...但结合补码的设计原理，小彭的观点是正数是没有反码和补码的，负数使用补码是为了找到一个 “等价” 的正补数代替负数参与计算，将加减法运算统一为两个正数加法运算，而正数自然是不需要替换的，所以也就没有补码的形式...这就要提到数学中的 “补数” 概念： 1、当一个正数和一个负数互为补数时，它们的绝对值之和就是模； 2、一个负数可以用它的正补数代替。
而格雷码则没有这一缺点，它在相邻位间转换时，只有一位产生变化。它大大地减少了由一个状态到下一个状态时逻辑的混淆。...由于格雷码是一种变权码，每一位码没有固定的大小，很难直接进行比较大小和算术运算，也不能直接转换成液位信号，要经过一次码变换，变成自然二进制码，再由上位机读取。...二进制码和格雷码是压缩状态编码。 若使用格雷编码，则相邻状态转换时只有一个状态位发生翻转，这样不仅能消除状态转换时由多条状态信号线的传输延迟所造成的毛刺，又可以降低功耗。...二进制编和格雷码、独热码利弊 二进制编码、格雷码编码使用最少的触发器，消耗较多的组合逻辑，而独热码编码反之。...有限状态机：独热码vs格雷码 有限状态机编码时采用格雷码和采用独热码的选择 格雷码：相邻之间只变1bit，编码密度高。 独热码：任何状态只有1bit为1，其余皆为0，编码密度低。
二进制与编码 这个虽然和本文内容关联系并不是很大，但顺带捞一捞，毕竟编码问题在开发中还是比较常见的。 计算机能识别的只有1和0，也就是二进制，1和0可以表达出全世界的所有文字和语言符号。...那如何表达文字和符号呢？这就涉及到字符编码了。...字符编码强行将每一个字符对应一个十进制数字（请注意字符和数字的区别，比如0字符对应的十进制数字是48），再将十进制数字转换成计算机理解的二进制，而计算机读到这些1和0之后就会显示出对应的文字或符号。...>>>：无符号右移 注意：没有无符号左移，并没有的 它和>>有符号右移的区别是：无论是正数还是负数，高位通通补0。...这里指的复合运算指的就是和=号一起来使用，类似于+= -=。本来这属于基础常识不用做单独解释，但谁让A哥管生管养，管杀管埋呢?。
GEO的底层结构 和zset的相似之处 首先我们不妨大胆来猜一猜GEO的底层结构是什么样的？...首先一个key里面得保存各个member和经纬度，而且经纬度还必须得能够排序，所以我们发现这个结构其实和redis的zset结构其实挺像的，唯一的区别可能在于zset只有一个score，而GEO有经度和纬度...是属于右分区[0,180]，所以，我们用 1 表示第一次二分区 后的编码值。...最后根据上述得到的二进制值，以5位为一组，进行base32编码 最后获得的结果就是一组经纬度的geohash值。...如下图所示，我们将二进制编码的结果填写到空间中，当将空间划分为四块时候，编码的顺序分别是左下角00，左上角01，右下脚10，右上角11，也就是类似于Z的曲线，当我们递归的将各个块分解成更小的子块时，编码的顺序是自相似的
当一个独热编码用于输出变量时，它可能提供比单个标签更细致的预测。 手动独热编码 在本例中，我们假设有一个字母中的字符的示例字符串（string），但示例序列不包括所有可能的示例。...因此，我们将以此作为一个借口来演示如何滚动我们自己的独热编码。...我们可以看到，在输入’h’时的第一个字母被编码为7，或者是在可能输入值(字母表)数组中的index 7。 然后将整数编码转换为独热编码。一次完成一个整数编码的字符。...然后是整数独热编码的整数到一个有3个值的二元向量，比如[1, 0, 0]。序列至少提供了序列中每个可能值的一个例子。因此，我们可以使用自动的方法来定义标签的映射到整数和整数到二进制的向量。...具体来说，你学到了： 什么是整数编码和独热编码，为什么它们在机器学习中是必需的。 如何在Python中动手计算一个整数编码和独热编码。
原码很好理解，对吧，就是一个数的二进制表示嘛，比如数字 5，对于一个 8 位的二进制位，就是 0000 0101，但是计算机不能只做加法，还要做减法，也就是说不仅要能表示正数，也要表示负数，怎么办？...有没有一种编码，即可以表示正数，又可以表示负数呢？ 当然有，最高位作为符号位就可以，但这样存在一个问题，那就是 0 有两种表示方法，编码不唯一。 为了解决编码唯一的问题，补码就这样被发明出来。...仅仅让二进制的最高位表示负权这一规则，就可以即表示正数，又可以表示正数，解决了 0 的编码不唯一的问题，节省了一个二进制位，非常完美的表达了数字世界。...更为重要的是，它还让计算机只实现加法器就可以实现减法的运算，为了方便你理解，咱们还是以 8 位二进制为例（虽然现在计算机已经 64 位，但道理是一样的）。...1 和 -3 的补码相加，即 0000 0001 + 1111 1100 = 1111 1101 = -2 可以看出，补码不仅统一了编码，还统一了加法，同一个加法器，即可以实现加法，也可以实现减法
二进制与编码 这个虽然和本文内容关联系并不是很大，但顺带捞一捞，毕竟编码问题在开发中还是比较常见的。 计算机能识别的只有1和0，也就是二进制，1和0可以表达出全世界的所有文字和语言符号。...那如何表达文字和符号呢？这就涉及到字符编码了。...字符编码强行将每一个字符对应一个十进制数字（请注意字符和数字的区别，比如0字符对应的十进制数字是48），再将十进制数字转换成计算机理解的二进制，而计算机读到这些1和0之后就会显示出对应的文字或符号。...>>>：无符号右移 注意：没有无符号左移，并没有的 它和>>有符号右移的区别是：无论是正数还是负数，高位通通补0。...这里指的复合运算指的就是和=号一起来使用，类似于+= -=。本来这属于基础常识不用做单独解释，但谁让A哥管生管养，管杀管埋呢。
在计算机内部，所有的信息都是以二进制形式存储和处理的，因此字符编码是将字符和二进制数据之间的转换方式。每一个字符在计算机中都有其对应的二进制代码。...什么是编码？乱码是如何产生的？ 在计算机系统中，解码（Decoding）和编码（Encoding）是两个常用的概念，分别表示将二进制数据转换为字符和将字符转换为二进制数据。...# 6.6 布尔型详解 # 6.6.1 关于布尔型的值 Java 中的布尔型，关键字：boolean 只有两个值：true、false。没有 1 和 0 这一说。...计算机如何存储数据 计算机世界中只有二进制。那么在计算机中存储和运算的所有数据都要转为二进制。包括数字、字符、图片、声音、视频等。...：>>> 运算规则：往右移动后，左边空出来的位直接补 0，不看符号位 正数：和右移一样 负数：右边移出去几位，左边补几个 0，结果变为正数 69>>>4 类似于 69/2的4次 = 69/16 =4
但你说它用得多不多，我相信没有你写的并发多，并发往往是处处可见，写着写着就熟了，而IO却往往只是某个模块会涉及，所以也就并不是每个程序员在开发维护自己的模块时都会用到有关IO的API，而碰到的时候常常陷入窘迫...比它小的是位（bit，也叫比特），这是在计算机中数据存储的最小计量单位，1位存放的是二进制的数据0和1，如下所示。...也就是说除去最高位符号位，还剩下7个二进制位，那么7个二进制所能表示的最大数为[0, 127]，这是正数，加上最高位为1表示负数时，byte型数据类型所能表示的最大数为[-127, 0]，也就是说byte...ANSI编码采用2个字节来表示一个字符（范围在0x80-0xFF），两个字节也就是16个二进制位，理论上可以表示216个字符，当然这需要减去0x00-0x79这个范围，这就能表示很多很多的字符了。...UNICODE解决了不同语言在不同平台不兼容的情况，但也有一个小小的弊端，也就是稍微比前面两种要占空间，以UNICODE字符集在内存中存储的字符串我们称之为为“宽字节字符串”，实际上之后对于字符编码的工作就集中在了如何缩短字节空间上
但是数次的看到“正数的补码是其本身”这句高亮的句子，着实令人困惑。我在这里尝试解决下。 首先，对于二进制数来说，只要定好了位长，进行反码（1的补数）和补码（2的补数）其实是一件很简单的事情。...在纯二进制的表示下，只有0和1，别无他物。0111（4位）的反码就是1000，补码就是1001（反码加1）。所谓正负、符号这些人赋予的意义都不存在，只有二进制数和这些简单操作。...这样变换后，正数虽然形式上没有变，但与原码相比，含义却变了，因为符号位已经不再是符号位了，此时的正数和负数都具有了统一的“补码形式”或称都在一致的“补码编码空间”中。...原码空间到补码空间的转换，并非对每个数点都进行补码运算，只是负数需要，正数不需要而已。 简单来说，“正数的补码是其本身”，这句话想表达含义的意思是，正数在计算机“补码编码空间”中的表示和原码一致。...但这绝不等价于“对正数进行补码运算，结果是其本身”。
1 代表后面的字节还是属于当前数据，0 代表这是当前数据的最后一个字节。...因为这个算法将负数编码成正奇数，正数编码成偶数。最后效果是正负数穿插向前。...本质原因：string 是变长编码，i64 是定长编码。由于客户端没有升级，所以反序列化的时候，会把 signTime 当做 string 类型来解析。...2）删除字段： 编译生成的解析代码是基于 field_id 的 switch-case 结构，语法结构上直接具备兼容性。...[2] 如何选择即时通讯应用的数据传输格式 [3] 强列建议将Protobuf作为你的即时通讯应用数据传输格式 [4] APP与后台通信数据格式的演进：从文本协议到二进制协议 [5] 面试必考，史上最通俗大小端字节序详解
机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之数据预处理（上） 特征工程之数据预处理（下） 本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码...编码后的向量是稀疏向量，只有一位是 1，其他都是 0，可以利用向量的稀疏来节省存储空间。 能够处理缺失值。当所有位都是 0，表示发生了缺失。...3.3.3 二进制编码(Binary Encoding) 二进制编码主要分为两步： 先采用序号编码给每个类别赋予一个类别 ID； 接着将类别 ID 对应的二进制编码作为结果。...0 0 0 1 从上表可以知道，二进制编码本质上是利用二进制对类别 ID 进行哈希映射，最终得到 0/1 特征向量，并且特征维度小于独热编码，更加节省存储空间。...---- 小结 特征缩放是非常常用的方法，特别是归一化处理特征数据，对于利用梯度下降来训练学习模型参数的算法，有助于提高训练收敛的速度；而特征编码，特别是独热编码，也常用于对结构化数据的数据预处理。
关于特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。...编码后的向量是稀疏向量，只有一位是 1，其他都是 0，可以利用向量的稀疏来节省存储空间。 能够处理缺失值。当所有位都是 0，表示发生了缺失。...3.3.3 二进制编码(Binary Encoding) 二进制编码主要分为两步： 先采用序号编码给每个类别赋予一个类别 ID； 接着将类别 ID 对应的二进制编码作为结果。...0 0 0 1 从上表可以知道，二进制编码本质上是利用二进制对类别 ID 进行哈希映射，最终得到 0/1 特征向量，并且特征维度小于独热编码，更加节省存储空间。...---- 小结 特征缩放是非常常用的方法，特别是归一化处理特征数据，对于利用梯度下降来训练学习模型参数的算法，有助于提高训练收敛的速度；而特征编码，特别是独热编码，也常用于对结构化数据的数据预处理。
但并非要掌握计算机系统的全部硬件组成，只需掌握用汇编语言编制程序时所涉及到的那些硬件的结构和功能。 对一台计算机来说，机器语言的执行主要取决于该计算机的中央处理器CPU。...因此熟悉计算机内部结构主要是指CPU的功能结构。它包括： CPU中有多少个寄存器及其作用？ CPU是如何访问存储器？ 输入输出操作的方式有哪些？...=1，同时减去该位权值，余数作为下一次比较的值； ·如不够减，则Ki=0。...二进制与八进制和十六进制的转化 1.4 带符号数的表示(重点&难点) 在一般算术表示中使用“+”和“-”来表示正数与负数，而在计算机中使用“0”和“1”来表示正数和负数。...对于正数，补码与原码相同， 对于负数需要进行变换。 2.由真值、原码变换为补码 对于正数:补码,反码和原码相同 对于负数 真值变换为补码：将各位变反（0变1，1变0）然后在最低位加1.
同理数字也可以有编码，我们可以使用a表示1，也可以用0001表示1，所以这里先明确一点，原码、反码、补码都是码，他们所表示的才是数字，尽管正数的原码和正数的二进制本身看起来一样，但这并不意味着他们是等同的...为了更为形象的解释计算机内编码和数字的关系，我举这样一个例子，我们一堆写着数字的卡片乱序排在一起，比如第2张卡片上写着数字9，第3张卡片上写着数字8，那么2和3就分别是8和9的编码。...明白了数和码的区别，我们再来探讨为什么需要编码，我们知道计算机只能表示数字1和0，开表示1，关表示0；假设我们的计算机只有4个开关（4位），这四个开关可以表示0000、0001、0010、0011……1011...反码 现在我们换个角度看上面的问题，即一个正数的编码加上他的相反数的编码等于0的编码，再抽象一些，任何一个数的编码加上他相反数的编码等于一个固定的编码，这个固定的编码表示为0；这就简单了，我们自然而然的想到...=10000……0111+1001=10000，而计算机只有四位，存储时10000的最高位会被丢弃掉，在计算机中就会被存储为0000，恰好就是0的编码。
如果该变量不能一次成为多个类别，那么该组中只有一位可以是1。 这被称为单热编码，它在Scikit Learn中实现sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。...+wnxn 习惯上我们还添加一个常量来，这样的话当x全部为0，y不会为0. 例5-1.在独热编码上的线性回归 ? 使用dummy code进行回归 ?...（这被称为类别或级别的主要效果，因此名称为“效果编码”。）单热编码实际上具有相同的截距和系数，但在这种情况下，每个城市都有线性系数。 在效果编码中，没有单一特征代表参考类别。...单热编码会生成一个稀疏矢量长度为10,000，在列中对应于值的单个1当前数据点。 Bin-counting将所有10,000个二进制列编码为一个功能的真实值介于0和1之间。...关于稀有类别 就像罕见的词，罕见的类别需要特殊的处理。 想想一个用户每年登录一次：几乎没有数据可以可靠估计她广告的点击率。 而且，稀有类别会在计数表中浪费空间。
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