Question

在一个字长为8位的计算机中,写出其用补码算31-15谢过程

Answer 1

问：在一个字长为8位的计算机中,写出其用补码算31-15谢过程

答：在一个8位的计算机中，31和15的补码分别为：31的原码为0001 1111，其补码等于其本身，即0001 1111。15的原码为0000 1111，其补码稿棚为1111 0001。那么，我们可以把31-15转化为31+(-15)，即用31的补码加上-15的补码，具体步骤如下：31的补码是0001 1111，-15的补码是1111 0001，将两个数相加得到10001 0000，由于计算结果超出了8位二进制数的表示范围，因此最高位的1需要舍去，得到结瞎轿果0001 0000。因为该结果的最高位是0，所以它是一个正数，其原码和补码是一样的，磨敬肆即0001 0000对应的十进制数是16（1×2^4 + 0×2^3 + 0×2^2 + 0×2^1 + 0×2^0），因此31-15=16。

问：2，3题

问：谢谢

答：最好是文字

问：老师不用写的太复杂，能得分就行了

答：分类和聚类世简是机器学习中最重要的任务之一。下面分别介绍一个分类和聚类的代表性算法，并解释其原理：分类算法：支持向量机（SVM）支持向量机是一种经典的分类算法，在许多领域都有广泛应用。它的基本思想是将数据映射到高维空间中，找到一个超平面来区分两类数据。这个超平面被选为能够最大化两类数据之间的边缘（margin）的超平面，即最优划分超平面。对于非线性可分的问题，可以使用核函数将数据映射到更高维的特征空间中，进而实现在非线性空间中的分类。SVM算法的优点是效果较好，而且具有良好的泛化性能。但是，SVM算法对参数的选择比较敏感，需要对参迟返渣数进行调优。聚类算法：K均值聚类（K-means clustering）K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将数据集分为K个簇，每个簇包含的数据点与其他簇不同。算法的基本思想是随机选择K个中心点，然后将每个数据点归属于离它最近的中心点所在的簇。接着，根据聚类结果，重新计算每个簇的中心点。然后再将每个数据点归属于新的中心点所在的簇。如码悄此迭代下去，直到簇不再发生变化。

答：Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，用于处理大规模数据集和分布式计算。Hadoop提供了一种可靠、高效、可扩展哗带的方法来存储和处理大量数据。它主要包括两个核心组件：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，用于存储和管理大型数据集。它将数据划分成多个块（block），并在多个节点上进行复制，以保证数据的可靠性和容错性。在HDFS中，数据被分为乱扮芦多个块，并将这些块分布在多个节点上存储，可以通过多个节点并行地读写数据。MapReduce是一种编程模型，用于缺源在分布式环境下处理大数据集。MapReduce将任务划分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将数据输入到映射函数中，将输入数据转换成键值对的形式，并生成一系列中间结果。Reduce阶段将中间结果输入到聚合函数中，将相同键的值聚合成一个结果。此外，Hadoop还有许多其他的组成部分和相关工具，如以下几种：YARN：资源调度和管理系统，用于协调Hadoop集群中的资源利用；HBase：分布式非关系型数据库，用于存储大量的结

答：HBase：分布式非关系型数据库，用于判唤存储大量的结构化数据；Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，用于查询和分析大型数据集；Pig：基于Hadoop的陵敬高级平台，用于处理和分析大型数据集；Spark：基于内存的计算框架，用尺冲慎于快速处理大型数据集。