news 2026/4/16 12:54:29

CSP 二进制与小数进制转换专题及答案解析

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
CSP 二进制与小数进制转换专题及答案解析

CSP 进制转换专题单选题(15题,替换原码/补码为小数进制转换)

说明:每题只有一个正确答案,满分 15 分,每题 1 分。

1、十进制数255对应的二进制数是()

A. 32 B. 42 C. 52 D. 62

2、二进制数101010对应的十进制数是()

A. 144 B. 150 C. 160 D. 170

3、十进制数100对应的八进制数是()

A. 58 B. 60 C. 62 D. 64

4、十六进制数3A对应的十进制数是()

A. 6D B. 7D C. 8D D. 9D

5、二进制数1101101对应的十六进制数是()

A. 1010111 B. 1100111 C. 1001011 D. 1000011

6、八进制数127对应的二进制数是()

A. 2G B. 1F C. 28H D. 08

7、以下哪个数是十六进制的合法表示()

A. 0.625 B. 0.5 C. 0.75 D. 0.875

8、二进制小数0.101对应的十进制小数是()

A. 0.625 B. 0.5 C. 0.75 D. 0.875

9、十进制小数0.75对应的二进制小数是()

A. 0.11 B. 0.101 C. 0.1 D. 0.011

10、二进制小数0.1101对应的十进制小数是()

A. 0.8125 B. 0.75 C. 0.6875 D. 0.9375

11、若二进制数101101110011相加,结果对应的十进制数是()

A. 90 B. 92 C. 94 D. 96

12、某进制下,等式3 * 5 = 13成立,则该进制为()

A. 六进制 B. 七进制 C. 八进制 D. 九进制

13、二进制数1001001对应的八进制数是()

A. 111 B. 112 C. 113 D. 114

14、十六进制数100对应的十进制数是()

A. 256 B. 512 C. 1024 D. 2048

15、以下不同进制的数中,数值最大的是()

  1. A. 11111110 B. 11111111 C. 10000000 D. 11111101


参考答案

  1. B

  2. B

  3. A

  4. A

  5. A

  6. A

  7. B

  8. A

  9. A

  10. A

  11. C

  12. B

  13. A

  14. A

  15. D


版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/16 14:38:16

使用TensorRT优化Stable Diffusion XL图像生成速度

使用TensorRT优化Stable Diffusion XL图像生成速度 在当今生成式AI飞速发展的背景下,Stable Diffusion XL(SDXL)这类高保真文本到图像模型正逐步从研究走向生产部署。设计师、内容创作者乃至企业级应用都对“秒级出图”提出了明确需求——用户…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 13:59:35

基于TensorRT的实时翻译系统性能优化案例

基于TensorRT的实时翻译系统性能优化案例 在一场国际线上会议中,发言者刚说完一句话,参会者的耳机里几乎立刻响起了流畅的母语翻译——没有卡顿、没有延迟,仿佛有人在背后实时同声传译。这种“即时可懂”的体验背后,是自然语言处理…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/8 23:03:00

深度探索.NET 中 IAsyncEnumerable:异步迭代的底层奥秘与高效实践

深度探索.NET 中 IAsyncEnumerable&#xff1a;异步迭代的底层奥秘与高效实践 在.NET 开发中&#xff0c;处理大量数据或执行异步操作时&#xff0c;异步迭代成为提升性能和响应性的关键技术。IAsyncEnumerable<T> 接口为此提供了强大支持&#xff0c;它允许以异步方式逐…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 7:05:45

对比测评:TensorRT vs TorchScript vs OpenVINO推理表现

推理引擎三巨头&#xff1a;TensorRT、TorchScript 与 OpenVINO 深度对比 在当前 AI 模型从实验室走向产线的过程中&#xff0c;推理效率已成为决定系统成败的关键瓶颈。一个在训练时表现优异的模型&#xff0c;若无法在实际场景中实现低延迟、高吞吐的稳定推理&#xff0c;其商…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 14:03:47

机器学习数据集完全指南:从公开资源到Sklearn实战

机器学习数据集完全指南&#xff1a;从公开资源到Sklearn实战1. 引言&#xff1a;为什么数据集如此重要&#xff1f;2. 机器学习公开数据集大全2.1 综合型数据集平台2.2 领域特定数据集3. Sklearn内置数据集详解3.1 小型玩具数据集3.2 大型真实世界数据集3.3 完整列表4. Sklear…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/13 14:49:14

避免踩坑:TensorRT模型转换常见错误及解决方案

避免踩坑&#xff1a;TensorRT模型转换常见错误及解决方案 在如今的AI部署场景中&#xff0c;训练一个高精度模型只是第一步。真正决定产品成败的&#xff0c;往往是推理阶段的表现——延迟是否足够低&#xff1f;吞吐量能否支撑业务高峰&#xff1f;功耗是否适合边缘设备&…

作者头像 李华