非常好用的一款二进制数据编辑器

方便看16进制，10进制，二进制之间转换，支持按位操作

　二进制的概念 我认识她已有1111年了。 128瓦 32瓦 64瓦 16瓦 8瓦 4瓦 1瓦 2瓦 1 1 1 1 1 0 0 0 信息复制的精确性 运算规则简单（R(R+1)/2） 电子线路制造计算机成为可能 　　不论指令还是数据,若想存入计算机中,都必须采用二进制编码形式,在二进制系统中只有两个数0和1,即便是多媒体信息(声音、图形等)也必须转换成二进制的形式,才能存入计算机,为什么计算机不使用我们都非常熟悉的十进制来存储数据呢?因为二进制具有以下优势: ① 易于物理实现: 因为具有二种稳定状态的物理器件是很多的, 如门电路的导通与截止,电压的高与低, 而它们恰好对应表示1和0两个符号。假如采用十进制, 要制造具有十种稳定状态的物理电路, 那是非常困难的。 ② 二进制数运算简单：数学推导证明, 对R进制的算术求和、求积规则各有 R(R+1)/2 种。如采用十进制, 就有55种求和与求积的运算规则; 而二进制仅各有三种, 因而简化了运算器等物理器件的设计。 ③ 机器可靠性高：由于电压的高低, 电流的有无等都是一种质的变化,两种状态分明，所以基2码的传递抗干扰能力强, 鉴别信息的可靠性高。 ④ 通用性强：基2码不仅成功地运用于数值信息编码(二进制), 而且适用于各种非数值信息的数字化编码。特别是仅有的二个符号0和1正好与逻辑命题的两个值“ 真 ”与“ 假 ”相对应, 从而为计算机实现逻辑运算和逻辑判断提供了方便。

把纯文本文件转化成二进制文件存储到一个.c文件里 .c文件的数组里是二进制的内容

IDM UltraEdit 是一套极棒的文字、Hex、ASCII 码编辑器，可以取代记事本，内建英文单字检查、C++ 及 VB 指令突显， 可同时编辑多个文件，而且即使开启很大的文件速度也不会慢。其并且附有 HTML Tag 颜色显示、搜寻替换以及无限制的还原功能；一般大家常会用其来修改EXE 或 DLL 文件。

电子课程设计自己实现成功运行得了A，1、设计 4 位 ALU ，可实现 8 种算术逻辑运算，要写出设计过程，卡诺图表达式。（最低要求2种算术运算和两种逻辑运算90分） a.进行两个四位二进制数的运算。 b.算术运算： A+B,A-B,A+1,A-1。 c.逻辑运算： A and B,A or B,A not, A xor B。 2、4 位输入 A3—A0、B3---B0 用开关设置输入。 3、8种算术逻辑运算通过 3 位功能选择开关选择某一种功能。 4、运算结果用两个数码管显示和 2 个发光管或探针显示（有一个显示进借位、有一个显示溢出）。 设计结构：每个逻辑功能可用一个子电路实现。 设计分为输入控制模块、输出选择模块、加减运算模块及逻辑运算模块等部分。 在输入控制部分，利用锁存器，使 A和 B信号通过脉冲控制同时送入运算电路。 在输出控制模块，选择需要输出的显示信号。 加减运算电路实现加减运算功能。逻辑运算电路实现逻辑运算功能。（不能用如74181之类的运算器集成电路，用最简单的与门非门、锁存器等逻辑门集成电路设计）

VB 将二进制图片文件转换为Base64字符串文本

焦点损失 降低了分类良好的示例的权重。 这样做的净效果是，将更多的培训重点放在难以分类的数据上。 在我们的数据不平衡的实际环境中，由于我们拥有更多的数据，我们的多数阶级将很快得到很好的分类。 因此，为了确保我们在少数族裔班上也能达到很高的准确性，我们可以使用焦点损失在训练过程中为那些少数族裔班级提供更多的相对权重。 焦点损失可以很容易地在Keras中实现为自定义损失函数。 用法 以焦点损失为样本编译模型： 二进位 model.compile（损失= [binary_focal_loss（alpha = .25，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= adam） 分类的 model.compile（损失= [categoical_focal_loss（alpha = [[。25，.25，.25]]，gamma = 2）]，指标= [“准确性”]，优化程序= ad

局部二进制模式（LBP）是一种有效的纹理描述符，在纹理分类和面部识别中具有成功的应用。 常规LBP描述符有许多扩展。 扩展之一是主要局部二进制图案，其目的是提取纹理图像中的主要局部结构。 第二个扩展表示Gabor变换域（LGBP）中的LBP描述符。 第三个扩展是多分辨率LBP（MLBP）。 另一个扩展是用于视频纹理提取的动态LBP。 在本文中，我们将传统的本地二进制模式扩展到金字塔变换域（PLBP）。 通过级联分层空间金字塔的LBP信息，PLBP描述符考虑了纹理分辨率的变化。 PLBP描述符显示了其在纹理表示方面的有效性。 对LBP，MLBP，LGBP和PLBP进行了全面比较。 比较了无采样，部分采样和空间金字塔采样方法构建PLBP纹理描述符的性能。 讨论了金字塔生成方法和金字塔级别对基于PLBP的图像分类性能的影响。 与现有的多分辨率LBP描述符相比，PLBP具有令人满意的性能和较低的计算成本。

本文非常详细的介绍了在matlab中如何导入和导出其他格式的数据。所讲的知识点要比书上所说更全面，更深刻，更容易理解原理。同时，还有大量的进行相互比较的例子