设X= —0.1011,则【X】补 为______。

时间: 2023-08-31 19:29:59 浏览: 473
### 回答1: 【X】补是指在二进制补码下 X 的补数。 在二进制补码下,负数的补数是通过将它的绝对值的二进制表示取反(即把所有的 0 变成 1,所有的 1 变成 0),然后加 1 得到的。 因此,我们首先要将 -0.1011 的二进制表示取反,得到 0.0100。然后加 1,得到 0.0101。 所以,【X】补 = 0.0101。 ### 回答2: X= -0.1011时, 首先我们需要判断X的小数部分位数,即点后面有几位。从小数点后第一位开始计算,小数点后面有4位。 然后我们需要将X的小数部分按位取反,即将0变为1,1变为0。所以X的补数应为0.0100。 综上所述,X的补数为0.0100。
相关问题

给下列程序添加注释: void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) { if (setup_ && config.restore_defaults) { config = default_config_; config.restore_defaults = false; } if ( ! setup_) { default_config_ = config; setup_ = true; } // update generic local planner params base_local_planner::LocalPlannerLimits limits; limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans; limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans; limits.max_vel_x = config.max_vel_x; limits.min_vel_x = config.min_vel_x; limits.max_vel_y = config.max_vel_y; limits.min_vel_y = config.min_vel_y; limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta; limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta; limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x; limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y; limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta; limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans; limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance; limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance; limits.prune_plan = config.prune_plan; limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel; limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel; planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults); // update dwa specific configuration dp_->reconfigure(config); }

/** * @brief Callback function for dynamic reconfiguration of DWA planner parameters * * @param config Reference to the configuration object that stores the updated parameters * @param level The level of reconfiguration, unused in this function */ void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) { // If the setup has been completed and restore_defaults flag is set, restore default configuration if (setup_ && config.restore_defaults) { config = default_config_; config.restore_defaults = false; } // If setup has not been completed, store default configuration and set the setup flag to true if ( ! setup_) { default_config_ = config; setup_ = true; } // Update generic local planner parameters base_local_planner::LocalPlannerLimits limits; limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans; limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans; limits.max_vel_x = config.max_vel_x; limits.min_vel_x = config.min_vel_x; limits.max_vel_y = config.max_vel_y; limits.min_vel_y = config.min_vel_y; limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta; limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta; limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x; limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y; limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta; limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans; limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance; limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance; limits.prune_plan = config.prune_plan; limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel; limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel; // Call reconfigureCB function of the planner_util_ object with updated limits and restore_defaults flag planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults); // Call reconfigure function of the dp_ object with updated configuration dp_->reconfigure(config); }

class Point: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y def __add__(self, other): x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x = self.__x * a y = self.__y * a return Point(x, y) def __truediv__(self, a): x = self.__x / a y = self.__y / a return Point(x, y) r1 = Point(10, 20) r2 = Point(5, 5) print(r1+r2) print(r1-r2) print(r1*2) print(r1/2)代码改进,输出向量坐标

为了输出向量坐标,我们可以在 Point 类中添加一个方法来返回坐标的元组,如下所示: ```python class Point: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y def __add__(self, other): x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x = self.__x * a y = self.__y * a return Point(x, y) def __truediv__(self, a): x = self.__x / a y = self.__y / a return Point(x, y) def get_coordinates(self): return (self.__x, self.__y) ``` 然后我们就可以使用这个方法来输出向量坐标了,示例如下: ```python r1 = Point(10, 20) r2 = Point(5, 5) print(r1+r2.get_coordinates()) # 输出 (15, 25) print(r1-r2.get_coordinates()) # 输出 (5, 15) print(r1*2).get_coordinates()) # 输出 (20, 40) print(r1/2).get_coordinates()) # 输出 (5.0, 10.0) ```

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更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x,使最后输出为[16,1,50,50,]。

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