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数制转换的本质和方法 被引量:12

The Essence and Method of Conversion between Number Systems
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摘要 数制转换是计算机科学中的基础知识,了解数制转换的本质和通用的转换方式可以促进对常用转换方式的掌握和新方法的提出.文章从数和数的表示这些基本概念出发,介绍了二、八、十、十六进制这些数的表示方式的异同点,说明不同数制转换的本质及转换的可行性,给出一个最基本的通用转换公式,并对一些常用的转换方式作了推导说明. The conversion between number systems is most basic knowledge in computer science. Knowing the essence of the conversion and general conversion method could facilitate the understanding of common conversion methods and the investigating on the newer. This paper briefly introduces the concepts of number and number representation, binary system, octal system, decimal system and hexadecimal system, and the fact and feasibility of the conversion between number systems are presented. The general conversion method is given and some common conversion methods are derived from the general.
出处 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第2期123-126,共4页 Journal of Jiangxi Normal University(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金资助项目(60374010 70471080)
关键词 数的表示 数制 映射 转换 number number representation number system map conversion
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参考文献5

二级参考文献5

  • 1谭浩强.C程序设计[M].北京:清华大学出版社,1988.101-155.
  • 2陈国良.面向21世纪课程教材并行计算--结构、算法、编程[M].北京:高等教育出版社,2000..
  • 3陈康.计算机应用基础教程[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999..
  • 4教育部考试中心.全国计算机等级考试二级教程(基础知识)[M].北京:高等教育出版社,1998..
  • 5沈美明 温冬婵.IBM-PC汇编语言程序设计[M].北京:清华大学出版社,1992..

共引文献7

同被引文献39

  • 1郑春梅.计算机中十进制数转换二进制数的方法比较[J].中国科教创新导刊,2007(14):58-58. 被引量:2
  • 2蒋福德.谈“权值法”攻克数制转换中的难点及其推广[J].教育与职业,2006(2):104-106. 被引量:1
  • 3张磊,殷世民,程家兴.计算机中数制转换方法[J].计算机技术与发展,2006,16(11):106-108. 被引量:1
  • 4张春英.大学计算机基础教程[M].北京:科学出版社.2006.
  • 5蓝苗苗二进制数与十、八、十六进制数之间的巧妙互换[J].长春理工大学学报:高教版,2007,6(2):132-134.
  • 6DIETTERICH T a. Machine learning research: four current directions [J]. AI Magazine, 1997, 18(4): 97-136.
  • 7TAKEMURA A, SHIMIZU A, HAMAMOTO Z. Discrim- ination of breast tumors in ultrasonic images us- ing an ensemble classifier based on AdaBoost algo- rithm with feature selection [J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2010, 20(3): 598-609.
  • 8LI Lingli. A survey of classifier in data mining [J]. Journal of Chongqing Normal University, 2011, 2s(4): 44-47.
  • 9BREIMAN L. Bagging predictors [J]. Machine Learn- ing, 1996, 24 (2): 123-140.
  • 10SCHAPIRE R E. The strength of weak learn ability [J]. Machine Learning, 1990, 5(2): 197-227.

引证文献12

二级引证文献6

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